AI-native エンタープライズアプリ基盤
AI を企業の
業務システムへ
ObjectOS は既存データ、業務オブジェクト、権限、フローを一つの実行基盤につなぎ、チームと AI エージェントによる業務アプリ構築を加速します。
- 接続
- 既存システムとデータ
- 構築
- 実運用できるアプリ
- 統制
- AI と業務操作
移行を前提としないプラットフォーム
今あるシステムを活かし、
AI 向けの業務実行層を追加する。
必要なのは再構築ではなく、既存システム、新しいアプリ、AI が共に働く仕組みです。ObjectOS は実際の業務オブジェクトから始め、変更を理解可能で統制された範囲に保ちます。
プラットフォーム機能
白紙のコードではなく、
業務構造から始める
- 01
AI に業務オブジェクトを理解させる
顧客、注文、設備、案件を、エージェントが読み取り、関連付け、操作できる統一オブジェクトにします。
- 02
既存システムを置き換えずに接続
データベース、ERP、CRM、自社システムの上に統一 API、権限、インテリジェンスを追加します。
- 03
要件から動くアプリを生成
宣言的メタデータで業務を記述し、画面、フロー、権限、API を生成します。
- 04
すべての操作を標準で統制
企業の ID、権限、監査を再利用し、エージェントの操作に明確な境界を設けます。
仕組み
複雑な業務を、AI が確実に扱える
構造へ圧縮する
ObjectOS はオブジェクト、関係、権限、アクションを統一メタデータで記述します。エージェントはコードに散在するルールを推測せず、明確な境界内で動きます。
代表的な活用例
一つの現実的な課題から始め、
業務全体へ広げる
最新インサイト
AI-native ソフトウェアの実践知
CRM から始める：AI が顧客、商談、フォロー履歴を理解するには
多くの CRM には顧客、商談、連絡先、活動履歴がすでにあります。AI の実用的な入口は、データを書き出すことではなく、権限の下でそれらの業務オブジェクトを理解させることです。
複雑な業務でローコードが限界に達する理由と、AI-native アプリ基盤の違い
ローコードは画面やワークフローを速く作れますが、複雑な業務システムはオブジェクト、権限、連携、変更、保守性に制約されます。AI-native 基盤は別の層を解決します。
製造業がレガシーシステムに AI をつなぐ方法：ERP 置き換えではなく、レポートと作業指示から始める
製造業のシステムは古く、重く、置き換えが難しいことが多い。実用的な AI の道は既存システムを接続し、レポート、作業指示、例外分析から始めることです。
次のステップ
最もよく知る業務データから始めましょう。
既存システムを一つ接続し、主要な業務オブジェクトを定義して、最初の AI-native アプリを実運用へ。
既存システムとの接続方法 →