2016年06月

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【てくさぽBLOG】IBM iモバイルソリューションを触ってみた -LANSA LongRange-

こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの原田です。

今回は、IBM i モバイルソリューションの第2弾として、LANSA LongRange (*) のソリューションについてご紹介します。
(*) 当ページにて製品紹介リーフレット、事例情報資料のダウンロード案内を掲載(追記:2018/02/06)

※第1弾は以下をご参照ください
IBM iモバイルソリューションを触ってみた -Db2 Web Query for i-

IBM iをご利用中のお客様にとって、業務効率の改善が期待できるお勧めのモバイルソリューションです。是非ご一読ください。

1. LongRangeとは

株式会社ランサ・ジャパンが提供する、IBM i 開発者のためのスマートデバイス向けネイティブ・アプリケーション開発ツールです。業務アプリを開発する際の、以下のような各種ハードルを取り除くことができるのが特徴です。

  • RPG/COBOL/CL のみを使用してネイティブアプリの作成が可能
  • Objective C や Java のスキルがなくても開発可能
  • 一日もかからずに短時間で、モバイル・アプリケーションを作成し、実用も可能
  • 一度作成すれば、Apple のモバイルデバイス、Android のモバイルデバイスのどちらにも配布が可能
  • GPS やカメラ、バーコード、電話等のモバイルデバイス特有の機能との連動も可能

2. LongRangeの仕組み

LongRange はサーバーサイドの管理サービス(LongRange サーバー)とモバイルデバイス上でネイティブに動くアプリ(LongRange モバイル・アプリ)から成っています。ユーザーはアプリをモバイルデバイスにダウンロードしてサーバーに接続すれば、ビジネス・アプリケーションを使用する準備が完了します。

モバイルデバイスのユーザーがLongRangeモバイル・アプリのフォームビューを起動する際、LongRange サーバーに要求を送り、アクションが関連するRPG/COBOL/CLプログラムを呼び出します。

モバイルデバイスのユーザーがLongRange モバイル・アプリのフォームビューを起動する際、LongRange サーバーに要求を送り、アクションが関連するRPG/COBOL/CLプログラムを呼び出します。これらのプログラムは他のRPG 、COBOL 、Java 、CL、Webサービス、メッセージ待ち行列なども呼び出すことができます。プログラムは処理を行ない、画面を送るコマンドを発行します。 LongRangeサーバーはアプリに画面を送り、モバイルデバイス上で画面を表示します。LongRangeモバイル・アプリは、画面を表示したり、 ユーザーアクションに応答する際、ブラウザベースのモバイル・アプリよりも処理が速いのが特徴です。

3. LongRange導入のメリット

◆ユーザー部門にとっては、以下のようなメリットが期待できます。

■業務効率の大幅改善が見込めます
  • 事業所、座席に戻らなければできなかった業務が外出先で可能になります
  • 人手・紙・電話・メールを使わなければできなかった業務がモバイル端末で可能になります
■同業界内で先行導入することが企業イメージのアップにつながります
  • 今までパソコンの業務とは無縁だった業務シーン(倉庫・物流現場や工事現場等)においていち早くモバイルデバイスを活用することで企業イメージ、業界イメージの刷新につながります
■社員の業務モチベーションがアップします
  • 業務効率が改善することで本来の業務により一層専念できます

◆システム部門にとっては、以下のようなメリットが期待できます。

既存のスキル・環境でのアプリ開発が可能です
  • 新たなモバイル・アプリ用の開発スキルは不要なため、少ない投資で新規の開発に取り組めます
■ユーザーニーズに迅速に対応できます
  • 同じRPG/COBOL/CL プログラムでiOS と Android の両方のデバイスに対応します
  • ネイティブ・アプリのユーザー・インターフェースが色々な画面サイズ(タブレットやスマートフォン)に合うように自動的にサイズや表示方法を変更します

 

「IBM i モバイルソリューション~LANSA LongRange~事例情報およびご紹介資料」
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4. LongRangeモバイルソリューションデモを触ってみよう!

