artience株式会社様

――「フェーズ1」を実行に移すにあたり、課題となったことは何でしたか？

蓮見： 「フェーズ1」の前から生成AIを使える環境はあり、メール作成程度には活用できていました。しかし、現場からは「社内資料をもとに回答してほしい」というニーズが強く、特に技術・研究部門では、当社独自の専門知識をAIが理解していなければ実務にならないという課題がありました。また、扱うドキュメントは秘密性が極めて高いため、利便性と強固なセキュリティを両立した環境構築が不可欠となり、技術面で深く支援してもらえるパートナー探しを急ぎました。

――複数の候補からTISを選ばれた決め手は何でしたか？

上野： 最大の決め手は、将来的なプラットフォームの拡張性です。“既存のパッケージを入れて終わり”ではなく、TISの「Agentic AI Platform」をベースとし、伴走スタイルで検索精度や権限管理機能を進化させていく。この“共創”のスタンスは、他社にはない大きな魅力でした。また、「フェーズ3」を見据えた、LangGraph^※1をベースとしたAIエージェント技術の具体的な提案をしてくれたのもTISだけでした。

※1 LangGraph：AIエージェントに社内データや外部ツールを連結させ、自律的に複雑なタスクを実行する生成AIアプリケーションを構築するための要素技術。

――「フェーズ1」が進み、現場の業務はどう変化していますか？

寺田： 議事録作成や翻訳などの日常業務用として、グループ情報システム部の方で「共通アプリ」を開発し、展開しています。ユーザーは詳細なプロンプトを作成することなくメニューからすぐに呼び出して利用ができるので、非常に活発に利用されています。
同じ議事録でも部門や会議体によって重視するポイントや流儀が異なるので、なるべく最大公約数的なものが出せるように工夫をしています。最終的に当社フォーマットでのファイル出力ができる点が大変好評です。

――専門性の高いアプリについては、現場主導での開発を目指しているそうですね。

上野： はい。各部門が保有する業務ノウハウをもとにして、社員からの質問に回答する「RAGアプリ」の開発が現場主導で始まっています。たとえば製造部門の若手社員が、作業の安全基準をAIに質問すると、経験則に基づいた回答が返ってくる。何でも遠慮なく聞ける“やさしい先輩”のような存在をイメージしています。

寺田： こういった生成AIアプリ開発や現場業務へのAI適用を、すべて我々情報システム部門が対応していては手が回りません。そこで、各社・各部門が自らAIの業務適用を推進できるように、核人材を育成するための研修を2024年より提供しています。2026年までの3カ年で延べ200人の核人材を育成することを目指しています。

――セキュリティ強化は、現場の自走を支えるためにどのように役立っていますか？

遠藤： 組織単位で閲覧権限を管理できる仕組みが各部門でのRAGアプリ開発の活性化につながっています。グループの事業会社間や組織間で共有すべきではない情報も多く存在しますが、「Agentic AI Platform」では、組織単位で閲覧権限を管理できるので、部門の秘密情報も積極的に活用することができています。