社内問い合わせをAIエージェント化して爆速で解決できるようにした
はじめに：社内問い合わせがじわじわ開発を削っていく ダイニーでは、飲食店舗から日々、運用サポートチームに問い合わせが寄せられます。そして、運用サポートチームだけでは解決できない技術的な問い合わせを開発チームへつなぐ"入口"が 社内問い合わせシステム です。 「会計がうまくいかない」「設定画面の操作が分からない」といった声が、社内問い合わせシステムを通って日々エスカレーションされます。 ただ、運用が軌道に乗るにつれて次の課題が顕在化しました。 1日あたり約8件の問い合わせが発生する 1件の調査に数時間かかる リードタイムの中央値が10日 ステータス管理が弱く、クローズされずに放置される 社内の問い合わせ対応は、目立ちにくいのに確実に開発チームの時間を削ります。そこで、社内問い合わせシステムを AI エージェント化し、定型的な調査とリマインドを自動化して、対応をチーム全体でスケールさせる方針に
マイクロサービスアーキテクチャにおける Mastra を活用した AI 基盤設計
はじめにDeveloper Experience & Performance チームでエンジニアをしている大矢です。2025年10月30日に、CX（顧客体験）プラットフォーム「KARTE」シリーズのプロダクトのAIネイティブ化に向けた方針「KARTE AI」が発表され、いくつかの機能がベータ版としてリリースされました。 それらの機能の開発を進めるにあたって、2025 年 4 月にKARTE AI Project というプロジェクトが組成され、私は主にプラットフォーム観点での開発を担当してきました。この記事では、プロジェクトをどのように進めたか、アーキテクチャ選択における「集中」の判断、Mastra を使うことの優位性について紹介します。 KARTE AI Project についてプロジェクトが始まる前は、KARTE の Product への AI の組み込みはほとんど進んでいないという状況
MastraのAI概要と環境構築マニュアル
Webアプリを構築する感覚でAIエージェントを開発・デプロイ TypeScriptで完結するWebスタックとの高い親和性 Python製フレームワークのようにコード書き換え不要 トレーシングや自動評価などデバッグ支援機能が充実 📝 ライセンス情報: MastraはElastic License 2.0 (ELv2)で提供されており、Mastra自体を他者向けのホスト型/マネージドサービスとして提供することは禁止されています。
Mastraの基本機能と何ができるか
はじめに TypeScriptでAIエージェントの開発ができると噂のMastraを試してみたくなり、主要機能をざっと調べてみました。 この記事では、エージェントやワークフロー、RAGなどMastraの基本機能を一通り紹介し、「どんなことができるのか」をざっくり掴めるようまとめてみました。より高度な機能や環境構築、デプロイ方法など詳しい設定方法を知りたい方は、公式ドキュメントを参照してみてください。 Mastraとは Mastraは、AIエージェント、ワークフロー、RAGなどの機能を統合的に提供するTypeScriptフレームワークです。VercelのAI SDKをベースにしており、OpenAI、Anthropic、Google Geminiなど様々なAIプロバイダーとシームレスに連携できます。オープンソースであるため、カスタマイズ性が高く、コミュニティによる継続的な改善が期待できます。 M
TypeScript 製の AI エージェントフレームワーク Mastra
import { Mastra } from '@mastra/core/mastra'; import { createLogger } from '@mastra/core/logger'; import { weatherAgent } from './agents'; export const mastra = new Mastra({ agents: { weatherAgent }, logger: createLogger({ name: 'Mastra', level: 'info', }), }); エージェントを定義する src/mastra/agents/index.ts では Agent クラスを使用して天気情報を提供するエージェントを定義しています。 import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic'; import { A
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