AI導入を「新しい製品の選定から始める」のではなく、既存の業務・システム・データを活かしながら、企業固有のAIエージェントを構築する。それがGBSのアプローチです。ChatGPT、Gemini、Claudeなどの汎用AIをAPI・ツール連携で社内データにつなぎ、定型業務の自動化、判断支援、情報整理を実現します。既存資産をすべて置き換える必要はありません。小さな業務から実証を重ね、効果を確認しながら広げていくことで、持続可能なAI活用を実現できます。
AIをどの業務から始めるべきか、まだ決まっていない段階でもご相談いただけます
現在の業務、利用しているシステムやデータを確認し、AIエージェント化できる領域や進め方を整理します。具体的なAI製品や導入要件が決まっていなくても問題ありません。
AI導入を、製品選びから始めない
多くの企業は、AI導入を「AI搭載製品の導入」と考えています。既存パッケージにAIアシスタントが搭載されている。自動化ツールにAI機能が追加されている。こうした専用製品を新たに購入し、導入することから始まります。
しかし、この方法には課題があります。新しいシステムの導入には、データ移行、操作研修、既存業務の変更が伴います。導入にかかるコストと期間が大きくなり、既存システムとの連携が複雑になることもあります。
GBSは、別のアプローチを提案します。まず、変えたい業務課題を整理することから始めます。その業務にはどのデータが必要か、どのシステムが情報源か、AIにどこまで実行させるか、人の判断をどこに残すかを設計します。その設計に基づき、既存システムと汎用AIを組み合わせる方法を検討します。結果として、追加の製品投資を最小限に抑えながら、実用的なAIエージェントが実現できます。
汎用AIを、企業の業務で働くAIエージェントへ
ChatGPT、Gemini、Claudeなどの汎用AIは、それ単体では企業固有の業務ルール、システム構成、データの正本、アクセス権、承認プロセスまでは理解していません。
GBSでは、現在の業務を整理したうえで、既存システムや社内データをAIから利用できるようにし、AIが実行できる範囲、人が判断・承認する範囲を設計することで、汎用AIを企業固有のAIエージェントへつなげます。
企業固有のAIエージェントを実現する基本構造
汎用AI・AIモデル
↓
プロンプト・業務ルール・完了条件
↓
AIエージェント
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MCP・API・データベース・各種接続方式
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PLM・ERP・CRM・情報共有基盤・スクラッチシステム・Oracle Database・ファイル・Web・レガシーシステム
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AIハーネスによる権限・承認・ログ・停止・実行制御
重要なのは、AIモデルだけを導入することではありません。AIがどの情報を利用し、どのツールを使い、何をもって業務完了とするか、どこで人へ確認を求めるかまで設計することです。
また、既存システムをすべて置き換える必要もありません。パッケージ製品だけでなく、スクラッチ開発された業務システム、Oracle Databaseなどの既存データベース、APIを持たないレガシーシステムについても、それぞれの役割を確認しながら「残す・つなぐ・切り出す・見直す」を整理します。
既存システムとAIエージェントをどうつなぐか
MCPとAPIの違い、スクラッチ業務システムやOracle Databaseなどの既存DB、レガシーシステムとの連携方法については、専門ページで詳しくご紹介しています。
GBSのAIソリューション
GBSは、AI製品を導入すること自体を目的とせず、業務、データ、既存システム、人の判断プロセスを整理したうえで、企業固有のAIエージェントとして実装・運用するための支援を行います。
AIを選ぶところから、既存システムとの連携、安全な実行環境の設計、社内ルールの整備、本番導入後の改善まで、企業のAI活用を段階的に支援します。
AIエージェント導入・業務自動化支援
