なにをやっているのか
■ homulaとは
株式会社homula（ホムラ）は、エンタープライズ企業向けにn8n / Dify によるアジャイルな業務自動化から、LangGraph / MCP を駆使した高度なAIエージェント構築、そしてModern Data StackによるAIデータ基盤整備まで、アーキテクチャ設計・実装を行う、日本のAIエージェント開発をリードするAIインテグレーターです。戦略的な技術選定と実装力で、AIエージェントの企画・PoCから本番運用、内製化まで一気通貫でご支援します。
■ Our Solution
株式会社homulaは、LLM/AIエージェントの戦略策定と要件定義から、n8n/Dify/LangGraphによる開発・PoC、MCP/Agensとモダンデータスタックを用いた接続・データ基盤構築、本番運用・ガバナンス設計と内製化支援までを一気通貫で提供します。
LLM/AIエージェント戦略・要件定義コンサルティング
経営・事業・IT部門と並走しながら、AIエージェント導入のゴールやKPIを明確化し、現行の業務プロセスを丁寧に棚卸しした上でユースケースを選定し、優先順位をつけていきます。その際、既存のRPAやワークフロー、BIツールなどとの役割分担も含めて全体像を設計し、「どこをAIエージェントに任せ、どこを既存の仕組みに残すか」という実務レベルのアーキテクチャを整理します。
n8n / Dify / LangGraph を用いたAIエージェント開発・PoC
n8nやDify、LangGraphといったオーケストレーション基盤を活用し、まずは早期検証に耐えうるMVPレベルのAIエージェントを開発します。Outlook、Teams、Slack、SalesforceなどのSaaSと実際に連携させながら、現場業務でそのまま使える具体的なシナリオを構築し、PoC段階から本番運用を見据えたセキュリティ・運用設計を織り込むことで、「検証だけで終わらない」プロトタイプを形にしていきます。
MCP / Agens とモダンデータスタックによる接続・データ基盤構築
Model Context Protocol（MCP）および独自基盤であるAgensを用いて、各種SaaSや社内システムへの共通接続レイヤーとなるMCPサーバーを設計・実装し、LLMベンダーやワークフロー基盤が将来変わっても再利用可能な柔軟な接続アーキテクチャを構築します。同時に、既存のDWHやデータレイク、ログ基盤との連携を設計し、議事録やメール、マニュアルなどの非構造化データを取り込んでベクトル検索できるRAG基盤を整備しつつ、必要に応じてリアルタイムデータとAIエージェントを組み合わせたモダンデータスタック全体のアーキテクチャをデザインします。
本番運用・ガバナンス・内製化支援
本番フェーズでは、エンタープライズ環境に求められる認証・権限管理（RBACやOIDCなど）や監査ログの設計を行い、SREや運用チームと連携しながら監視・ログ設計を含む運用体制を整備します。そのうえで、開発部門や業務部門向けにワークショップやトレーニングを実施し、プロジェクトの振り返りと標準化を進めながら、貴社自身がAIエージェントやデータ基盤を継続的に拡張・改善できるよう伴走型で内製化を支援します。
■詳細リンク
サービスリンク：https://www.homula.jp/company
なぜやるのか
AI技術は爆発的に進化していますが、多くの企業は「どのツールを使えばいいのか」「どう既存システムと繋げばいいのか」という新たな迷宮に迷い込んでいます。 SaaSベンダーは自社製品を売り込み、SIerは重厚な開発を提案しますが、顧客にとっての「真の正解」はその中間に、あるいはその組み合わせの中にあります。
だからこそ、私たちは特定のベンダーやツールに依存しない「技術中立（Technology Agnostic）」な立場を貫きます。
スピードが必要な領域には、n8nやDifyによるローコード開発を。
複雑な推論と自律性が求められる領域には、LangGraphやLangChainによるプロコード実装を。
そして、それらを企業の血管である基幹システムと安全に繋ぐために、Model Context Protocol (MCP) や独自基盤 Agens を。
私たちは、顧客の課題に合わせて世界中の技術スタックから「Best-of-Breed（最良の組み合わせ）」を選定し、実装までやり切る「AIソリューション・アーキテクト」です。
単なるチャットボット導入で終わらせない。 業務フローそのものを自律化し、人とAIが協働する新しいエンタープライズの形を、技術の「目利き」と「実装力」で創り出す。それが、homulaがこの事業に取り組む理由です。
どうやっているのか
homulaは「このツールを売りたい」ではなく、「この課題を、どのスタックで解くのが最適か」から入ります。経営・事業・IT部門と一緒に業務プロセスとKPIを整理し、RPAや既存ワークフローとの役割分担まで含めた全体アーキテクチャをまず設計します。
プロトタイプや社内ツールには n8n / Dify を使ってスピーディにMVPを立ち上げ、複雑な自律エージェントや人間との協調が必要な領域には LangGraph / LangChain を採用します。SaaSや基幹システムとの接続は MCP と自社プロダクト「Agens」で共通レイヤー化し、データ基盤は Pinecone・Redpanda・StarRocks などモダンデータスタックから最適な組み合わせを選びます。
少人数のシニアなチームで、戦略・要件定義 → PoC → 本番展開 → 内製化支援までを一気通貫で伴走するのがスタイルです。特定のクラウドやベンダーに縛られないからこそ、「最速に作りたい」「極力シンプルに運用したい」「将来LangGraphや専用基盤に拡張したい」といった、クライアントごとの現実的な制約を踏まえた“ベスト・オブ・ブリード”な構成を、一社ごとに設計・実装しています。