それでは、前置きはここまでにしてLongRangeのモバイルソリューションデモを実施してみましょう。

準備するものは以下の2点です。
・モバイル端末(iPad,iPhone,Android)及びApple StoreかGoogle PlayのID
・モバイル端末に導入するアプリケーション「LongRange」(無償)

今回はiPadを使ってデモを実施します。

まずは、iPadにLongRangeのアプリを導入します。
App Storeから「LongRange」と検索してみると、「LR」のロゴのアプリが見つかりました。早速インストールしてみます。

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インストールがうまくいったので、アプリを起動してみます。
まず初めに、「新規プロファイル作成」をタップしてデモ用のプロファイルを作成します。以下の画面で、「プロファイル名」、「サーバー名」、「サーバーポート」、「スキーマ名」を以下画面の通り入力して、画面左上の「設定」をタップするとプロファイルが作成されます。

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あっという間に「LongRangeデモ」のプロファイルが作成されました。右上の「完了」をタップして保存します。

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これで iPadでLongRangeのデモを行う準備が整いました。iPadをほとんど使ったことがない私でも、ここまで比較的サクサクっと設定できましたよ!

それでは引き続き、デモを開始してみましょう。
当デモには4つのメニューがあります。
1.『インシデント報告』は、保険会社における事故(インシデント) 報告です
2.『家具販売』は、家具販売店の店頭での販売業務アプリケーションです
3.『工程管理』は、工場での生産(作業) 実績報告です
4.『配送デモ』は運送会社での配送状況をリアルタイムに報告するアプリです

今回は1.と2.のデモを実施してみます。

「IBM i モバイルソリューション~LANSA LongRange~事例情報およびご紹介資料」
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~LongRangeデモ①「インシデント報告」~

LongRangeのアプリ画面に戻り、画面左のメニューから「インシデント報告」をタップします。

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「インシデント報告」は事故情報などを報告するアプリです。

あなたは、某保険会社の契約者だとします。不幸にも自動車事故を起こしてしまいました。しかし幸いなことに死傷者はいませんでした。警察への連絡が済んだあと、自動車事故現場の報告を保険会社に行います。

下記画面から画面右上の「新規」をタップして報告書を作成してみましょう。

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下記は新規報告書の作成画面です。事故の報告にあたり、様々な情報を入力する必要があります。

当画面では、ほとんどプルダウンで選択して簡単に入力できるようになっています。

image

 

まずは上から2つ目の「タイプ」を入力しましょう。「新規インシデント報告」をタップすると、プルダウンメニューが表示されます。今回は自動車事故なので、メニューから「自動車事故」を選択してタップします。

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次に、上から3つ目の「ステータス」を入力します。「ステータス」項目は、現在の案件の状況を示しています。今回あなたは初めて事故報告を提出するので、メニューから「オープン。初回の審査待ち」を選択します。

ふむふむ。だんだん操作にも慣れてきました。

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「メモ」項目欄には、現場の状況を詳細に残すことができます。
「メモ」右横の数字「0」をタップすると詳細情報を入力する画面が表示されます。
タイトルを「物損事故」、テキスト本文には「衝突事故。死傷なし。」と入力して、「~にメモを追加するにはここにタッチ」をタップして入力内容を保存します。

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事故報告には、現場の写真が不可欠です。当アプリでは、モバイル端末のカメラ機能と連動して簡単に写真を添付することができます。
「写真」右横の数字「0」をタップしてみます。下記のような選択画面が表示されます。写真は縦と横が選択できます。ここでは横(LANDSCAPE)を選択します。

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写真は新規に撮影することもできますし、あらかじめ撮った写真から選択することもできます。
「新規撮影」をタップするとカメラが起動します。撮影してみましょう。

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写真を添付するには、最下部の「~に写真を添付するにはここにタッチ」をタップします。写真項目の数字が「1」に変わります。
この「1」をタップすると添付した写真が呼び出せます。(注意:このデモでは写真を保存できない仕様となっています。)

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次に、あなたの姓、名を入力し、電話番号を入力します。電話番号と連携して、電話機能を利用できます。報告書を受け取った保険会社担当者があなたに連絡を取るために、電話番号の右横のボタンをクリックすると、「電話をかける」「メッセージを送る」がポップアップします。モバイル端末上で別途アプリを起動することなく、報告書に記載された内容から、電話をかけたり、メッセージを送ることができるのはとても便利ですね。

これで、最後に画面左下の「保存」をタップして保存すれば事故報告は完了です。

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いかがでしたか?