業務課題を整理し、AIが支援・実行する工程と、人が判断・確認・承認する工程を設計します。単なる質問回答ではなく、情報収集、社内データの検索、判断前の情報整理、レポート作成、システム操作など、実際の業務プロセスにAIエージェントを組み込むことを目指します。
- AI活用テーマ・対象業務の整理
- AIと人の役割分担・業務の完了条件の設計
- プロンプト、データ、ツールを含むエージェント設計
- PoCによる業務適合性・コスト・安全性の評価
- 本番導入・継続改善の支援
AIエージェント導入・業務自動化について詳しく知りたい方へ
AIエージェントとは何か、どの業務に向いているか、プロンプトエンジニアリング、業務の完了条件、ループエンジニアリング、AIハーネス、PoC・本番運用まで、詳しくご紹介しています。
MCP・API・既存システム連携
AIエージェントを実際の業務で活用するには、PLM、ERP、CRM、スクラッチ業務システム、Oracle Databaseなどのデータベース、情報共有基盤、ファイルなど、企業内の既存システム・既存データとつなぐ必要があります。
GBSでは、MCPありきで考えるのではなく、既存API、データベース、ファイル連携、既存の連携基盤なども含めて、業務とシステムに適した接続方式を整理します。レガシーシステムについても、残す・つなぐ・切り出す・刷新するを検討します。
- MCP・APIを利用したAIエージェント連携
- スクラッチ業務システムとの接続
- Oracle Databaseなど既存データベースの活用
- APIを持たないレガシーシステムの接続検討
- AIへ公開するデータ・ツール・権限の整理
- PoCから本番運用までの連携設計
既存システムをAIから利用する方法について
MCPとAPIの違い、スクラッチ業務システムやデータベースとの接続、レガシーシステムの扱い、認証・権限・PoCの考え方まで詳しくご紹介しています。
VLM・画像／映像AI活用
企業の業務データは、文章や数値だけではありません。図面、製品写真、検査画像、作業映像、設備映像、PDF内の図表など、「見なければ分からない情報」も多く存在します。
GBSでは、VLM（Vision Language Model）やVSS（Video Search and Summarization）などを活用し、画像・映像を検索・要約・比較・分析できる形へ整理し、PLM、IoT、既存システムや社内データと組み合わせた業務活用を検討します。
- 図面・仕様書・PDF内の図表を含むAI活用
- 製品写真・部品画像・検査画像の検索・整理
- 作業映像・設備映像の検索・要約・分析
- VSSを活用した長時間映像の検索・再利用
- 作業映像とウェアラブル・設備センサーデータの組み合わせ
- CONTACT Elements for IoTなどIoT基盤との連携
- 実データを使ったPoC・業務適用性の評価
画像・映像をAIでどう活用できるか詳しく知りたい方へ
VLMと従来の画像認識の違い、VSSによる動画検索・要約、図面・画像・動画のAI活用、製造現場の作業映像とセンサーデータを組み合わせた分析などについて詳しくご紹介しています。
AIガバナンス支援
生成AIやAIエージェントの利用が部門・全社へ広がると、どのAIを、誰が、どの業務で、どの情報を使って利用できるかを企業として整理する必要があります。
GBSでは、AI利用実態の把握、利用可能なAI環境、情報分類、アクセス権、利用ルール、教育、管理体制などを整理し、現場のAI活用を止めるのではなく、安全に広げるためのAIガバナンス整備を支援します。BYOAIやシャドーAIについても、企業管理外のAI利用というガバナンス上の課題として整理します。
- 社内で利用されているAIサービス・利用用途の整理
- 業務・情報の重要度に応じたAI利用範囲の設計
- 利用可能なAIサービス・AIモデルの整理
- 法人管理環境・個人アカウントの利用範囲整理
- 情報分類・アクセス権・ログの管理方針設計
- AI利用ガイドライン・申請・運用ルールの整備
- BYOAI・シャドーAIを含む企業管理外AIへの対応
- AIリテラシー・セキュリティ教育と継続的な見直し
企業としてAIをどう利用・管理するか詳しく知りたい方へ
AI利用実態の把握、利用可能なAI環境、情報分類、利用ルール、教育、BYOAI・シャドーAIへの対応など、生成AI・AIエージェントを企業として安全に活用するための管理体制について詳しくご紹介しています。
