fusion AI GenTask

生成AIと自社の知見を組み合わせて
瞬時に作るタスク計画とその実行

プレスリリース（２０２５年３月２５日１４時）
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１２分野X５＝６０の想定ユースケース一覧
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１０００人分のブイヤベースでおもてなしするワイン試飲会

プロジェクトの課題設定から５分でタスク計画
翌日にはタスク管理が稼働開始

「私はfusion AI Hotels & Resorts Tokyoの宴会担当者ですが、ホテルの営業担当が千人分のブイヤベースでおもてなしするワインの試飲会を受注しようとしています。これからそのタスク計画を立てて営業担当に試飲会が実施可能な日取りを伝えなければなりません。試飲会まで一ヶ月程度は時間があるようです。その間のタスク計画を立ててください」

この問いかけに対して、Open AIの推論強化型生成AIモデルである o1を駆使して、fusion AI GenTASKは、以下のガントチャートをREDMINE上に自動的に描き出しました。（REDMINEは高機能なガントチャートで定評がある、アジャイルウェア社製Lychee REDMINEを使用しています）

GenTASKの知識スタックと具体的な知識

次の図は、GenTASKにおける知識の分類と、それぞれの知識がどのように構築・活用されているかを示しています。GenTASKが扱う知識は、1. 一般常識的知識、2. 事業業務知識、3. システム知識の3つに分類されます。
一般常識的知識は生成AIの標準モデルに依存しており、システム知識については、Redmineとの連携やチャットボットの活用に必要な知識など、開発元である当社が構築しています。
事業業務知識については、現在のところ未実装であり、将来的にはユーザー企業から提供される知見をこの領域に組み込む形を想定しています。本図の左側にある「2. 事業業務知識」の部分がその適用領域を示しており、今後タスク計画の精度向上のために拡張されていく予定です。

具体的な知識のその所在

次の表は、GenTASKにおける「事業業務知識」の構成要素と、それらの知識がどこから得られるかを整理したものです。知識の出どころは、1. ユーザー提供、2. 公的機関・メディアなどのオープン情報、3. 開発元による事前構築、の3種類に分類され、それぞれの知識との関連の強さが星印で視覚的に表現されています。

GenTASKは、ユーザー企業からの知見提供があれば高い精度でのタスク計画を実現しますが、それがない場合でも、行政やメディアなどから提供される公開情報を活用することで、一定の知識補完が可能です。
本図は、今後実施予定の「知識エンジニアリングセッション」において、実際に知識収集と実装を行う際のフレームワークとして使用されます。

GenTASKの仕組み

次の図は、GenTASKの全体構成を概念図として示したものです。図の右側には、具体的なタスク管理システムとしてRedmineが配備されており、ここに実行可能なタスク計画が展開されます。
一方、左側に配置された「タスク計画モデル」は、より抽象的なレベルでタスク構造を表現するものであり、個別の日付や時間まで詳細化される前の段階で、複数の案を比較・変換・合成・改善するために活用されます。

このタスク計画モデルも現在はRedmine上のリポジトリに保管されていますが、今後は外部ストレージとの連携も想定しています。また、タスクモデルの推論や変換には、推論強化型のAIモデル（例：o1）を用いており、配備フェーズではGPT-4oを活用しています。
実行可能なタスク計画がRedmineに展開された後も、生成AIを用いてその内容を調整・移行・シミュレーションすることが可能となっています。

fusion AI Multi Assistant Chatbot

次の図は、GenTASKにおけるチャットボットインターフェースの画面を示しています。画面左側には、GenTASKが提供する11種類のAIアシスタントが一覧表示されており、ユーザーは目的に応じてこれらを選択・組み合わせてスレッドを構築します。

それぞれのアシスタントは、タスク管理システムやリポジトリとの連携機能を持ち、知識の取得・蓄積、タスクモデルの生成、実行計画の配備といった一連のプロセスを支援します。ユーザーはこのチャットボット画面を通じて、GenTASK全体の機能を対話的に活用することができます。

１２分野X５＝６０の想定ユースケースを提供

次の画像は、GenTASKのWebサイト上に公開されている想定ユースケース紹介ページです。掲載ページには、戦略レベルのユースケース5件、および製造業におけるユースケース5件の計10件が一般公開されており、QRコードからアクセスが可能です。

これらはすべて生成AIによって作成されたもので、GenTASKがさまざまな業務領域にどのように適用できるかを具体的にイメージできる構成となっております。さらに、非公開のユースケース50件を含むフルセットの閲覧を希望される場合は、指定ページからリクエストを送ることで、該当URLが提供される仕組みとなっています。

また、GenTASKのサイトには、利用者自身が独自のユースケースを作成できるチャットボットも設置されており、個別ニーズに即した活用イメージの構築も支援しています。

GenTASKサービスメニュー

次の表は、GenTASKのサービス提供メニューを一覧化したものです。左側に示されている「トライアルセッション」は、短期間で実施可能な導入前提の軽量なプログラムであり、主に当社が生成AIやチャットボットを操作し、その結果をお客様に提示する形式を採用しています。

一方、中央に位置する「知識エンジニアリングセッション」は、GenTASKの環境一式（チャットボット、AIアシスタント等）をお客様側に提供し、最大で10名程度が実際に操作・検証を行える本格導入前提のプログラムとなっております。こちらは組織的な導入に向けた検証に適しており、必要に応じてチャットボットのカスタマイズやシングルサインオンの実装など、個別要件にも対応可能です。

なお、これらの導入プロセスで開発・提供された機能については、保守運用支援も提供しております。詳細なご相談やお見積もりについては、GenTASK公式サイトのお問い合わせページより承っております。

知識エンジニアリング・セッション

次の図は、GenTASKにおける「知識エンジニアリングセッション」の実施ステップを示したものです。全体の期間はおおよそ2ヶ月を想定しており、左側の「方向付けと設計」フェーズに約1ヶ月、右側の「実行評価および次ステップ提案」フェーズに約1ヶ月を充てる構成となっております。

前半の方向付けと設計フェーズでは、導入目的の明確化や知識構造の設計など、準備に関する活動が中心となります。後半では、ユーザー企業が実際にGenTASKの環境を操作し、業務適用を試みる実証フェーズに移行します。当社はその使用結果を分析・評価し、次なる改善提案を行う役割を担います。

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