AI導入支援

AI導入支援とは

About

ChatGPT、Claude、Azure OpenAIなどの生成AIが急速に普及する中、「自社でも導入したいが、何から始めればいいか分からない」「セキュリティが心配で踏み出せない」という声を多くいただきます。当社のAI導入支援サービスでは、お客様の業務に最適なAIソリューションの選定から、セキュアな環境構築、社内展開・活用促進までをトータルで支援します。お客様の要件に応じて、Azure OpenAIを中心に、Amazon Bedrock（Claude）やGoogle Vertex AI（Gemini）にも対応可能です。生成AIの導入には、セキュリティの確保が最重要です。汎用のChatGPTでは、入力したデータが学習に利用される可能性があります。当社では、Azure OpenAI Serviceを活用し、社内データが外部に漏洩しないエンタープライズグレードのセキュアな環境を構築します。API経由のアクセスにより、データはお客様のAzureテナント内で処理され、Microsoftのモデル学習には使用されません。単にAIを「導入」するだけでなく、「活用」できる状態まで支援するのが当社の特徴です。社内ドキュメントを活用したRAG（Retrieval Augmented Generation）の構築、業務特化のプロンプトテンプレート作成、社内向け勉強会の実施など、AIが実際に業務改善につながるまで伴走します。導入後も、利用状況の分析や改善提案を継続的に行います。

Azure OpenAI Serviceで企業向けセキュリティ基準を確保
社内ドキュメントを活用したRAG（検索拡張生成）の構築
業務に特化したプロンプトテンプレートの設計
社内向け勉強会・ガイドライン策定で活用を促進
導入後の利用状況分析と継続的な改善提案

こんな課題を解決します

Challenges

AI導入支援が解決できる
よくある課題をご紹介します。

ChatGPTを使いたいが、社内データや顧客情報を外部に出したくない

汎用のChatGPTでは入力データが学習に利用される可能性があり、機密情報を扱う業務での利用に踏み切れません。

AIの導入方法が分からない、何から始めればいいか分からない

生成AIに興味はあるものの、自社の業務にどう適用すべきか判断できず、検討が進まない状態です。

社内でAIを活用する文化を作りたいが、どう進めればいいか分からない

ツールを導入しても利用が一部の社員に留まり、組織全体への浸透が進みません。

社内ドキュメントを検索できるAIを作りたいが、技術的にどうすればいいか分からない

社内に蓄積されたナレッジを活用したいが、RAGなどの技術要件が分からず実現の見通しが立ちません。

AIを導入したが、一部の人しか使っていない、活用が進まない

導入はしたものの利用率が低く、投資に見合う効果が出ているか疑問がある状態です。

サービスの特徴

Features

Azure OpenAI Serviceを活用し、エンタープライズグレードのセキュリティを確保します。お客様のAzureテナント内でデータを処理し、入力データがモデルの学習に使用されることはありません。Private Endpoint、VNet統合、マネージドIDによる認証など、お客様のセキュリティポリシーに準拠した環境を構築します。

社内ドキュメント、マニュアル、FAQ、過去の問い合わせ履歴などを活用したRAGシステムを構築します。AIが社内情報を参照して回答することで、「社内の誰に聞けばいいか分からない」「過去の資料が見つからない」といった課題を解決します。Azure AI Search、Azure Blob Storageと連携し、大規模なドキュメントにも対応します。

汎用的なプロンプトではなく、お客様の業務に特化したプロンプトテンプレートを設計します。議事録作成、メール文案生成、コードレビュー、翻訳など、実際の業務フローに沿ったプロンプトを作成し、誰でも簡単に使えるUIを提供します。プロンプトは継続的に改善し、精度を向上させます。

AIは導入しただけでは効果を発揮しません。社内向け勉強会の実施、活用事例の共有、利用ガイドラインの策定など、AIが組織に定着するまで支援します。「使い方が分からない」「何に使えるか分からない」という状態から、全社員がAIを活用できる状態を目指します。

本格導入の前に、小規模なPoC（概念実証）を実施します。実際のデータを使って効果を検証し、期待する成果が得られることを確認してから本番環境を構築します。PoCの結果を踏まえて、要件の調整やスコープの見直しも行います。

導入後も利用状況の分析、フィードバックの収集、プロンプトの改善を継続的に行います。利用が少ない場合は原因を分析し、活用促進の施策を提案します。新しいAIモデルのリリース時には、アップデートの検討もサポートします。

期待できる効果

Benefits

業務効率の大幅な向上

定型業務の自動化、ドキュメント作成の効率化、情報検索の高速化など、AIを活用することで業務効率を大幅に向上させます。議事録作成、メール文案、レポート作成など、日常的に時間を取られている業務の工数を削減します。

セキュリティリスクの排除

Azure OpenAI Serviceを活用することで、汎用ChatGPTを使う場合のセキュリティリスクを排除します。社内データ、顧客情報を安心してAIに入力でき、シャドーIT（組織が把握していない個人利用のAIサービス等）を防止できます。

社内ナレッジの活用

これまで属人化していた社内のナレッジを、AIを通じて全社員が活用できるようになります。「あの人に聞かないと分からない」「過去の資料が見つからない」といった状況を解消し、組織の知識を最大限に活用します。