IBM i + LongRange なら、カメラ機能や電話機能、GPS機能を活用したこのようなアプリケーションが、RPGやCOBOLで簡単に作成することができます。登録したデータは、リアルタイムで共有できますので、迅速な事故対応プロセスが可能になることをご理解いただけたのではないでしょうか。

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~LongRangeデモ②「家具販売」~

続きまして、家具販売のデモを実施してみましょう。
LongRangeのホーム画面から、画面左メニューの「家具販売」をタップします。

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あなたは某家具販売店の仙台支店の社員です。お客様が展示品のダイニングテーブルを見て、購入したい、とおっしゃっています。まずは当製品の在庫状況を確認してみましょう。下記画面にて「在庫確認」をタップします。

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在庫確認をタップすると、商品のバーコードを読み取るために自動的にカメラ機能が起動します。当デモアプリでは、QRコードや12桁のバーコードであれば何でもスキャンします。お手元にあるバーコードを、ダイニングテーブルの商品コード という想定でスキャンしてみます。(このデモでは、スキャン結果としてダイニングテーブルが必ず表示されるようになっています。)

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ご覧ください!各店舗ごとのダイニングテーブルの在庫状況が即座に表示されました。
基幹システムの在庫データベースに直接アクセスしているので、全国の店舗のリアルタイム在庫情報をもとに、お客様に対応することができますね。

仙台店には在庫がないため、最寄の東京本店の在庫から引き当てします。「東京本店」の在庫の数量「10」をタップします。

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商品の写真が表示されることにより、お客様がご所望の商品と同一かどうかを確認できます。
東京本店の在庫から、商品1卓を引き当ててよいか確認メッセージが表示されますので、「次へ」をタップします。

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次に配送業者を指定します。ここでは「関東物流」を選択します。

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商品の配送可能日を確認し、「確定」をタップすると、あっという間に発注処理が完了しました。

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IBM i の基幹システムのアプリですので、在庫紹介-引き当て-配送指示-配送可能日回答 までの一連のプロセスを、お客様を接客しながらリアルタイムに進めることができますので、販売機会の増大、販売員の生産性向上、そしてお客様満足度に繋がりますね。

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5. 最後に

今回デモを実施したLongRangeですが、iPadの操作にさえあまり慣れていない私でも直観的に操作を進めることができました。また、アプリ内からカメラやバーコード、電話機能を呼び出して利用することができる点についても、とても便利です。

このようなモバイルアプリやモバイルソリューションは、アイデア次第で日頃の業務にいくらでも適用できる場面があるのでは、と思います。今回のデモ事例をヒントに、”IBM i + モバイルソリューション”のご提案にお役立ていただければ幸いです。
 

お問合せ先

この記事に関する、ご質問は下記までご連絡ください。

エヌアイシー・パートナーズ株式会社

技術支援本部
E-Mail:nicp_support@NIandC.co.jp

商標帰属

すべての名称ならびに商標は、それぞれの企業の商標または登録商標です。

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参考情報

MERITひろばサイト(※): Power System “IBM i “ご提案の際に利用できるソリューション製品の情報が盛りだくさん!

メーカー 製品名 機能概要
LANSA LongRange
  • IBM i 開発者のための iPhone, iPad, Android などのスマートデバイス向けネイティブ・アプリケーション開発ツール。
  • PC や IT の恩恵を受けられていない紙、電話、アナログ・ベースの現場業務を効率化し業務改革を実現。
aXes
  • IBM i  5250 アプリをソースコードを変更せず自動的にブラウザベースに変換、既存アプリをそのまま Web で利用可能に。
  • ユーザー・インターフェースのデザインやレイアウトをカスタマイズするツールも提供。
Visual LANSA
  • Windows ベースの統合開発環境(IDE:Integrated Development Environment) を提供。
  • シングル・スキルで Web,Windows,Mobile,IBM i 等のマルチ・プラットフォーム対応のアプリ開発・保守を実現。
Bitis Quick-EDD
  • 「想定外」に備える、進化を続ける IBM i の HA(ハイ・アベイラビリティ)ソリューション。
  • 確かな品質とサポートで運用負荷を最低限に抑えます。
Justi
  • 内部統制で必要な PDCA(Plan・Do・Check・Action)の4つのステップを網羅した IBM i の セキュリティー・ツール。
  • GUI クライアント画面も提供されており、セキュリティー運用管理の負荷を軽減します。