AIハーネス・実行制御
AIエージェントを企業業務で継続的に利用するには、AIモデルやプロンプトだけでなく、利用できるデータ・ツール、権限、自動実行範囲、人による承認、ログ、利用量、異常時の停止などを実行時に制御する仕組みが必要です。
GBSでは、AIエージェントが本番システムへ接続された後も安全に動作できるよう、MCP・APIなどの接続点も含めて、権限、ツール公開範囲、承認、入力検証、実行回数、ログ、監視、強制停止などのAIハーネスを設計します。
- AIが利用できるデータ・ツールの公開範囲設計
- 利用者・AIエージェントごとの権限設計
- 更新・削除・外部送信など重要処理の承認制御
- ツール実行前の入力・パラメータ検証
- API・MCP・AIモデルの実行回数・利用量制御
- 異常時の停止・再試行・エスカレーション設計
- 実行ログ・監視・トレーサビリティ設計
- PoCから本番環境へ移行するための実行制御設計
AIエージェントを本番環境でどう制御するか詳しく知りたい方へ
AIへどこまで権限を与えるか、MCPやAPIで接続したツールをどう制御するか、人による承認、利用量、ログ、監視、異常時の停止など、本番運用で必要になる実行制御について詳しくご紹介しています。
BYOAI／シャドーAIについて詳しく知りたい方へ
個人契約の生成AIを業務へ持ち込むBYOAIには、情報漏えいだけでなく、会話履歴や業務ノウハウ、退職時の情報管理など、従来のBYODとは異なる課題があります。
AI社員
調査、情報収集、日報確認、ニュース配信、定例レポート、社内問い合わせ対応など、一定の役割を継続的に担うAIエージェントです。
人間の社員を置き換えるのではなく、定型業務や判断前の情報整理をAIへ任せることで、社員が判断、企画、顧客対応など人が担うべき業務へ時間を使える環境を目指します。
- 定期的な情報収集
- レポートや報告資料の作成支援
- 問い合わせの一次対応
- 定例業務の自動実行
AIメンター
社員の日報、振り返り、目標、研修内容などを基に、継続的なフィードバックや問いかけを行う仕組みです。
人事評価をAIへ任せるものではなく、社員の内省や成長を支援し、管理職による育成業務の負荷軽減を目指します。
- 日報や振り返りへのフィードバック
- 目標進捗の確認支援
- 研修内容の定着支援
- 管理職の育成業務支援
社内ナレッジ活用
社内ポータル、文書管理基盤、ファイルサーバー、過去資料、FAQなどに蓄積された情報を、AIエージェントが検索・要約・回答に活用する仕組みを整えます。
AIへ文書を読み込ませるだけでなく、正本、版、メタデータ、アクセス権、更新状況を整理し、AIが信頼できる情報源を適切な権限で参照できる情報基盤を構築します。
- 社内文書やFAQの横断検索
- 規程・手続きに関する問い合わせ対応
- アクセス権を反映した情報利用
- 情報共有基盤・社内ポータルとAIエージェントの連携
PLM × AI
BOM、図面、設計変更、要求仕様、プロジェクト情報などをAIエージェントが参照し、製造業の設計・開発・製造・品質管理を支援します。
製品情報と過去の知見を関連付け、必要な情報の発見、変更影響を確認するための情報整理、設計・製造部門の判断支援などへ活用します。
- BOMや設計情報の検索
- 設計変更に関連する情報の整理
- 過去事例や技術情報の活用
- 設計・製造・品質部門の判断支援
API・既存システム連携
PLM、情報共有基盤、CRM、ERP、データベース、Excel、Webシステムなどの情報を、APIやツール連携によってAIエージェントから利用できる状態にします。
新しいシステムへ一律に置き換えるのではなく、既存のシステムとデータを活かしながら、どの情報を正本とするか、誰がどこまで参照・実行できるかを整理し、安全で実用的なAI活用環境を設計します。
- 既存システムとAPI・連携方法の調査
- AIが参照する情報の正本管理
- 認証・アクセス権の設計
- AIと人の処理・確認・承認範囲の設計
AI時代のWebサイト・AI検索／LLMO対応
生成AIやAI検索による情報探索が広がる中、企業Webサイトには、人だけでなく検索エンジンやAIにも、企業・製品・サービス・コンテンツの意味や関係性を理解されやすい情報構造が求められています。
