セキュリティが心配...
アクセス制御やログを管理
全操作ログを取得し、「誰が・いつ・どのモデルを利用したか」を追跡します。
生成AI導入の必須要件とは
企業と生成AI
国内の半数以上の企業が生成AIの利用を始めています。
しかし、利用は単一のタスクが中心。複雑な業務への対応はこれからです。
個々の作業を置き換えるだけでは、業務全体の生産性向上や新たな価値創出にはつながりにくいのが実情です。
企業が生成AIに求めていること
企業が生成AIに求めることは、少人数で今までと同じ業務をこなしながら、新たな価値を生み出すこと。
しかし、汎用チャットだけではできることが限られ、追加の仕組みがないと複雑な業務プロセスには対応しきれません。
汎用チャットAIでできること
単一タスク
- メール文の作成
- 文章の要約や翻訳
- 一般的なQ&A回答
実際に現場が求めていること
複雑な業務プロセス
- 社内マニュアルや契約書をもとに判断
- 最新データをもとに見積提案書を生成
- 法務・人事・経理など部門固有ルールを反映した回答
生成AIは「どう活用するか」の段階へと進んでいます。
生成AI導入の『第3の選択肢』
企業が生成AIに求めていることを実現するには、業務プロセスをAIに置き換える必要があります。
しかし、スクラッチ開発はコスト・運用負担が大きくなりがち。
BizInsightは効率性と柔軟性を両立する基盤を提供し、このトレードオフを解消します。
|
パッケージ / クラウドサービス
汎用的なチャット生成AIが主流 そのため、「固有データ」「複雑な業務プロセス」に即応できない |
スクラッチ開発
個別システムごとに、初期開発や維持管理の費用が発生 AI関連は技術進歩が早く、陳腐化を防ぐには継続的なアップデートが必要 |
BizInsight
標準機能はパッケージとして提供し、導入コストを最小化 アドオン開発により、個別要件にも柔軟に対応 共通基盤にアドオンとして実装することで、改修範囲を限定し、維持管理コストを低減 |
|
|---|---|---|---|
| 効率性メンテナンスの容易さ | 〇 | × | 〇 |
| 効率性維持管理コスト | 〇 | × | 〇 |
| 柔軟性基幹業務との連携 | × | 〇 | 〇 |
| 柔軟性SI対応力 | × | 〇 | 〇 |
生成AIを本格活用するために必要な基盤
生成AIを本格的な業務で活用するには、単なる個別アプリではなく共通基盤が必要です。
NSDでは、その要件を「統制」「運用」「展開」の3つの観点で整理しています。
統制
AI利用をガバナンス下に置き、
規制・監査に対応
- アクセス制御やログを管理
- 利用できるAIモデルを制御
- オンプレ/クラウドの両方に対応
- 自社データは閉域で守る
- データはAIモデルの再学習に利用されず、第三者提供もなし
運用
事業継続に不可欠な
「データ主権」を担保する
- データはオンプレ・プライベート環境に保持可能
- マネージドサービスはお客様ごとの専用環境をご用意
- AIモデルはクラウド/ローカル両方に対応
- 複数のAIモデルを使い分け、ベンダーロックインを回避
展開
ユーザーはノーコードで、
専門要求は個別開発で
- すぐに使えるアプリを組み込みで用意
- ノーコード・ノープロンプトで業務単位に独自アプリを作成
- 高度な要求には個別開発で対応可能
- そのため、個別対応部分を局所化し、維持管理コストを低減
BizInsightのアプローチ
統制・運用・展開の3つの要件を満たし、自社データを安全に活用できるのがBizInsightです。
ここでは、導入企業が直面しやすい課題に対し、それを解決する具体的なアプローチをご紹介します。
統制
維持管理が大変。運用や保守が属人的になっている...
AIモデルやミドルウェアを 一元管理できる環境を提供
基本機能をすべて備えたプラットフォーム上で、AIモデル、ミドルウェアを一元管理。 バージョンアップや新モデルの追加もスムーズで、個別開発のように基盤部分を都度構築する必要はありません。
運用
ベンダーロックインが怖い...
