活用基盤の整備 ─ 全社で使える「土台」をつくる 

部門ごとに生成AIを個別導入してしまうと、データは分散し、活用範囲も限定されたままになります。全社で生成AIを使える「土台」をつくるには、まず業務データを、どの範囲までAIに扱わせるのかを設計し、計画的に集約していくことが出発点になります。

まずは、生成AIで何を実現したいのかという目的を整理します。問い合わせ対応の効率化、営業資料の作成支援、社内ナレッジ検索など、目的が定まることで、必要なデータの種類も明確になります。

次に、そのデータを継続的に集約できるよう、共通となる業務基盤やデータの格納先を整備します。これにより、日々の業務を進める中で、データが自然と一元化・蓄積されていく構造をつくることができます。

このとき、単にデータを集めるだけでなく、「どこまでをAIに見せてよいのか」「誰がどこまで参照できるのか」といったアクセス制御や権限設計も同時に整えることが重要です。

こうしてセキュリティとガバナンスを担保した共通基盤を構築することで、初めて生成AIを安全に、業務に即した回答や支援に活用できるようになります。

こうした共通基盤の整備によって得られた成果や知見をもとに、活用範囲を徐々に広げていくことで、全社で使い続けられる生成AIの「土台」が形成されていきます 。

 運用の整備 ─ 現場が「使い続ける仕組み」をつくる 

生成AIは、どれだけ良い基盤を整えても、現場で使われなければ意味がありません。全社で使い続けられる状態を実現するには、「使う人が迷わず、自然と使い続けられる仕組み」を同時に設計することが重要です。

まず重要なのは、ユースケースの明確化です。「どの業務で、どのタイミングで、どのようにAIを使うのか」が具体的に示されていなければ、現場は使いどころが分からず、活用は定着しません。

問い合わせ対応、資料作成、社内検索など、実際の業務フローに即した形で利用シーンを整理することが出発点となります。あわせて、利用者向けのガイドや簡易マニュアルの整備も欠かせません。

操作方法だけでなく、「どのように質問すれば精度が上がるのか」「どこまでをAIに任せ、どこから人が判断するのか」といった使い分けのルールを共有することで、現場の不安や戸惑いを減らすことができます。

さらに、導入後は使われ方を継続的に把握し、改善につなげていくことも重要です。利用状況の可視化や、現場からのフィードバックをもとにした改善サイクルを回すことで、生成AIは一過性の施策ではなく、業務に根づく「実務インフラ」へと育っていきます。

こうした運用面の設計と伴走があってこそ、活用基盤は真に価値を発揮します。 

生成AI活用基盤提供サービスの特徴 

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企業が安心して生成AIを導入できるよう、「安全性」「汎用性」「柔軟性」という3つの観点を重視して設計されています。 

【安全性】Microsoft社とのパートナーシップのもと、Azureベースで企業に必要なセキュリティを確保。 
【汎用性】豊富な標準機能を備え、幅広い業務領域への適用が可能。 
【柔軟性】各社固有の業務フローに合わせたカスタマイズにも対応し、最適なAI環境を実現。 

これらの特徴により、生成AI活用基盤提供サービスは生成AI活用のつまずきパターンを以下のように解決します。 

表1：「生成AI活用基盤提供サービス」が解決する生成AI活用のつまずきパターン

種類	生成AI活用基盤提供サービスによる解決策
パターン①： 目的が曖昧なままの構想倒れ	導入検討段階から支援。課題の明確化やユースケースの整理に加え、PoCの支援を通してスモールスタートで構想倒れを防ぎます。
パターン②： セキュリティ懸念による導入停滞	Azure基盤を活用したセキュアな環境を構築。利用ユーザーごとにデータアクセスを制御し、機密データを安全に活用できます。  関連記事：情報漏洩リスクを防ぐ！Azure OpenAI Serviceで始める“安全な生成AI”活用法
パターン③： データ分断による行き詰まり	ユースケースも踏まえ、必要なデータを整理。データベースの構築からシステム間連携でのデータ収集も実現します。
パターン④： 現場定着の不十分さによる形骸化	導入だけではなく運用面でのサポートも提供。定期的な研修や活用促進に向けた活用事例の展開、利用状況のモニタリングと改善施策の検討を通じて、現場での活用を根付かせます。最終的には、お客様自身が自走できる範囲を段階的に広げていけるよう支援します。

図1：「生成AI活用基盤提供サービス」のサポート概要