GBSでは、大規模Webサイト・CMS構築の経験を活かし、従来のSEOを土台としながら、AI検索やLLMOも見据えたWebサイトの情報基盤整備を支援します。
- サイト構造・情報アーキテクチャの整理
- 製品・サービス・記事・イベントなどの情報構造整理
- Schema.orgを利用した構造化データの設計
- JSON-LDによる構造化データの実装
- AIが内容と関係性を理解しやすいコンテンツ構造の設計
- 内部リンク・関連情報の整理
- CMSによる構造化情報の継続管理
- SEOとAI検索／LLMOを考慮した継続改善
Webサイト・CMSそのものの再構築や情報設計について
AI検索対応だけでなく、大規模サイトの再構築、CMS、グローバルサイト、運用体制、SEOまで含めた情報基盤整備については、Webサイト・CMS基盤整備サービスで詳しくご紹介しています。
AIは、さまざまな業務・既存システムへ展開できます
AIエージェントは、特定の業務だけに限定されるものではありません。情報収集、社内問い合わせ、データ確認、レポート作成、進捗監視など、複数の情報を確認しながら人が判断・処理している業務への適用を検討できます。
主な活用領域
- 情報収集・調査・定例レポート
- 社内問い合わせ・ナレッジ検索
- データ確認・照合・分類
- 問い合わせ受付・初期対応
- 会議・進捗・異常監視
- PLM・設計・製造・品質業務
- CRM・営業・顧客対応業務
- Web・CMS・コンテンツ運用
具体的な業務への適用方法について
AIと人の役割分担、業務の完了条件、ループ制御、PoCでの評価方法などは、AIエージェント導入・業務自動化支援ページで詳しくご紹介しています。
AIエージェント導入の進め方
AI導入で失敗しないために、GBSは段階的なアプローチを推奨します。大規模な投資と期間を要する全社展開を最初から目指すのではなく、小さな成功体験を重ねながら、組織全体へ広げていきます。
1. 対象業務と課題の整理
- AI導入候補となる業務の洗い出し
- 現状課題、期待効果、優先度の整理
- 対象部門と利用者の確認
まず、AIを導入すること自体を目的にせず、どの業務を改善したいのかを整理します。繰り返し作業が多い業務、複数の情報源を確認する業務、判断前の情報整理に時間がかかる業務などから、効果が見えやすい対象を選びます。
2. 利用データとシステムの確認
- 必要なデータの所在確認
- 既存システムとAPIの確認
- データ品質、権限、更新頻度の確認
対象業務に必要な情報が、PLM、SharePoint、CRM、ERP、Oracle、Excel、ファイルサーバーなどのどこに存在するかを整理します。AIが参照すべき正本、利用可能なAPI、アクセス権限、データの欠落や重複も確認します。
3. AIと人の役割分担を設計
- AIに任せる処理範囲の整理
- 人が確認・判断・承認する工程の設定
- 誤回答や誤操作への対策設計
情報検索や集計、レポート作成など、AIに任せる部分を決めます。一方で、重要な判断や承認、社外への送信、基幹システムへの更新などは、人が確認する工程を残します。便利さだけでなく、安全性と責任範囲を明確にします。
4. 小規模な実証（PoC）
- 対象業務を1つか2つに限定
- 限定メンバーによる試行
- AI・API連携と実運用負荷の検証
最初から全社展開せず、対象業務と利用者を絞って実証します。回答精度だけでなく、利用者が使いやすいか、既存業務に無理なく組み込めるか、運用にどの程度の手間がかかるかを確認します。
5. 効果・安全性・運用負荷評価
- 作業時間や品質の変化を評価
- 権限・セキュリティ・誤動作を確認
- 本番運用に必要な体制とコストを整理
実証結果をもとに、業務時間の短縮、判断品質の向上、利用者の評価を確認します。同時に、情報セキュリティ、権限管理、ログ、運用負荷、継続的な改善に必要な体制も評価します。
6. 本番導入と対象業務の拡張
- 本番環境への段階的な移行
- 利用部門と対象業務の拡張
- 利用状況に基づく継続改善
実証で効果と安全性を確認したうえで、本番環境へ移行します。利用者のフィードバックや業務の変化に合わせて、AIの回答、処理範囲、連携システムを改善しながら、対象業務を段階的に広げます。