※ビジネスパートナー様専用サイト(MERITひろば)のコンテンツです。ログイン or  新規会員登録が必要となります。

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2025年12月25日

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2025年12月25日

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2025年12月24日

【イベントレポート】Automation テクニカルワークショップ第一回 開催しました

公開日:2025-12-24 こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの和田です。 2025年11月26日に「Automation テクニカルワークショップ」第一回を開催しました。 本ワークショップは、2025年7月および9月に実施した「watsonx Orchestrate ハンズオンセミナー」に続く取り組みとして、IBM Automation製品群の中で弊社が注力しているAIOpsソリューションを中心に企画検討し、利用イメージがつきやすいInstanaのハンズオンを実施しました。 ハンズオンだけでなくワークショップ形式でのセッションを通じて、ITシステム運用の現場で直面する課題をどのように解決できるのか、Instanaを活用した具体的な方法を参加者同士が議論しました。また、セッションの最後には各チームごとに成果を発表・共有する場を設け、Instanaに対する理解を深めるとともに、参加者間の交流を促進することを目的としました。 本ブログでは、このテクニカルワークショップの内容について簡単にご紹介いたします。 目次 ワークショップアジェンダ Instana概要 Instanaハンズオン グループワーク まとめ お問い合わせ ワークショップアジェンダ ワークショップのアジェンダについては以下の通り実施いたしました。 IBM AIOpsソリューション概要 Instana 座学 Instana ハンズオン Instana最新情報 グループワーク IBM AIOpsソリューション概要では、IBMが取り揃えているAIOpsソリューションのラインナップと利用シーンをご紹介し、その中でもお客様のROIが高いお勧めのソリューションをピックアップしてご紹介しました。 また、Instana最新情報ではIBM様にご登壇いただき、DBMarlinとの連携やAIでの監視支援、LLMのトークン数を収集できる機能など最新アップデート情報をご紹介いただきました。 Instana概要 Instanaについては過去にこちらの記事でご説明しております。 今回はInstanaのAgentを導入することからハンズオンで実施しますので、Instana Agentがどのようにデータを収集するかについてご説明します。 InstanaはAgentのセンサー機能が監視対象を自動検出してデータ収集します。 Agent自体がセンサー機能を持っているわけではなく、Agentインストール後にセンサー機能をインストールし、そのセンサー機能で各コンポーネントを検出しデータを収集しています。 Instana Agentは収集したデータをInstana バックエンド(SaaSもしくは自己ホスト)に送信します。   Instanaハンズオン Instana Agentの導入からInstanaでの情報確認、障害発生時のエラー発生箇所確認をハンズオンで体験頂きました。 実施内容 環境の説明/ログイン Instana Agentのインストール インフラストラクチャー情報確認 アプリケーション設定/アプリケーション情報確認 アラートチャネル作成/アラート設定 障害注入/エラー発生箇所確認   今回のハンズオンではサンプルアプリケーションを導入してあるサーバーを参加人数分ご用意したので、参加者の方々全員がInstana Agentの導入を体験いただけました。 ハンズオンではInstana Agentの導入を行うためCLIでサーバーにログインいただきました。 普段CLIを利用されないかたもいらっしゃったのでログインに苦戦された方もいましたが、AgentのインストールはLinuxの場合ワンライナーで導入できるため、Agent導入はスムーズに行えてました。 実際にAgent導入したサーバの情報やアプリケーションの情報をみていただくことで、Instanaではどういった情報が表示されるのか、どういった操作感なのかを体験していただけました。 また、サンプルアプリケーションにエラーを発生させるスクリプトもご用意しましたので、実際にエラーが起きた場合正常時と比較しどのように見えるか、アラート設定をした場合、どのような通知がくるのかを体験いただきました。 その他のハンズオンについて詳しく知りたい方は、ブログの最後に記載している「お問い合わせ」までお気軽にご連絡ください。 グループワーク 今回、ハンズオンだけでなくITシステム運用の現場における課題を洗い出し、それらの課題を解決する手段としてInstanaがどう使えるかという観点でチームに分かれてグループワークを行いました。 1チーム4,5人の合計3チームに分かれてNI+C Pメンバーがファシリテートしながらアイディア出し・ディスカッションを行いました。 