AI Agent Strategy

AI
Agent.

今動いているAI業務、実行ロジック、二次流通向けローカルモデル、OpenClawによるPC操作。この4つに絞って、実務AIを構築します。

> 在庫・販売データから優先商品を判断

> メールを重要度・担当者・Taskへ変換

> 中古ブランド品データでローカルモデルを訓練

> OpenClawでPC操作を自動実行

LuxWork

AI

Private Business Brain

Analyze
Task
Local LLM
OpenClaw

What AI Does Now

いまAIが実務で動いていること。

01 / Inventory

在庫・販売分析

現在の在庫、販売速度、粗利、滞留を読み、優先して見せるべき商品を抽出します。

02 / Mail

メールからTask化

社内メールを重要度で判定し、期限、担当者、次アクションへ変換します。

03 / OCR

OCR・データ登録

請求書、商品情報、仕入資料を読み取り、LuxWorkのデータとして登録します。

04 / Operation

PC操作の自動化

APIだけでは完結しない画面操作を、OpenClaw Agentが日常業務として実行します。

Agent Logic

指示から判断、実行、記録までを一気通貫。

人の自由チャットや作業指示を受け、Policy Controllerが権限を確認。業務Agent、分析Agent、タスクAgentがモデルと構造化データを使い分け、結果をLuxWorkへ戻します。

Input

自然な依頼

自由チャット、作業指示、AI自動運用モードから開始。

Control

権限と方針

API ManagerとPolicy Controllerが実行範囲を制御。

フロント

自由チャット 作業指示
AI自動運用モード
API Manager Agent Orchestration
Policy Controller
業務エージェント 分析エージェント タスクエージェント

モデル基盤

GPT-5.5 Search Grounding
ローカルLLM-14B ローカルLLM-72B
外部LLM ローカル訓練 安定・推理両立 外部情報取得

構造化データ

仕入Data 販売Data 在庫Data 顧客Data

Local Model Training

中古ブランド品データで、ローカルモデルを育てる。

ブランド、型番、素材、状態ランク、販売価格、在庫回転、顧客反応。二次流通特有のデータを学習し、一般的なAIでは判断しづらい現場の文脈を理解させます。

Vocabulary

商品語彙を学習

ブランド、ライン、型番、素材、付属品などの表記ゆれを吸収。

Condition

状態判断を最適化

ランク、ダメージ、画像、説明文を中古ブランド品向けに理解。

Data 01 / Product Corpus

商品・販売データ

仕入、在庫、販売、価格変更、顧客反応を訓練データとして蓄積します。

Data 02 / Scoring Labels

評価ラベル設計

売れやすさ、利益率、滞留リスク、推奨表示順位をスコア化します。

Model 03 / Local 14B

14B 日常判断モデル

軽量で速いモデルにより、分類、抽出、日常業務判断を高速化します。

Model 04 / Local 72B

72B 深い分析モデル

複雑な価格判断、在庫戦略、販売分析に強いモデルとして育てます。

Front

自由チャット 作業指示 AI自動運用モード

OpenClaw Agent

画面を読む クリック 入力 確認

LuxWork Data

仕入Data 販売Data 在庫Data 顧客Data

OpenClaw Integration

AIがPCを操作し、日常業務を進める。

OpenClawを導入し、AIがブラウザや社内システム画面を読み取り、クリック、入力、確認を行える環境を構築しています。APIでつながらない作業も、現場の手順に沿って自動化できます。

Daily Work

反復作業を任せる

確認、転記、登録、ステータス更新など、人が毎日繰り返す操作をAIが実行。

Human Control

人が方針を決める

AIは作業を進め、人は判断、例外対応、最終確認に集中します。

Local AI Workforce

4つのAIデジタル社員が、ローカルPC上で連携する。

Ema、Zeno、Lumi、Noviがそれぞれの役割を持ち、調査、判断、作成、PC操作を分担。人の指示を業務の結果へ変換します。

Local Install データを外に出さない運用

すべてのAI AgentはローカルPCに導入し、社内データの安全性を保ちながら業務を自動化します。

02 Zeno Manager
03 Lumi Research
01 Ema Computer Commander
04 Novi Creator
LOCAL PC Secure Data
User Request 必要な情報を集め、整理して、最終資料を作成。
Local Files Lumi
Permission Ema
Final Output Novi
Lumi searches local and web information
Ema grants operation permissions
Novi creates the final result
Zeno reports progress and issues
01 Ema

Computer Commander

Hermes Agent

PCの最大操作権限を持ち、LumiとNoviへ必要な操作権限を付与。Hermes Agentを使い、自分で改善しながら操作タスクを実行します。

02 Zeno

Manager

OpenClaw Agent

Ema、Lumi、Noviの仕事を監督し、進捗、完了状況、問題点を整理して報告します。

03 Lumi

Research

OpenClaw Agent

ローカルとネットワーク上の必要情報を検索し、整理して保存。Zenoの監督を受けながら情報基盤を整えます。

04 Novi

Creator

OpenClaw Agent

ユーザーの要望とLumiが集めた情報を組み合わせ、整理、構成、文章化し、最終成果物として出力します。