この進め方により、初期投資と導入リスクを抑えながら、実際の効果を確認してAI活用を広げられます。PoCを行うこと自体を目的にせず、最初から本番運用と継続改善を見据えて設計することが重要です。
AI導入で注意すべきこと
AIエージェントを企業業務で活用するには、回答精度だけでなく、データ、権限、実行範囲、人による承認、ログなどを含めて設計することが重要です。これらの課題は、適切な仕組みと運用プロセスを組み合わせることで管理していくことができます。
- 機密情報・個人情報の管理 AIが利用できる情報を業務目的に応じて整理し、機密情報や個人情報を含むデータについては、利用範囲、受け渡し方法、保存方法などを適切に設計します。
- アクセス権限と実行権限の設計 AIが利用者の権限を超えて情報へアクセスしたり、必要以上の操作を実行したりしないよう、参照できるデータ、利用できるツール、実行できる処理を必要な範囲に限定します。
- AIの誤回答・誤操作を前提とした制御設計 AIは誤った回答や判断を行う可能性があるため、「正しく答えること」だけに依存せず、誤りが発生しても業務への影響を抑えられる仕組みを設計します。参照する正本データを明確にし、自動実行できる範囲を制御するとともに、重要な処理には人による確認・承認を組み込み、異常時には停止やエスカレーションができる状態を目指します。
- BYOAI・シャドーAIへの対応 個人アカウントや会社が把握していないAIサービスを含め、社内でどのようなAI利用が行われているかを把握し、業務内容や情報の重要度に応じて利用できるAI環境とルールを整理します。
- ログ・トレーサビリティと継続的な運用 AIが参照した情報、実行した操作、生成した結果などを必要に応じて記録し、問題発生時に原因を確認できる状態を整えます。また、本番導入後も利用状況や結果を確認し、フィードバックやルールの見直しを継続します。
- 特定AIへの過度な依存 AIモデルやサービスは継続的に変化するため、特定のAIやプラットフォームだけを前提にせず、業務要件に応じてモデルやサービスを選択・変更できる構成も検討します。
重要なのは、AI利用を避けることではなく、業務上のリスクに応じて「何をAIに任せるか」「何を人が確認するか」「どの情報やシステムへアクセスできるか」を設計することです。GBSでは、こうした制御や運用の仕組みをAIエージェントの導入段階から組み込んでいきます。
GBSがご支援できること
GBSは、AI製品の選定や実証実験だけでなく、業務整理、既存システムとの連携、安全な実行基盤の設計、社内ルールの整備、本番導入後の定着・改善まで、AI活用の各段階をご支援します。
- AI活用テーマの整理 企業内の業務課題や既存の業務プロセスを整理し、AIを適用する効果が期待できる業務を洗い出して、優先順位を検討します。
- 業務プロセスとAI・人の役割設計 対象業務を分析し、AIが情報収集・判断支援・処理を行う範囲と、人が確認・判断・承認する範囲を整理します。
- データ・既存システム構成の整理 AIが利用するデータがどのシステムに存在するか、どの情報を正本とするか、どのシステムと連携するかを整理します。既存のPLM、情報共有基盤、CRM、ERP、データベース、Webシステムなどを活かすことを前提に検討します。
- API・既存システム連携の設計・実装支援 AIエージェントと既存システムを連携するためのAPIやツール接続、認証、アクセス権限、データ受け渡し方法などを設計・実装します。
- AIハーネス・実行基盤の設計 AIが利用できるデータやツール、自動実行できる処理、アクセス権限、人による承認ポイント、実行ログ、異常時の停止・再実行・エスカレーションなどを整理し、AIエージェントを安全かつ継続的に運用するための実行基盤を設計します。
- AIガバナンス・利用ルールの整備 業務内容や情報の重要度に応じて利用可能なAI環境を整理し、BYOAI・シャドーAIも考慮した利用ルール、アカウント管理、アクセス管理、ログ、教育・研修などの運用体制整備を支援します。
- 実証実験・PoCの企画と実施 対象業務を限定してAIエージェントを試行し、回答精度だけでなく、業務への組み込みやすさ、利用者の使いやすさ、安全性、運用負荷などを確認します。
