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決済サービス企業の開発業務を社内AIエージェントで効率化

決済サービスを手がける企業が、社内のツールやシステムとつながるAIエージェントを自社で開発して技術者に提供し、コード作成やデータの特徴量づくりなどの作業を任せて、技術者の作業時間を大きく減らした取り組み。

使用ツール：Claude、Databricks、MCP、自社開発のAIエージェント

事例の要約

課題: 技術者はコード作成や社内のバックエンドに合わせたデータ処理の実装などの定型的な作業に多くの時間を取られていた。社内のシステムを使いこなすには、深い知識が必要だった。
取り組み: 社内で開発したAIエージェントを、データ基盤上のAIモデルにつないで提供する。
社内ツールごとに接続の仕組みを用意し、AIエージェントが複数のシステムを横断して作業できるようにする。
技術者がAIに指示すると、コードの作成や社内サービス向けのデータの特徴量の実装をAIが進める。
成果: 技術者の大半が、毎週多くの作業時間を削減できている。
開発担当者のコードの大部分をAIが書くようになった。
バックエンドの深い知識がなくても、高度なデータ処理を実装できるようになった。

出典 Anthropic（Claude） claude.com/customers/block

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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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