当日上がった課題及びInstanaを活用することで改善できることをいくつかピックアップします。 運用の属人化がおきている 障害原因の特定までをInstanaがガイドしてくれるためどんな人でも対応できる ログの分析に時間がかかる Instanaの画面上でログの確認・分析ができるため時間短縮できる ご参加して頂いたパートナー様が携わっていらっしゃる業務や、業務の経験年数が異なることより多様な意見が出ておりました。 アドバイザーで参加いただいたIBM様も含め、各チーム貴重な意見交換をできるグループワークとなりました。 グループワークの感想について、「他の会社の意見が聞けてよかった」や、「Instanaを利用するシーンがより理解できた」といったような意見をいただきました。 まとめ このたび、Automation製品に関する初めてのワークショップを無事に開催することができ、安堵しております。 ご参加いただいた皆様からのアンケートでは、「はじめてInstanaに触れましたが、実際に障害が発生した際の挙動を見ることができたうえ、他社の方々との交流や意見交換の機会もあり、大変有意義な時間となりました」とのご意見をいただきました。このようなお声をいただけたことで、準備を重ねてきた甲斐があったと感じ、心より嬉しく思っております。 今後も、製品を実際に体験いただけるハンズオンや、参加者同士が交流・情報共有を行えるワークショップを継続的に開催してまいります。ご興味ある方は是非ご参加いただけますと幸いです。 また、「こんなことをやってほしい」「この製品を使ったワークショップをお願いしたい」といったご要望がございましたら、ぜひお気軽にお聞かせください。 お問い合わせ この記事に関するご質問は以下の宛先までご連絡ください。 エヌアイシー・パートナーズ株式会社 技術企画本部 E-mail:nicp_support@NIandC.co.jp   .bigger { font-size: larger; } .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; } .btn_A{ height:30px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .table { border-collapse: collapse; border-spacing: 0; width: 100%; } .td { padding: 10px; vertical-align: top; line-height: 1.5; } .tbody tr td:first-child { font-weight: bold; width: 20%; } .tbody tr td:last-child { width: 80%; } .ul { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .ol { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .tr { height: auto; } .table { margin: 0; } *, *:before, *:after { -webkit-box-sizing: inherit; box-sizing: inherit; } .html { -webkit-box-sizing: border-box; box-sizing: border-box; font-size: 62.5%; } .btn, a.btn, button.btn { font-size: 1.6rem; font-weight: 700; line-height: 1.5; position: relative; display: inline-block; padding: 1rem 4rem; cursor: pointer; -webkit-user-select: none; -moz-user-select: none; -ms-user-select: none; user-select: none; -webkit-transition: all 0.3s; transition: all 0.3s; text-align: center; vertical-align: middle; text-decoration: none; letter-spacing: 0.1em; color: #212529; border-radius: 0.5rem; } a.btn--orange { color: #fff; background-color: #eb6100; border-bottom: 5px solid #b84c00; } a.btn--orange:hover { margin-top: 3px; color: #fff; background: #f56500; border-bottom: 2px solid #b84c00; } a.btn--shadow { -webkit-box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); }

2025年12月24日

【てくさぽBLOG】IBM watsonx OrchestrateでAIエージェント開発してみた(Part1)

こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの高村です。 8月は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx OrchestrateのADKを使ってみた」でADKの操作感や感想をご紹介しました。今回は、2025年6月のアップデート後のwatsonx OrchestrateのUIからエージェントを開発し、操作感や感想を2回に分けてご紹介いたします。なお、Part2ではエージェントのデモ動画もご紹介する予定ですのでぜひご期待ください! 目次 はじめに サンプルエージェントのシナリオ サンプルエージェント開発 さいごに お問い合わせ はじめに 6月のアップデートで、watsonx Orchestrateはメニュー構成・操作方法・機能名称が変更されました。例えば、従来「Skill」と呼ばれていたものが「Tool」に変更されています。Toolとは、AIエージェントが呼び出して実行するアクションの部品と考えて頂ければと思います。ユーザーがチャットへ自然言語で問い合わせると、AIエージェントは内容に応じて適切なツールを選択して実行します。これにより、生成AIによる要約や抽出などのテキスト処理だけでなく、外部システムやサービスと連携した処理も行うことができます。 その他の変更点については、「【イベントレポート】watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ第一回 開催しました」内でもご紹介していますのをご参照ください。 サンプルエージェントのシナリオ サンプルエージェントのシナリオは、企画担当者が在庫商品を参照し、在庫情報に基づいて顧客へキャンペーンメールを送信する作業を想定しています。 通常は、担当者が在庫情報を確認するためにデータベースへログインし、目視でキャンペーン対象商品を選定したうえでメールの文面を作成することが想定されます。キャンペーンメール送信対象はSFAなどのシステムで確認し、メールツールを利用して送信します。振り返ると、データベース・SFA・メールツールと複数のシステムを利用し、対象商品の選定やメール内容を人力で考える必要があるため、作業は煩雑で時間と労力を要します。 watsonx Orchestrateを導入すると、AIエージェントが在庫情報と顧客情報の取得し、在庫の多い商品のキャンペーンメール文面をAIが作成し、メールの作成・送信までを一気通貫で実行することが可能です。 サンプルエージェントの開発 それではサンプルエージェントを開発します。開発ではIBM Cloud 上の watsonx Orchestrate、メールツール(Brevoに弊社アカウントを紐づけて利用)、SFA の Salesforce(弊社 Sandbox 環境)を利用します。 本記事Part1では図のピンクで囲った部分「Salesforceから顧客情報を取得」と「在庫情報の取得」をご紹介いたします。 watsonx Orchestrateへログイン・環境のご紹介 watsonx Orchestrateへのログイン方法は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx Orchestrateを使ってみた(Part1)」をご参照ください。ログインすると下記のチャット画面に入ります。作成したAIエージェントをデプロイすると、このチャット画面から問い合わせをすることができます。 左上のメニューバーをクリックします。一番上の「Chat」をクリックすると前述のチャットインターフェース画面に遷移します。「Discover」をクリックするとwatsonx Orchestrateに事前定義されたエージェントやツールのカタログをみることができます。 「Discover」内の事前定義エージェント、ツールを簡単にご紹介します。TypeをAgentsに絞ります。事前定義エージェントとは、特定のシステムとの接続が定義されたエージェントが提供されており、環境接続設定を行うとすぐ利用することが可能です。(watsonx Orchestrateのプランによっては追加費用がかかるエージェントがございます。) TypeをToolsに絞ると特定システムで利用できるツールが提供されています。下記画面はSalesforceで利用できる事前定義ツールの一覧です。今回はSalesforceから顧客情報を取得するため「List accounts in Salesforce」と「List contacts in Salesforce」のツールを使用します。ツールの機能は下記になります。 List accounts in Salesforce:ユーザーの入力に基づき、Salesforceからアカウント情報を表示 List contacts in Salesforce:ユーザーの入力に基づき、Salesforce からアカウントの連絡先を表示 Salesforceとの接続設定 Salesforceの事前定義ツールを用いてエージェントが顧客情報を取得できるようにするため、はじめにSalesforceとの接続設定を行います。 1. Salesforce側設定(コンシュマー鍵と秘密鍵の生成) Salesforceへログインし、設定>外部クライアントアプリケーション>外部クライアントアプリケーションマネージャーをクリックします。コールバックURLは「https://ご使用リージョン/mfe_connectors/api/v1/agentic/oauth/_callback」と設定します。OAuth範囲は下記画面の通りを設定します。 コンシュマー鍵と秘密鍵をクリックし、生成されたコンシュマー鍵と秘密鍵をメモをしておきます。Salesforceの設定は以上です。 