複数のAIモデルを使い分け、 ベンダーロックインを回避
AIモデルはクラウド/ローカルの両方に対応しています。 複数ベンダーのAIモデルを利用できるので、特定のベンダーに依存しません。
RAGの精度が上がらない...
Q＆Aチャットに特化した 高精度RAGを標準搭載
RAGの精度が上がらない主な原因は、文書の構造化不足や、社内データの文脈理解不足。BizInsightはQ＆Aチャットに特化した高性能RAGを標準搭載しています。
展開
環境構築・コスト負担がかかる...
ローエンドGPUサーバーから スモールスタート
ローエンドGPUサーバーからスモールスタートし、費用対効果を確認しながら段階的にスケールアップ可能です。 必要な機能は全てパッケージングされており個別の構築作業は不要です。
個別開発にコストがかかる...
ノーコード / ノープロンプト でアプリ作成
専門スキルがなくても、画面操作だけで生成AIアプリを構築できます。 また、組み込みアプリにより、個別開発を最小限のコストで実現します。
パッケージ化されたAIでは競争優位性は生まれない...
お客様の個別要件に応じた 独自アプリ開発にも対応
汎用アプリでは扱えない企業独自のデータを安全に取り込み、“自社の業務に最適化されたAIアプリ” を個別開発で提供します。他社にはない意思決定支援が可能になり、競争優位性を構築できます。
環境構成
お客様のセキュリティポリシーや運用要件に合わせて、柔軟な環境構成を選択できます。
クローズドネットワーク
セキュリティ重視
- 機能/データ/AIモデルのすべてをオンプレ環境上に構築
- 外部との通信が一切発生しない
※ローカルAIモデルが利用可能な、GPUマシンをご用意頂く必要がございます。
プライベートクラウド
最新AIモデルを利用
- 普段お使いのPaaS/プライベートクラウド上に環境構築
- AIモデルはクラウド上の最新サービスを利用
（※ ローカルAIモデルをご利用頂くことも可能） - 自社データ（ベクターストア）は自社環境内で保管
- 最新AIモデルの回答性能と自社データのセキュリティを両立
※ローカルAIモデルの利用可否は、ご利用頂く仮想サーバのスペックによります。
マネージドサービス
環境確保が容易
- 弊社サービスとして環境をご提供
- 接続元IP制限やWAFなど、各種セキュリティ対策を実施
- お客様ごとに独立した個別環境をご用意
クラウドAIモデルの特長
-
データの
再学習を行わない
AIモデル -
お客様ごとに独立した
専用環境 -
データは全てAWSの
国内リージョン
にて保管
よくある質問
A
いいえ。ノーコード・ノープロンプトでオリジナルのアプリが作れます。
A
Azure GPT、Anthropic Claude、ローカルAIモデルなど、複数ベンダーのモデルを選択可能です。
A
最短3営業日で導入可能です。
A
はい。特に機密情報やコンプライアンスが重要な業界では、オンプレミス環境によるセキュリティ強化が、生成AIの効果を最大化するための重要な条件になります。企業独自のデータを安全に活用することで、生成AIが持つポテンシャルをフルに引き出し、企業の目標達成をサポートすることができます。
A
本格的な生成AIの活用では、企業の業務プロセス、顧客データ、製品開発に関する情報、戦略資料など、企業固有のデータが重要な役割を果たします。 まずは機密性の比較的低いデータや限定された業務領域から始め、効果と安全性を確認しながら対象範囲を広げていくことをおすすめします。
A
機密データを用いることで、より高度な分析や予測が可能になり、他社にない独自の戦略や意思決定をサポートするAIモデルが構築できます。結果として、競争優位性の強化や新規事業の創出、顧客満足度の向上といった価値が得られます。その際は、リスクの低い領域からスモールスタートし、効果と安全性を確認しながら段階的に適用範囲を広げていくことが重要です。