- 本番導入・運用設計 実証結果を踏まえて本番環境へ移行し、利用者・管理者の役割、承認フロー、監視方法、運用ルール、利用ガイドラインなどを整備します。
- 定着・継続改善支援 導入後の利用状況や実行結果を確認し、ユーザーからのフィードバックをもとに、AIの回答や処理方法、参照データ、ルール、対象業務などを継続的に改善します。
- 自社実証で得た知見の活用 GBS自身も、社員一人ひとりが自分の業務でAIとの対話や活用を進め、AI社員やAIメンターなどの実証に取り組んでいます。こうした自社での試行から得た知見も、企業へのAI導入支援に活かします。
関連サービス・コンテンツ
AIエージェントの活用は、PLMや情報共有基盤、CRMなど、既存の業務システムや社内データと深く関わります。関連するサービスとコンテンツもあわせてご覧ください。
AIエージェント時代のPLMとは
PLMとAIエージェントを組み合わせ、BOM、設計情報、過去の知見などを業務で活用するために必要な製品情報基盤について解説しています。
PLM導入支援
製造業の業務課題や製品情報の管理方法を整理し、PLMの構想策定、要件定義、導入、定着までを支援します。
CONTACT Software
製品情報、業務プロセス、プロジェクト情報をつなぎ、AI活用も見据えた製品情報基盤を構築するPLMプラットフォームです。
SharePoint・イントラネット構築
社内文書や業務ナレッジを整理し、人とAIが必要な情報を参照しやすい情報共有基盤を構築します。
CRM導入・活用支援
顧客情報や営業活動、問い合わせ履歴などを整理し、CRMデータを業務改善やAI活用へつなげるための基盤づくりを支援します。
大規模Webサイト・CMS基盤整備
大規模Webサイトの再構築、CMS、情報設計、運用ルール、SEOに加えて、AI検索やLLMOも見据えた情報基盤の整備を支援します。
サイト構造、内部リンク、FAQ、構造化データ、コンテンツ管理までを一体で見直し、人にも検索エンジンにもAIにも理解されやすいWebサイトを目指します。
よくある質問
どの業務からAI活用を始めるのがよいですか？
まずは、繰り返し発生している業務、複数の情報源からデータを集める業務、判断前の情報整理に時間がかかっている業務などから検討することをおすすめします。
例えば、社内情報の検索、問い合わせの一次対応、定例レポート作成、情報収集、データ確認などは、比較的対象範囲を限定して実証しやすい業務です。
GBSでは、AI製品を選ぶところからではなく、現状業務を整理し、効果を確認しやすい対象から優先順位を付けるところからご支援します。
専用のAI製品を新しく導入する必要がありますか？
必ずしも必要ではありません。業務内容によっては、汎用AIと既存の業務システムや社内データをAPI・ツール連携で組み合わせることで、企業固有のAIエージェントを構築できます。
一方で、業務要件やセキュリティ要件によっては、専用サービスや追加システムが適している場合もあります。
GBSでは、最初から特定製品を前提にせず、対象業務、利用するデータ、既存システム、人が判断する範囲を整理したうえで、必要な構成を検討します。
既存システムを入れ替える必要がありますか？
原則として、すべてを入れ替える必要はありません。PLM、情報共有基盤、CRM、ERP、データベース、Excel、ファイルサーバー、Webシステムなど、現在利用しているシステムやデータを活かしながらAIから利用できる状態をつくります。
ただし、情報の正本が不明確、アクセス権が整理されていない、更新ルールが統一されていないなどの場合は、AI連携の前に情報基盤や運用方法を整理する必要があります。
GBSでは、既存資産を一律に置き換えるのではなく、それぞれの役割を整理しながら段階的にAI活用へつなげます。
AIハーネスとは何ですか？
AIハーネスとは、AIエージェントを企業業務で安全かつ継続的に動かすために、利用できるデータやツール、アクセス権、自動実行範囲、人による承認、ログ、異常時の処理などを管理する仕組みです。
AIモデルやプロンプトだけでは、企業固有の業務を安全に自動化することはできません。AIが何を参照できるか、どの操作まで実行できるか、どの段階で人が確認するかをあらかじめ設計する必要があります。
GBSでは、既存システムとの接続だけでなく、認証・権限、承認、ログ、エラー処理などを含めたAIエージェントの実行基盤を設計・構築します。