2. watsonx Orchestrate側設定(接続設定と接続確認) watsonx OrchestrateのメニューからManage>Connectionsをクリックします。 接続設定の一覧が表示されるのでSalesforceを探し、鉛筆マークをクリックします。 下記画面が表示されます。Draft環境、Live環境と環境を分けて設定することができます。今回はDraftで設定します。各項目には以下を値を入力します。 Server URL:Salesforce環境のURL TokenURL:Salesforce環境のURL/services/oauth2/token Authorization URL:Salesforce環境のURL/services/oauth2/authorize ClientID:Salesforceで取得したコンシュマー鍵 Client Secret:Salesforceで取得した秘密鍵 下にスクロールし、Credential typeを選択します。Member credentialsにするとユーザーは個人の認証情報を使用してアプリケーションにアクセスできます。ここではTeam credentialsにし、チームメンバーが資格情報を使用してアプリケーションにアクセスできるようにします。最後にConnectをクリックします。 Webブラウザが開き、Salesforceのログイン画面が表示されます。ユーザ名、パスワードを入力してログインします。 watsonx Orchestrateの画面に戻り、Connectedとなっていることを確認しSaveします。 下記の様にConnectされている状態で緑のチェックがついていることを確認します。 Salesforceとwatsonx Orchestrateの接続設定は完了です。 Salesforceの事前定義ツール構成 それではエージェントを作成し、Salesforceから顧客情報を呼び出すツールをエージェントに構成していきます。 メニューのBuildをクリックします。 Create agent +をクリックしてエージェント作成画面に入ります。 Nameには任意のエージェント名、Decriptionはエージェントの説明を入力します。最後にCreateをクリックします。 下記画面が表示されます。エージェントが使用するモデルを選択します。2025年12月時点はllama-3-2-90b-vision-instruct(Default)、llama-3-405b-instruct、GPT-OSS 120B-OpenAI(via Groq)が利用できます。Agent Development Kitからは外部のLLMを紐づけることも可能です。弊社環境はgpt-oss-120bを紐づけています。今回はGPT-OSS 120B-OpenAI(via Groq)を指定します。 下にスクロールします。Welcomeメッセージとクイックスタートプロンプトを設定することができます。今回はデフォルトのままにします。 Agent Styleを設定することができます。Agent styleとはユーザの要求に対してどのように理解、決定、タスクを完了するか定義するものです。現在は DefaultとReActの2種類から選択することができます。今回はDefaultを指定します。 なお、Voice modalityではユーザとのコミュニケーションに音声を利用することができますが、今回は利用しません。 KnowledgeはエージェントでRAGを実装することができます。後程設定します。 エージェントが使用するツールを設定します。Toolset欄のAdd tool+をクリックします。 以下画面が表示されるのでCatalogをクリックします。 Appsの中からSalesforceにチェックを入れます。右側にエージェントが使用できるSalesforceのツール一覧が表示されます。 List accounts in Salesforceを選択しAdd to agentをクリックします。同様にList contacts in Salesforceも追加します。 Toolsetの画面に戻ると以下の様にツールが登録されています。 Behaviorのセクションまで下にスクロールします。Behaviorではエージェントがユーザの要求に対してどのように反応し、応答するか振る舞いを定義します。以下のように振る舞いを定義します。 ここまで設定したところでエージェントの動きを確認します。検証ではデプロイはせず右画面のPreviewから確認したいと思います。 チャットに「アカウントリストを教えて」と入力します。しばらくするとエージェントが登録したList accounts in Salesforceを使用してSalesforceからアカウント情報を取得、回答してくれました。(企業名は検証用に疑似的に作成しています) 次に担当者の連絡先を知りたいので、チャットへ「D&Gソリューションのコンタクトリストを表示して」と問い合わせます。しばらくすると、エージェントが指定した企業名をキーに「List contacts in Salesforce」を実行し、担当者名と連絡先を回答してくれました。このように、ツール自体はSalesforceからアカウント情報やコンタクトリストを取得する機能ですが、チャットで指定した企業名をキーとして、エージェントが絞り込んで回答することができます。 Salesforceの事前定義ツールの構成は完了です。 Knowledgeの構成 エージェントが在庫データから情報検索できるようにKnowledgeを構成します。2025年12月時点、構成できるデータソースはwatsonx.dataのMilvus、Elasticserch、AstraDB、カスタムサービス、watsonx Orchestrateへ直接アップロードの6つです。ここではサンプルのCSVファイルを用意し、直接watsonx Orchestrateへアップロードします。 Knowledgeセクションまでスクロールし、Add source +をクリックします。 