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ＡＩ活用基盤構築支援サービスについて
生成ＡＩを導入したものの、現場では十分に活用が進まず、思うような成果につながっていない。自社データをＡＩに学習させて業務に生かしたいが、安全性への懸念から踏み切れない。
こうした課題を抱える組織に対して、私たちが提供するのは「データ基盤構築」 × 「ＡＩ連携設計」 × 「教育定着支援」を一体で実現するサービスです。
インソースが社内で実践してきたＡＩ活用基盤の構築・運用ノウハウを活かし、自社データを安全かつ効果的に利活用できる仕組みを構築。組織全体の生産性向上と業務革新を力強く後押しします。
単なる生成ＡＩの導入にとどまらず、ＡＩ活用が自律的に回る組織づくりを目的とし、現場が安心してＡＩを使いこなせる環境を提供します。
企業がＡＩ活用に直面する主な課題
１.社内データが散在しており「ＡＩが使える状態になっていない」
多くの企業では、部門やシステムごとにデータの形式・名称・管理ルールが異なり、情報が統合されていません。そのため、ＡＩに学習・参照させる前提となる「整理されたデータセット」が存在しない状態になりがちです。データの品質が揃わないまま活用を進めると、誤回答や分析精度の低下を招き、期待した効果が得られません。まずは統合と標準化が不可欠です。
２.セキュリティや統制の設計負担が大きい
生成ＡＩと社内データを連携させる際には、認証方式、権限管理、データ持ち出し制御、操作ログ・監査ログの保全など、情報セキュリティとガバナンス設計が欠かせません。しかし、これらは情シス、セキュリティ部門、法務、現場管理者など複数関係者の合意が必要で、調整負荷が大きくなります。設計を誤ると、情報漏えいや統制崩壊のリスクが生じます。
３.導入したとしても現場で定着せず、効果が見えない
生成ＡＩは導入しただけでは終わりません。
現場が「どの業務で、どの使えばよいのか」のイメージができなければ、個人の試行に留まり、組織的な成果に結びつきません。
また、管理者が生成ＡＩの活用を指導できないと現場の不安が大きくなり、生成ＡＩの利用が止まってしまう事もあります。
サービス構成（提供内容）
１.データ基盤の構築（AWS / Azure / Google Cloud Platform / Snowflake / BigQuery 等）
組織内の様々なシステムに散在するデータを集約・共通化し、生成ＡＩが扱える「整理されたデータ」の基盤を構築します。
- 各システム・ＳａａＳに点在するデータの統合
- ＥＴＬ / ＥＬＴ パイプライン設計
- データ品質・更新ルールの整備
- メタデータ管理 / データカタログ設計
２.生成ＡＩとの安全な連携・ガバナンス設計
組織のセキュリティポリシーに基づき、社内データを安全に生成ＡＩと連携させるための基盤を設計します。
- Azure OpenAI / Amazon Bedrock / Claude 等との接続設計
- ＳＳＯ・認証方式の統合
- 利用権限・操作ログ管理
- 情報セキュリティポリシーに準拠した利用ルール設計
３.教育・研修・活用定着支援
部門・職種に合わせた研修と運用ルールづくりを通じ、組織全体が生成ＡＩを「使える」状態を実現します。
- 部門別・職種別の生成ＡＩ活用研修
- 管理者向け統制・活用マネジメント研修
- ＡＩ活用ガイドラインの策定支援
- 現場でのＯＪＴ型サポートと社内展開支援
活用場面例
- 社内規程、ＦＡＱ、議事録などのナレッジ検索
- 顧客情報・商談記録を活用した提案文・資料生成
- 経営会議向けレポート・分析提示の自動化
- 属人化していたノウハウ共有・技術継承の促進
ご利用料金
3,000,000円（税込）〜
※要件に応じて個別にお見積もりいたします。
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サービスに関するご相談・デモ依頼は、下記フォームよりお問い合わせください。
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