エージェント開発
配送サイクル全体にわたるエージェント型AI
Mendix 計画段階から運用段階まで、エージェント型AIを運用します。ガバナンスを損なうことなく、規模を拡大できます。
信頼できる
エンタープライズ向け配信用に構築されたエージェント型AI
エージェント型AIは、企業が何を作り、どのように作るかを変革している。 Mendix エージェントAIを開発ワークフローにネイティブに取り込むことで、チームは エージェントソリューションの構築とオーケストレーション 組織のデータモデル、ビジネスロジック、およびアーキテクチャに基づいている。

使用することで Mendixこれにより、生成型AIなどの最先端技術を容易に取り入れることができ、継続的なイノベーションを実現すると同時に、より高度で複雑な課題にも対応することが可能になります。
鈴木一 研究開発グループマネージャー
設計から導入まで、エージェント型AIを包括的にサポートします。
ビジネスを運営するAIエージェントとエージェントアプリケーション
最も価値のあるAI投資とは、ビジネスの運営方法を変革するアプリケーションである。 Mendix 組織が本番環境レベルのエージェント型アプリケーションとAIエージェントを構築、展開、実行するために必要なすべてを提供します。
ビジネスが稼働するシステム全体でエージェントを接続する
人間による作業と自動化された作業の両方を含む複雑なワークフローを統括する。
ミッションクリティカルなアプリケーションを、初日から信頼性とコンプライアンスを組み込んだ状態で展開します。
開発ライフサイクル全体にわたるエージェント型AI
Maia 内部のエージェントAIは Mendix計画立案から段階的な実行、そして納品のあらゆる段階における品質維持までを一貫して行います。既存のアーキテクチャ、ツール、標準規格に準拠して作業を進めるため、構築物は初日から組織に適合します。やり取りや手戻りが減ります。
組織の実際の状況とアーキテクチャに基づいて計画を立て、構築する。
要件定義からデプロイメントまで、複雑な複数ステップの開発タスクを自律的に実行する。
あらゆる段階で一貫した出力を実現することで、改訂サイクルを短縮します。
事業のあらゆる分野でより多くのチームが成果を上げています
In MendixAI が生成する 視覚モデルこれにより、問題を理解しているすべての人が、解決策を構築するための直接的な道筋を得ることができます。ドメインエキスパートは、コードを一行も書かずに、AIが生成したものを読み、検証し、それを基に開発を進めることができます。
ソフトウェア開発のあらゆる段階から専門家のボトルネックを解消する
問題を理解している人なら誰でも、解決策に直接貢献できるようにする
ビジネス意図と本番環境で動作するソフトウェアとの間のギャップを埋める
ポートフォリオ全体にわたって統制されている
ガバナンス プロジェクトレベルでは有効な手法も、ポートフォリオが拡大すると機能しなくなる傾向がある。 Mendix ガバナンスをすべてのアプリ、エージェント、ワークフローにわたって一元的に適用するため、ある事業部門に適用されるルールはすべての事業部門に適用されます。
ポートフォリオ全体にわたって、一貫したセキュリティ、コンプライアンス、およびリスクに関するポリシーを適用する。
構築方法や構築場所に関係なく、すべての資産をリアルタイムで把握する
シャドウITとシャドウAIが生み出す盲点を解消する
カスタマーストーリー
4CRiskは、AIを活用した効率的な規制変更およびコンプライアンス管理を実現します。
AIネイティブのグローバル給与計算プラットフォームを迅速に提供 Mendix
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よくある質問
何を使って作れるだろうか Mendix 私たちが今日では築けないもの?
本番環境に対応したエージェント型ソリューション:複数のシステムを横断的に推論し、複数ステップのワークフローを自動化し、人間の介入を最小限に抑えながら、重要な場面では人間が制御権を維持できるAIエージェント。今日のほとんどの企業が構築できるものとの違いは、これらのアプリケーションが最初の導入時からエンタープライズグレードである点です。つまり、個別の実験やデモとしてではなく、統制され、監査可能で、保守可能であり、ポートフォリオ全体にわたって拡張できるように構築されています。
どのように Maia 既に開発ツールに組み込まれているAIとは異なるものですか?
ほとんどのAI開発ツールは、プロンプトに応じてコードを生成します。 Maia 配送サイクル全体にわたって実行する 既に貴社のアーキテクチャ、標準規格、ビジネスロジックを理解しているプラットフォーム上で動作します。出力は、レビュー、セキュリティ対策、保守が必要な生のコードではなく、チームの誰もが検査、変更、引き渡しできるビジュアルモデルです。
AIが配送業務の大部分を担うようになるにつれて、私たちはどのようにしてコントロールを維持していくべきでしょうか?
コントロールは構造的である Mendix手続き的なものではない。 すべての出力 Maia 製品は設計上検査可能であるポリシーは、チームごとやプロジェクトごとに設定するのではなく、すべてのアプリケーション、エージェント、ワークフローにわたって一元的に適用されます。プラットフォームには人間による監視機能が組み込まれているため、AIは組織が定義した範囲内で実行され、その範囲はいつでも変更できます。
3年後に維持できないようなポートフォリオを構築してしまうことを避けるにはどうすればよいでしょうか?
生成されたコードではなく、ビジュアルモデルに基づいて構築します。ビジュアルモデルは、誰がいつ作成したかに関わらず、ポートフォリオ全体で読みやすく、転送可能で、一貫性があります。チームが今日構築するソリューションは、 Mendix 知識はプラットフォーム内に存在し、それを作成した人やプロンプト内には存在しないため、3年後も初日と同じように維持管理が可能である。
か Mendix 単一のAIモデルや技術スタックに私たちを縛り付けるのか?
いいえ。 Mendix 本プラットフォームは、企業が既に構築しているエージェントエコシステムを置き換えるのではなく、それらと連携するように設計されています。オープンアーキテクチャを通じて、外部のAIモデル、開発ツール、およびエンタープライズシステムと統合します。AI環境の進化に合わせて、新しいモデルや機能を導入できます。 Mendix になります 統治された財団 それは、より広範な生態系が機能するための基盤となるものであり、その能力を制限するものではない。