社内データをAIに利用しても安全ですか？
安全性は、利用するAI環境、扱う情報、アクセス権、データの受け渡し方法などによって異なります。そのため、「AIに社内データを渡すかどうか」だけではなく、どの情報を、誰が、どの目的で、どの環境から利用できるかを整理することが重要です。
機密情報や個人情報を扱う場合は、利用範囲の制限、アクセス権の反映、必要に応じたマスキング、ログ管理などを組み合わせます。
GBSでは、業務要件とセキュリティ要件を確認しながら、AIが必要な情報だけを適切な権限で利用できる構成を検討します。
AIの誤回答や誤操作はどう防ぎますか？
AIの誤回答や誤操作を完全になくすことは難しいため、AIだけに判断や実行を任せない仕組みを設計することが重要です。
例えば、AIが参照する情報の正本を明確にする、自動実行できる操作を限定する、重要な処理では人の確認・承認を必須にする、実行内容をログへ記録する、異常時には処理を停止して担当者へ通知するといった対策を組み合わせます。
GBSでは、このような制御をAIハーネスの一部として設計し、利便性だけでなく安全性と責任範囲を明確にしたAI活用を支援します。
BYOAIやシャドーAIにはどのように対応すればよいですか？
生成AIの利用を一律に禁止するのではなく、社内でどのようなAIサービスが、どの業務に使われているかを把握し、利用できる環境とルールを整理することが重要です。
個人アカウントや会社が把握していないAIサービスがすでに利用されている場合も、まず用途と扱っている情報を整理し、法人管理された環境へ移すべき用途、一定のルールのもとで利用できる用途、利用を制限すべき用途に分けて検討します。
GBSでは、アクセス権、ログ、データ管理、AI利用ガイドライン、教育などを組み合わせ、社員が安全にAIを利用できる正式な環境づくりを支援します。
JSON-LDとは何ですか？
JSON-LDは、Webページに掲載されている企業、製品、サービス、記事、イベント、FAQなどの情報について、「何についての情報なのか」「どの情報と関係しているのか」を検索エンジンやシステムが理解しやすい形で記述するための構造化データの形式です。
例えば、会社とサービスの関係、記事の発行者、Webサイト内の階層、FAQの質問と回答などを、Schema.orgなどの共通語彙を使って機械が読み取りやすい形に整理できます。
生成AIやAI検索による情報探索が広がる中、JSON-LDを含む構造化データの整備は、人だけでなく検索エンジンやAIにもWebサイトの情報を理解されやすくするための情報基盤の一つです。
JSON-LDを実装すれば、LLMO対策として十分ですか？
JSON-LDなどの構造化データは重要な要素の一つですが、それだけで十分とは考えていません。
企業やサービスの情報をAIや検索エンジンに理解されやすくするには、ページごとのテーマ、サイト構造、内部リンク、企業・製品・サービスなどの情報整理、FAQ、一次情報、構造化データ、更新ルールなどを一体で整備することが重要です。
GBSでは、JSON-LDの実装だけを単独で考えるのではなく、SEOを土台として、AI検索やLLMOも考慮したWebサイト全体の情報構造を整理します。
PoCだけで終わらず、本番活用につなげるには何が必要ですか？
PoCの段階から、本番運用を見据えて対象業務、利用データ、権限、人による確認・承認、運用体制まで考えておくことが重要です。
回答精度だけを確認するのではなく、実際の業務に組み込めるか、利用者が継続して使えるか、安全性や運用負荷に問題がないか、どのような効果が期待できるかを確認します。
GBSでは、小規模な実証から始め、効果と課題を確認しながら、本番環境への移行、利用部門の拡大、継続改善までを段階的に支援します。
AIエージェント活用について、構想段階からご相談ください
AIエージェントの活用方法が決まっていなくても、ご相談いただけます
「どの業務から始めるべきか」「既存システムを生かせるか」「汎用AIでどこまでできるか」など、構想段階から一緒に考えます。業務課題の整理、データ・システムの現状把握、実証の企画から、本番導入までをサポートします。
製造業、開発・設計、営業、企画・管理部門など、あらゆる部門でのAI活用をサポートしています。