活用時の心配点
エージェントが乱立し、どれを使えばよいか分からなくなることはありませんか？
DC Agentiqsでは、ワークスペース単位で標準エージェントを定義・共有できます。
- Gitや共有フォルダを通じて標準エージェントを配布し、バージョン管理も可能です。
- 組織として利用するエージェントを明確に定義できるため、乱立や属人化を防げます。
個人用エージェントと組織標準エージェントを分けて運用することも可能です。
RAGで使用するベクトルデータベースはどこに配置されますか？
RAGで使用するベクトルデータベースは、各ユーザーのローカルPC上に構築されます。
特定のサーバーに配置するSaaS型の構成ではありません。
ナレッジ（設計書・仕様書・コードなど）はフォルダ単位で登録され、各PC上でベクトル化・インデックス化されます。
サーバーレスでチーム共有はどのように実現しますか？
ナレッジそのものやエージェント設定は、Gitや共有フォルダを通じて共有します。
各メンバーがそれらを取り込み、自身のPC上でベクトルデータベースを再構築します。
AIエージェント導入によって新たに発生する工程はありますか？
はい、あります。
例えば以下のような整理・設計作業が発生する場合があります。
- レビュー観点や必須チェック項目の整理
- ワークフロー設計
- ナレッジ構造の見直し
- 標準エージェントの定義
これらは、これまで暗黙知として属人化していた部分を形式知化するプロセスです。
一時的に設計や整理の作業は発生しますが、その後は再現性のある仕組みとして運用でき、
継続的な効率化と品質安定につながります。
DC Agentiqsは、単に作業を自動化するのではなく、
業務プロセスを構造化する基盤として設計されています。
機密ファイルをセキュリティリスクなく扱うことは可能ですか？
条件付きですが、可能です。
まず、DC Agentiqsはローカル実行型アプリケーションです。
- 設計書やコードなどの機密ファイルは、お客様のPCまたは社内環境内に保持されたまま処理されます。
- ベクトルデータベースもローカル環境に構築され、当社のサーバーにアップロードされることはありません。
ただし、生成AI（LLM）との通信は、お客様が契約されているLLMが対象になります。
Azure OpenAIなどの企業向け契約を利用することで、入力データが学習に利用されない構成での運用が可能です。