クリューグル株式会社は2026年7月6日、自律型 AI エージェントプラットフォーム「Krugle Squad（クリューグル スクワッド）」の提供を開始しました。
Krugle Squad提供の背景にある生成AI活用の課題
近年、多くの企業で生成 AI の活用が進む一方、業務ノウハウや専門知識が担当者ごとに分散し、業務手順や判断基準も十分に標準化されていないケースが少なくありません。その結果、AI を導入しても活用範囲が限定的となり、組織全体の生産性向上につながりにくいという課題が顕在化してきました。
Krugle Squad は、こうした課題を解決するため、企業が保有する業務ノウハウや専門知識を「スキル」として体系化し、組織全体で管理・共有できる仕組みを提供します。業務手順や判断基準を反映した事前定義済みのワークフローを「ブループリント」として整備することによって、業務プロセスの標準化と継続的な改善を支援します。
Krugle Squad の主な特長
Krugle Squad の特長は、以下の5点です。
- 企業の専門知識や業務ノウハウを「スキル」として資産化・共有
- 自律型 AI エージェントによる情報収集から成果物作成までの一貫した業務遂行
- 「ブループリント」による定型業務の自動化と品質均一化
- 業務ごとに独立したセキュアなサンドボックス環境での動作
- Git、Google Drive、Google Docs、Jira、Confluence、Slack、PostgreSQL など多様なシステムとの連携
利用者は「調査しておいて」「作成しておいて」といった指示を与えるだけで、AI エージェントが必要な情報収集や分析、タスク実行・成果物の作成までを自律的に担います。担当者が定型的な作業から解放され、付加価値の高い業務に集中できる点も特長です。
Krugle Squad と Krugle Biblio の連携による企業ナレッジ活用
Krugle Squad は、クリューグル株式会社が提供するナレッジ管理プラットフォーム「Krugle Biblio」と連携します。Krugle Biblio は、ソースコードや仕様書、設計書などの多様な情報資産を AI エージェントが理解しやすい形式に前処理するプラットフォームです。Excel、Word、PDF といったファイル形式にも対応し、関連する情報をコレクションとして整理・管理できます。
特筆すべきは、非定型データ（非構造化データ）や Excel ファイルなど、従来 RAG 化が困難だったデータもそのまま取り込める点です。Krugle Squad は、Krugle Biblio に蓄積されたナレッジを参照して業務を遂行できるため、企業固有の知識や業務ルールを踏まえた情報収集や調査、分析・成果物の作成を支援します。
Krugle Biblio による事前のナレッジ整備と Krugle Squad による AI エージェント実行を組み合わせることで、回答精度の向上と AI 利用コスト（トークン利用量）の最適化を両立しました。
企業は、既存の情報資産を活用しながら、より実務に即した AI 活用を進められます。
代表取締役社長の川北潤氏は次のようにコメントしました。
「企業内の属人的な知見が組織で活かされない背景には、情報が非定型であり共有が困難だったという課題があります。先行してローンチした"Krugle Biblio"は、この非定型データを AI エージェントが理解できる形に前処理しました。単一ファイルの前処理に留まらず、目的に合わせて関連ファイルを横断的に前処理する設計です。
そして"Krugle Squad"では、前処理された情報をスキルとして自在に活用する AI エージェントが稼働します。一般的な AI エージェントとは次元の違う"Krugle Biblio ＆ Squad"で、企業固有の技術や生産性の継承に貢献したいと考えます。」
Krugle Squad 製品概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 製品名 | Krugle Squad |
| 提供開始日 | 2026年7月6日 |
| 提供形態 | 年間サブスクリプション |
| 提供元 | クリューグル株式会社 |
| 所在地 | 東京都港区 |
| 代表取締役社長 | 川北潤氏 |
| URL | https://www.krugle.co.jp/squad/ |
trends編集部の一言
業務ノウハウや専門知識が担当者ごとに分散し、AI を導入しても活用範囲が限定的になりがちという課題は、マーケティング業界でも広く共通しています。業界全体としては、担当者が変わるたびに過去の施策ノウハウが引き継がれず、同じ試行錯誤を繰り返すという属人化の問題が長らく指摘されてきました。「スキル」として知見を体系化し、複数の AI エージェントで共有・再利用できる設計は、こうした構造的課題に正面から向き合ったアプローチとして業界の動向としても注目される取り組みです。
従来 RAG 化が困難だった非定型データや Excel ファイルをそのまま取り込める点も、実務上の壁を下げる工夫として着目されます。マーケティング業界の文脈に置き換えると、施策の判断根拠が Excel や PDF に散在している状況は業種横断で見られる共通課題であり、それらをナレッジとして AI 活用に組み込める仕組みは、コンテンツ運用や MA 運用の文脈でも示唆を含む動きと捉えられます。
References
- ^ PR TIMES. 「クリューグル、自律型 AI エージェントプラットフォーム「Krugle Squad」をリリース！業務ノウハウや専門知識を「スキル」として資産化し、自律型 AI エージェントによる業務遂行と自動化を支援 | クリューグル株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000160346.html, (参照 26-07-07).
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