「生成AI活用フォーラム ～事例から探る自社活用の一歩～」会場の様子
生成AI活用を、一つの業務で終わらせない
生成AIの活用領域は、見積・積算、社内ナレッジの検索、文書要約、検図・比較、技術伝承など、さまざまな業務へ広がっています。一方、用途ごとに仕組みを分けて構築すると、データや運用ルールも個別化し、次の業務へ展開しにくくなります。
そこで重要になるのが、複数の業務AIを同じ土台の上で動かす考え方です。基幹システムや文書・図面、ファイルサーバー、クラウドなどに蓄積された情報を共通基盤につなぎます。その上に必要な機能を加えることで、一つの活用を別の業務へ展開しやすくなります。
見積・積算、ナレッジ検索、文書要約などを支える共通基盤構想を説明する高橋
継続的な運用を支える3つの共通要素
AICEは、共通基盤に必要な要素として「認証・権限」「監査ログ」「データ連携」を示しました。
- 認証・権限: 利用者や役割に応じて、扱える情報と機能を管理する
- 監査ログ: 利用状況を記録し、運用後の確認や改善につなげる
- データ連携: 既存システムや社内文書と業務AIをつなぐ
個別のAI機能だけに目を向けると、活用範囲が広がるほど管理は複雑になります。最初に共通部分を整えることが、新しい業務AIを継続的に追加・改善するための前提です。
小さく始め、基盤の上に育てる
導入時に、すべての業務を一度に対象にする必要はありません。まずは資料の差分チェックや社内資料検索など、効果を確かめやすい1〜2業務で試作・検証します。次に共通基盤を整え、部門を越えて業務AIを増やしていく。この順序なら、目の前の課題に着手しながら、全社展開を見据えた設計につなげられます。
業界知見とAI実装知見を、企業の自社活用へ
こうした進め方を、業界の知見とAI実装の知見の両面から支える体制があります。株式会社日本ウィルテックソリューション（以下、JWS）とAICEは、生成AI導入支援における戦略的共創パートナーシップを締結しています。JWSが生命保険・損害保険分野で培ってきた顧客基盤・業務知見と、AICEの生成AI・AIエージェントに関する技術知見を掛け合わせる取り組みです。
両社は、生成AI導入の構想策定から実装、定着・運用までを一体で支援します。利用中のクラウドや基幹システム、社内データ、権限体系を踏まえ、各社の実情に合う始め方と実現方式を整理します。
登壇者プロフィール
高橋 将生（AICE株式会社 代表取締役COO）
東京大学大学院情報理工学研究科でOSのセキュリティ研究に従事。米国IT企業にて、金融業界・製薬業界・自動車業界における画像処理・自然言語処理を活用した機械学習PJのAIテックリードなどを経てAICEを共同創業し、代表取締役COOを務める。