マルチAIエージェントによるPowerPoint自動生成システム 本プロジェクトでは、Word、PDF、PPTXなどのファイルから、複数の専門AIエージェントの連携によってPowerPointを自動生成するシステムを開発しました。プロジェクト規模は15MM、開発期間は4カ月です。 プロジェクト概要 対象システム マルチエージェントPowerPoint自動生成システム 入力形式 Word、PDF、PPTX プロジェクト規模 15MM 開発期間 4カ月 従来の課題 01．スライド作成における手作業の負荷 スライド作成に時間がかかり、常に人手による確認が必要でした。 02．品質・運用要件への対応 スライド品質のばらつきを抑え、ブランドの一貫性と内容の正確性を確認しながら、AWS上で安全に稼働させる必要がありました。 ソリューション 01．PowerPoint自動生成 Word、PDF、PPTXなどのファイルをもとに、プレゼンテーションを自動生成する仕組みを構築しました。 02．専門エージェントの連携 コンテンツ、デザイン、検証、画像生成を担当する複数の専門AIエージェントを連携させました。 03．Human-in-the-loop 各エージェント間のコンテキスト共有と自己修正に加え、人間によるレビューを組み込んだ仕組みを実現しました。 PowerPoint生成の仕組み 入力データからテキスト、テーマ、スタイルなどの生成メタデータを作成し、コンテンツ管理エージェントとスライドデザインエージェントが連携してスライドを生成します。生成されたスライドは人間がレビューし、そのフィードバックをもとに修正します。また、MCP Tools Serverを通じて画像生成、スライド生成、実行・テストを行います。 各AIエージェントの役割 01．Content Agent 入力テキストを抽出し、スライド作成に使用できる形式へ構造化します。 02．Design Agent 企業のテンプレートとビジュアルルールをスライドへ適用します。 03．Verification Agent 事実の正確性とスタイルの一貫性を検証します。 04．Image Agent スライドに使用する補助的なビジュアルを生成します。 05．Orchestrator Agent 各エージェントを統括し、人間によるレビューを支援します。 使用技術 Python｜python-pptx｜MCPサーバー｜A2A｜AWS Lambda／S3／ECS｜AWS Bedrock 生成AI・AIエージェントについて相談する AIソリューション実績集をダウンロードする
Microsoft Fabric Lakehouseによるデータ統合・AI活用基盤の構築 本プロジェクトでは、複数の内部・外部データをMicrosoft Fabric Lakehouseへ統合し、リアルタイム処理とAI活用に適したデータ基盤を構築しました。プロジェクト規模は20人月、開発期間は5カ月で、テキスト・画像・音声・動画などの多様なデータ形式に対応しました。 プロジェクト概要 構築対象 データ統合・AI活用基盤 プロジェクト規模 20人月 開発期間 5カ月 対応データ形式 テキスト・画像・音声・動画 従来の課題 01．データの分散 データが複数の場所に分散していたため、必要なデータの収集に多くの時間と労力を要していました。 02．意思決定基盤の整備 データ活用に必要な最新型DWHの整備が急務となっていました。 ソリューション 01．データの一元化 内部・外部の構造化データと非構造化データをLakehouseへ集約しました。 02．リアルタイム処理 Delta Tableを活用し、最新データの処理を支援する基盤を構築しました。 03．AI活用基盤 データ分析とAI活用に適したLakehouseアーキテクチャを構築しました。 データ活用の仕組み 01．データ統合：内部・外部のさまざまなデータをLakehouseへ集約しました。 02．データ処理：集約したデータをETLで変換・整理し、Delta Tableで管理しました。 03．分析・AI活用：処理したデータをPower BIとAzure AI Foundryへ展開しました。 使用技術 Python｜pandas｜PyTorch｜Microsoft Fabric｜Azure AI Foundry｜Azure AI・データ活用について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする