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# EOS とは

<Info icon="layer-group">
  **FPT AI Agents EOS** - 人と AI Agent が、共通のルールと統制のもとで実際の仕事を一緒に進めるプラットフォームです。
</Info>

**FPT AI Agents - エンタープライズ オペレーティング システム (EOS)** のドキュメントへようこそ。

ここは、見積、問い合わせ対応、契約書の作成、入社手続き、レポートの作成といった事業の実務を、人と AI Agent が **共通のルールと統制** のもとで進める場所です。EOS は Agent を作るためのツールではありません。組織が動くための基盤そのものです。

## 事業はどう変わるか

いまのほとんどの会社では、仕事は受信トレイ、会議、そして各人の頭の中にあります。ノウハウは個人のものなので、人が辞めれば知識も一緒に出ていきます。経営層が結果を知るのは四半期が締まったあと。改善はプロジェクト単位、レビューの周期単位で起こります。

EOS はこの 4 つを変えます。

| いまの事業 | EOS の上の事業 |
| - | - |
| 仕事が受信トレイ、会議、個人の記憶の中にある | 仕事がプラットフォームの上で動き、責任者、監査証跡、統制が明確 |
| ノウハウが個人のもので、辞めれば失われる | 知識は全社のナレッジベースに残る |
| 経営層は締めたあとに結果を知る | 経営層は動いている仕事をその場で見て、止められる |
| 改善はプロジェクト単位、レビューの周期単位 | 改善は四半期に一度ではなく、途切れずに続く |

<Note>
  ここでいう「オペレーティング システム」は、コンピューターの OS のことではありません。事業の共通の調整層、つまりすべての Agent の知識、プロセス、権限、ログを 1 か所に持つ場所という意味です。
</Note>

## チャットボットや、ふつうの AI Agent プラットフォームとの違い

3 つはまとめて「AI」と呼ばれがちですが、根本的に別のものです。

| | チャットボット | AI Agent プラットフォーム | **EOS** |
| - | - | - | - |
| すること | 誰かが書いた台本どおりに返す | 自分でタスクをこなし、ツールを呼ぶ | 部門ごとの実務を、システムをまたいで進める |
| 知識 | そのボット自身の FAQ | Agent ごとに付いた知識 | 全社で 1 つの知識源。出典付き |
| 規模 | 1 チャネル、1 ユースケース | つながりのない Agent が多数 | Skill、ツール、知識、ポリシーを共有する多数の Agent |
| 統制 | 実質なし | Agent ごとにばらばら | 実行経路の中でポリシーを強制し、改ざんできないログを残す |
| うまくいかないとき | 顧客の苦情で気づく | 振り返りのときに気づく | 操作が完了する **前** に止めるか、承認者に回す |
| 改善 | 誰かが台本を書き直す | Agent を 1 つずつ直す | 1 回直せば、許可されたすべての Agent に効く |

<Tip>
  手早い見分け方は、チャットボットは **話す**、AI Agent は **動く**、そして EOS はその仕事を **任せ、監督し、説明責任を持つ** 場所、ということです。実際の社員に対してするのと同じように。
</Tip>

## 5 つの中核機能

ガバナンスと知識が **土台** で、すべての Agent はその下で動きます。プロセス、生産性、分析が **価値の層** です。順番には意味があります。ポリシーがなければ監督するものがなく、信頼できる知識がなければ、下流のすべてのプロセスで Agent が誤った答えを返します。

| # | 機能 | 答える問い |
| - | - | - |
| 1 | **ガバナンス** | 各 Agent は何をしてよく、誰が責任を負うのか |
| 2 | **知識** | Agent は何をよりどころに答え、それはどこから来たのか |
| 3 | **プロセス** | 仕事は正しい手順に沿っているか、正しい目的に届いているか |
| 4 | **生産性** | 人は何から解放されるのか |
| 5 | **分析** | 数字は何を語り、次に何をすべきか |

### 1. ガバナンス

基本から高度なものまで 5 段階あります。ポリシーを定める、文脈に応じて権限を与える、監視して違反を検知する、強制して承認者に回す、監査する。EOS が違うのは、ポリシーが社内文書ではなく、実行経路に直接組み込まれている点です。カスタマーサポートの Agent はメールの下書きは作れても、送信はできません。入社手続きの Agent は給与データを読めません。違反は起きた瞬間に止められます。メッセージが出てしまったあとで気づくのではありません。

### 2. 知識

文書を探すだけにとどまりません。理解、検索、出典の提示、分析、複数ソースにまたがる推論、そして最後は新しい知識の創出まで。「業務委託契約を結べますか、源泉徴収の税率は」といった質問は、答えが 2 つの部門が持つ 2 つの文書に分かれています。Agent はそれを 1 つの会話にまとめ、それぞれの出典を示します。

### 3. プロセス - 自動化と業務設計の見直し

動き方は 2 通りです。**手順に従う**: 各工程をあなたが定義し、Agent がそのとおりに組み立て、例外を知らせます。**目的に到達する**: 目的と原則だけを定義し、許した範囲の中で Agent がいちばん速い道筋を見つけます。しばらく運用すると、もう要らなくなった工程をシステムが指摘します。7 工程の入社手続きが 3 工程になることもあります。

### 4. 生産性

誰の仕事も 2 種類に分かれます。**判断** が要る仕事と、**実行** だけで済む仕事です。EOS は判断を肩代わりしません。データを整え、たたき台を作り、リスクを指摘することで、判断の質を上げます。もう一方は丸ごと引き受けます。たとえば、週 1 万件の通話のうち 2-3% しか確認できなかった品質管理の責任者が、いまは 100% の会話を自動で採点させ、実際のリスク順に並んだ一覧を受け取っています。

### 5. 分析

4 つの段階があります。記述、診断、予測、処方。多くの組織は最初の段階で止まっています。データが足りないからではなく、データを洞察に変える時間がないからです。たとえば融資の承認率が 78% から 62% に下がったとき、3 日から 5 日かけて手作業で分析する代わりに、システムは数分で、下落が 30 歳未満、短期の消費者ローン、そして新任の担当者 2 名に集中していることを示します。

## 企業向けの主な機能

### コード不要、自然言語で Agent を作る

Agent に何をしてほしいかを書けば、システムがたたき台を作るので、そこから仕上げます。Skill、ツール、知識、Guardrail は Agent ビルダーの中でそのまま取り付けられます。複雑な仕事は、協調して動く複数のサブエージェントに分けられます。

### 1 つの共通の知識源と、出典付きの回答

社内文書を 1 か所に集め、許可されたすべての Agent が同じ源を参照します。回答には具体的な出典が付くので、どの文書から来た情報かが分かります。規程を 1 度更新すれば、関係するすべての Agent に即座に反映されます。

### Guardrail と人による承認

Agent 単位でも、ワークスペース全体でも境界を決められます。触れてはいけない話題、伏せるべき個人情報、実行前に人の承認が要る危険な操作。共有ポリシーを 1 つ変えれば、まとまった数の Agent が一緒に変わります。

### いま使っているシステムに直接つながる

Agent はコネクタと MCP を通じて、CRM、ERP、HRIS、SharePoint、Jira を直接読み書きします。データが本来の置き場所から持ち出されることはありません。Agent はウェブ、Zalo、Teams、メール、音声のコンタクトセンターで顧客に応対します。

### 先にテスト、あとで公開

変更はすべて、公開するまで下書きの中にとどまります。試すためのテストタブと、必要なときに戻せるバージョン管理があるので、いま顧客に応対している Agent が、編集中のバージョンの影響を受けることはありません。

### ログとコンプライアンス報告

Agent のすべての操作が、改ざんできない形で記録されます。どのセッションでも何が起きたかをそのまま再生でき、必要に応じてコンプライアンス報告を書き出せます。

### 組織とコストの統制

ロール別、ワークスペース別、Agent 別の権限。事業部門ごとのデータ分離。Agent ごとのコスト、品質、性能を 1 か所で。

## 知識のループ: 使うほどよくなる

ここが、EOS をばらばらのツールの集まりと分けるところです。日々の仕事が新しい知識を生み、その知識がプラットフォームに戻ってきます。

1. **働く** - 人と Agent が 1 日に数千のタスクをこなします。
2. **拾う** - 例外、よりよいやり方、顧客の気づきを、失わずに残します。
3. **確かめる** - AI が提案し、その分野の専門家が確認します。AI の提案は提案であって、結論ではありません。
4. **肉付けする** - なぜそうなのか、どんな例外があるか、どこで意見が分かれたかを記録します。
5. **公開する** - 承認されたら、共有の知識ライブラリに入ります。
6. **再利用する** - 権限を持つすべての人と Agent が使えます。

法務が契約条項を 1 つ直せば、数百の営業 Agent がすぐ新しい文言を使います。経理が割引の方針を更新すれば、すべての見積の流れがそれに従います。**専門家が 1 つ良くすれば、組織全体がその恩恵を受けます。**

## EOS が向いている相手

| 対象 | 主な価値 |
| - | - |
| **大企業** | 多くの部門が 1 つのプラットフォームに乗り、統制と監査を中央で行えます |
| **中小企業・スタートアップ** | 大きな情シス部門がなくても、数分で Agent を作って始められます |
| **現場の専門家** | 繰り返しの仕事を Agent に渡し、判断の要る仕事を手元に残せます |
| **IT・情報セキュリティ** | ポリシーが実行経路で強制され、ログは改ざんできず、データはワークスペースごとに分離されます |

EOS は、経理、営業、人事、業務、カスタマーサービス、リスクとコンプライアンスなど、あらゆる部門の仕事のために設計されています。

## どこから始めるか

ドキュメントは、プラットフォームの 2 つの使い方に合わせて 2 つに分かれています。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="FPT AI Workspace" icon="messages">
    エンドユーザー向け。Agent と会話し、Artifact を扱い、Agent マーケットプレイスから Agent を入手し、個人の接続を設定します。
  </Card>

  <Card title="FPT AI Console" icon="sliders">
    ビルダーと管理者向け。Agent の作成と編集、Instructions、モデル、Skill、Connector、Guardrail、公開、組織のガバナンス。
  </Card>
</CardGroup>

何もないところから始めるなら、この順番をおすすめします。

<Steps>
  <Step title="最初の Agent を作る">
    Console を開き、Agent に何をしてほしいかを自然言語で書いてから、Instructions を整えてモデルを選びます。
  </Step>

  <Step title="知識を入れ、システムをつなぐ">
    業務文書を取り付け、Skill と、CRM、ERP、SharePoint への Connector を追加して、Agent が実務をこなせるようにします。
  </Step>

  <Step title="境界を決める">
    Guardrail を設定します。Agent がしてはいけないこと、人の承認が要る操作。
  </Step>

  <Step title="テストしてから公開する">
    実際に聞かれる質問で試してから公開し、デプロイチャネルを選びます。
  </Step>
</Steps>


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