New knowledgeをクリックします。 Select sourceからUpload filesを選択してNextをクリックします。 CSVファイルをドラッグアンドドロップしてNextをクリックします。 NameにはKnowledgeの任意の名前を、Descriptionにはユーザーからどのような要求でKnowledgeを使用するかを入力します。最後にSaveをクリックします。 下記画面の通り、Knowledgeが作成されました。 PreviewからエージェントがKnowledgeを使用して回答できるか確認します。チャットから「在庫情報を表形式で回答して」と問い合わせると下記画面のようにKnowledgeのCSVファイルデータを参照して表形式で回答されました。 矢印をプルダウンすると参照先を確認することができます。 行数が多いため、「在庫の多い上位5件を表形式で回答して」と問い合わせます。しばらくすると数量の多い上位5件の商品を表形式で回答してくれました。在庫一覧の提示だけでなく、ユーザーの要求から、情報を絞り込んだ回答も可能であることが確認できました。 Knowledgeの構成は完了です。 さいごに Part1ではAIエージェントを作成し、Salesforce環境へ接続して事前定義ツールを用いて顧客情報を取得。さらに、在庫データをKnowledgeに構成してRAGを実装しました。 今回はSalesforceの事前定義ツールとして「List accounts in Salesforce」と「List contacts in Salesforce」を構成しました。各ツールはアカウントやコンタクト情報をリストする機能ですが、List accountsの結果をAIが受け取り、ユーザーが特定の企業を指定すると、その企業のコンタクト情報を回答できることが確認できました。また、Knowledgeでは在庫データを表形式で提示するだけでなく、在庫の多い上位5件の抽出などの絞り込みも可能で、エージェント的な振る舞いを確認できました。 Part 2では、在庫の多い商品を基にAIがキャンペーンメールを作成し、コンタクト宛に送信する機能をエージェントへ実装したいと思います! お問い合わせ この記事に関するご質問は以下の宛先までご連絡ください。 エヌアイシー・パートナーズ株式会社 技術企画本部 E-mail:nicp_support@NIandC.co.jp     .bigger { font-size: larger; } .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; } .btn_A{ height:30px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .table { border-collapse: collapse; border-spacing: 0; width: 100%; } .td { padding: 10px; vertical-align: top; line-height: 1.5; } .tbody tr td:first-child { font-weight: bold; width: 20%; } .tbody tr td:last-child { width: 80%; } .ul { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .ol { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .tr { height: auto; } .table { margin: 0; } *, *:before, *:after { -webkit-box-sizing: inherit; box-sizing: inherit; } .html { -webkit-box-sizing: border-box; box-sizing: border-box; font-size: 62.5%; } .btn, a.btn, button.btn { font-size: 1.6rem; font-weight: 700; line-height: 1.5; position: relative; display: inline-block; padding: 1rem 4rem; cursor: pointer; -webkit-user-select: none; -moz-user-select: none; -ms-user-select: none; user-select: none; -webkit-transition: all 0.3s; transition: all 0.3s; text-align: center; vertical-align: middle; text-decoration: none; letter-spacing: 0.1em; color: #212529; border-radius: 0.5rem; } a.btn--orange { color: #fff; background-color: #eb6100; border-bottom: 5px solid #b84c00; } a.btn--orange:hover { margin-top: 3px; color: #fff; background: #f56500; border-bottom: 2px solid #b84c00; } a.btn--shadow { -webkit-box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); }

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