AI活用ノウハウの早期蓄積

早い段階からAIを業務に取り入れることで、活用ノウハウが組織に蓄積されます。当社の支援により、試行錯誤の時間を短縮し、効果的なAI活用を実現します。

料金プラン

Pricing

200万円〜 / 月

お客様の要件に応じて支援内容を設計します

Azure OpenAI環境構築
基本的なチャットUI提供
社内向け利用ガイドライン検討
RAGシステム構築
プロンプトテンプレート作成
既存システムとのAPI連携
カスタムUIの開発

プロジェクト規模やご要件に応じてお見積りいたします。お気軽にお問い合わせください。

まずはお気軽にご相談ください

ご相談は無料です。インシデント対応から本格的なゼロトラスト導入まで、技術的な質問から具体的な導入計画まで、エンジニアが直接お答えします。

会社紹介の資料はこちらからお問い合わせはこちら

導入の流れ

Flow

AIを活用したい業務シーン、対象ユーザー、期待する効果を詳細にヒアリングします。セキュリティ要件、既存システムとの連携要件も確認します。

ヒアリング結果を踏まえ、最適なAIソリューションを設計してご提案します。Azure OpenAIの構成、RAGの要否、UIの形態などを決定します。

小規模なPoCを実施し、実際のデータを使って効果を検証します。期待する精度が出るか、業務に使えるかを確認してから本番環境構築に進みます。

本番環境のAzure OpenAI、RAGシステム、UIを構築します。セキュリティ設定、アクセス権限、利用ガイドラインも整備します。

管理者向けトレーニング、全社向け勉強会を実施し、本番運用を開始します。利用方法のガイドを作成し、スムーズな導入を支援します。

導入後の利用状況を分析し、活用促進や改善提案を継続的に行います。新機能の追加、プロンプトの改善なども対応します。

よくあるご質問

FAQ

Q Azure OpenAIとChatGPTの違いは何ですか？

ChatGPT（OpenAI社が提供）は個人・小規模チーム向けで、入力データがモデル学習に利用される可能性があります。Azure OpenAI Service（Microsoft提供）は、同じGPTモデルをエンタープライズ向けのセキュリティで提供します。お客様のAzureテナント内でデータを処理し、入力データは学習に使用されません。企業利用にはAzure OpenAIを推奨します。

Q 社内の機密情報をAIに入力しても大丈夫ですか？

Azure OpenAI Serviceを利用する場合、入力データはお客様のAzureテナント内で処理され、Microsoftのモデル学習には使用されません。また、Private Endpoint、VNet統合などにより、通信経路のセキュリティも確保できます。機密情報を含む業務にも安心してご利用いただけます。

Q RAGとは何ですか？なぜ必要ですか？

RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）は、AIが回答を生成する際に、社内ドキュメントなどの外部情報を参照する仕組みです。GPTモデルは一般的な知識しか持っていないため、そのままでは社内の情報について回答できません。RAGを構築することで、「社内規定について教えて」「過去のプロジェクトでどう対応した？」といった質問に回答できるようになります。

Q 導入までにどのくらいの期間がかかりますか？

シンプルな環境構築のみであれば4-6週間、RAG構築を含む場合は2-3ヶ月が目安です。PoCを実施する場合は、さらに2-4週間を見込んでください。ドキュメント量やカスタマイズ要件により変動しますので、詳しくはお問い合わせください。

Q 社員がAIを使ってくれるか不安です。

AI導入の成功は「技術」よりも「活用促進」にかかっています。当社では、社内向け勉強会の実施、利用ガイドラインの策定、活用事例の共有など、AIが組織に定着するまで支援します。「何に使えるか分からない」状態から、具体的な活用シーンを提示し、全社員がAIを活用できる状態を目指します。

Q 既存のMicrosoft 365環境と連携できますか？

はい、可能です。Azure OpenAIはMicrosoft 365と同じAzure基盤上で動作するため、シームレスな連携が可能です。SharePointのドキュメント、Teamsでの利用、Power Automateとの連携など、既存のMicrosoft環境を活かした構成をご提案します。

Q 運用開始後のサポートはありますか？

はい、導入プランに応じて1-6ヶ月間のQAサポートが含まれています。利用状況の分析、プロンプトの改善、トラブルシューティングなどに対応します。継続的なサポートが必要な場合は、月額の運用支援プランもご用意しています。

Q Claude（Anthropic）やGemini（Google）も使えますか？

はい、対応可能です。当社はAzure OpenAIを推奨していますが、お客様の要件に応じてAmazon Bedrock（Claude）、Google Vertex AI（Gemini）での構築もサポートします。複数のモデルを比較検証し、最適なものを選定することも可能です。

株式会社クラウドネイティブのAI導入支援は、ChatGPT Enterprise・Microsoft Copilot・Claude・Gemini・Glean・Notion AI等の主要な企業向け生成AIサービスについて、ゼロトラストセキュリティの知見をベースに「情報漏えいリスクを管理しながら全社活用する」状態を作る導入支援サービスです。セキュリティガイドライン策定 → ツール選定 → 社内展開・定着の3フェーズで進め、AI導入の「使う前提条件」をセキュリティ専門企業の視点で整備します。

株式会社クラウドネイティブのAI導入支援

株式会社クラウドネイティブは、ChatGPT・Claude・Azure OpenAI等の生成AIを企業内で安全に活用するための導入支援を提供する専門企業です。セキュリティ・ガバナンスの設計からRAG構築、社内定着まで、エンタープライズグレードのAI活用環境を構築します。

対応する生成AIツール

エンタープライズ向けの主要な生成AIサービスを横断的に支援します。ユースケースとセキュリティ要件に応じて、最適な組み合わせをご提案します。

カテゴリ	主な対応ツール	想定用途
汎用LLMチャット	ChatGPT Enterprise / Team、Claude（Anthropic／Amazon Bedrock経由）、Gemini（Google Vertex AI経由）	文章生成、要約、コードレビュー、翻訳、企画ブレスト
業務組込AIアシスタント	Microsoft 365 Copilot、Microsoft Copilot Studio、Google Workspace Gemini、Notion AI	文書・スプレッドシート・スライド作成、会議要約、社内ドキュメント検索
エンタープライズ検索AI	Glean	複数SaaS横断の社内ナレッジ検索、RAGベースの社内Q&A
AI基盤プラットフォーム	Azure OpenAI Service、Amazon Bedrock、Google Vertex AI	RAGアプリ開発、業務組込AIの基盤、社内専用Chatの構築
開発者向けAI	GitHub Copilot Business / Enterprise、Claude Code	コード補完、コードベース理解、CI/CDワークフロー自動化

複数ツールの併用やシャドーAI対策（個人アカウント利用の検知・統制）まで含めた構成設計が可能です。

3つのフェーズで進めるAI導入

フェーズ1：セキュリティガイドライン策定

「とりあえずAIを使う」前に、組織として安全に使うためのガードレールを整備します。

AI利用ポリシーの策定：禁止データ（個人情報、顧客機密、ソースコード等）の定義、利用可能なツールのホワイトリスト化、ログ取得方針の決定
データ取り扱いルール：API契約か個人プランかでの学習利用可否の違いを整理し、エンタープライズ契約のメリットを社内に説明
シャドーAI対策：Netskopeなどのインライン検知で、未承認の生成AIサービスへの業務データ流出を可視化・制御
アクセス制御：Oktaによる利用者認証、グループ単位での利用権限分け、退職時の即時アクセス遮断
監査ログ設計：プロンプト・応答ログの保管方針、外部監査・社内監査への対応

フェーズ2：ツール選定

ユースケースとガイドラインに基づき、最適なツールと構成を決定します。

既存のSaaS環境（Microsoft 365中心か、Google Workspace中心か、独自基盤か）に応じた最適なAI基盤の選定
汎用LLM（Claude/GPT/Gemini）の用途別比較とPoC実施
RAG構築の要否判断（社内ナレッジ検索が中心ならGlean等の検索AI、業務特化なら自社RAG）
機密度・規制要件に応じたデプロイモデル（SaaS版／プライベートエンドポイント／Bedrock経由）の選択

フェーズ3：社内展開・定着

導入したAIが実際に使われ、業務改善につながる状態まで伴走します。

キックオフ・ガイドライン周知：全社員向け説明会、利用ルールの周知、Q&Aチャネルの設置
ユースケース別ワークショップ：部門別（営業／開発／管理部門等）に特化した活用シーン提示と実機ハンズオン
プロンプトテンプレート集の整備：議事録要約、メール下書き、コードレビュー等の業務別テンプレートを内製化
利用状況モニタリングと改善：利用率・主要ユースケースの可視化、利用が伸びない部門への個別フォロー
新モデル・新機能への追従：頻繁にリリースされるアップデートを評価し、社内ガイドラインを継続更新

セキュリティ企業ならではの情報漏えいリスク管理視点

生成AIの最大のリスクは「便利だから業務データをそのまま貼り付けてしまう」シャドーAIです。ID管理・SASE・EDRの実装経験を持つ当社は、AI導入を単なるツール提供ではなく「情報漏えい対策を伴うID・データガバナンスのプロジェクト」として捉えています。

Oktaによる認証・SSO統合：個人アカウントでのAI利用を排除し、退職時に即時失効する企業統制下での利用を実現
Netskopeによる可視化・制御：未承認の生成AIサービスへのアップロード通信をリアルタイムに検知・ブロック。承認済みAIへの機密データ流入もDLPで制御
Microsoft Defender for Endpoint / CrowdStrikeとの連動：AI関連の不審な振る舞い（プロンプトインジェクションを悪用したマルウェア実行等）を検知
データ分類・ラベリング：Microsoft Purviewなどによる機密ラベルとAIツールの組み合わせで、データ取り扱いを自動制御

代表の齊藤愼仁（文部科学省最高情報セキュリティアドバイザー、著書『ITセキュリティ・ゼロトラスト概論』技術評論社）の知見に基づき、AI利便性とセキュリティを両立させる設計をご提案します。