Organics R&D AI

Organics の化粧品 R&D チームでは、AI の支援が在庫・原料向けと営業向け処方の別々のアシスタントに分かれ、それぞれが独自の履歴を持ち、原料の参考情報、現在の在庫、過去の処方も別々の場所にありました。ある処方を在庫の原料で作れるか、コストはいくらかを確かめるには、ツールを行き来する必要がありました。求められたのは、原料の検索、在庫の確認、処方の作成とコスト計算、市場調査を 1 つの会話でこなし、何が確認済みで、何が見積もりで、何がまだラボの検証を要するかを明確にする 1 つのエージェントでした。

つながりのない複数の AI 経路を、振る舞いを明文化した 1 つの ReAct エージェントに置き換えました。各スキルはバージョン付きの Markdown カードで、使えるツールと守るべきルールが書かれています。

1. 1. Gemini 上の単一 ReAct エージェント

   すべてのリクエストは 計画 → 実行 → 検証 → 統合 の順に処理されます。画面には大まかな計画と使ったツールだけを表示し、モデル内部の思考過程は見せません。

2. 2. 実行時に読み込むスキルカード

   5 枚の Markdown カードは実行時に読み込まれてエージェントの指示に組み込まれます。簡潔な予備の指示も用意しており、カードがそろわないデプロイでも不完全な指針で回答することはありません。

3. 3. チーム自身のデータから検索

   Qdrant の意味検索が 5 つのコレクションを対象にし、MongoDB の完全一致検索がコードや項目を扱います。在庫ツールは常に現在の在庫データを先に参照し、根拠付きの Web 検索は出典 URL を返します。

4. 4. バージョン記録付きの処方ツール

   エージェントは処方の作成、検索、コメント付きでの読み込み、修正、確定ができます。確定のたびにバージョンが記録され、コスト計算やスケールアップは見積もりを明示する計算ツールで行います。

5. 5. 評価と閉じた境界

   RAGAS と Promptfoo の評価基盤が、忠実性、コンテキストの適合率と再現率、レイテンシーを採点し、プロンプトインジェクションのテストも含みます。保護対象の API ルートはセッションが必須で、操作ユーザーは常にセッションから特定し、リクエスト本文の値は使いません。

R&D AI はチーム共通のワークスペースとして本番稼働しています。以前のアシスタントのリンクはここへ転送され、在庫や営業に関するこれまでの会話も同じ履歴の中で続けられます。

• 1 つのチャットで完結

  処方担当者や営業は、システムを切り替えずに原料を探し、在庫を確認し、処方案のコストを見積もれます。

• 確認済みかどうかが明確

  確認済みの在庫はカタログの参考情報と分けて示され、見積もりには明示があり、ラボでの検証が必要なことを常に伝えます。

• 履歴のある処方

  すべての処方がバージョンとコメントを保持し、AI が作成した内容は誰かが確定するまで正式版になりません。

• 出典付きの市場情報

  調査の質問には引用リンク付きで回答し、最新情報を確認できない場合はエージェントがそう伝えます。