開始テーマが定まらない
どの業務から着手すべきか、投資優先順位と期待効果が整理されていない。
Enterprise AI Strategy & Platform Delivery
AI導入を、検討段階で止めない。
本番実装と統制まで設計する。
大企業向けのAI導入構想から、セキュリティ・ガバナンス、エンタープライズ基盤、マルチクラウド対応、業務効率化、IaC×DevOps基盤、アプリケーション基盤、AI基盤構築、AIエージェント活用までを一気通貫で支援します。
Enterprise Challenges
AIは必要だと分かっている。
ただ、企業として安全に進める設計が難しい。
AI導入で本当に難しいのは、ツール選定そのものではなく、どこから始め、どう統制し、どう本番運用へつなげるかを企業の現実に合わせて設計することです。
PoCから本番化へ進まない
検証はできても、運用設計・責任分界・拡張方針が定まらず止まってしまう。
既存システム連携が複雑
ERP、CRM、基幹、文書管理など複数システムをまたぐ設計が難しい。
セキュリティと監査説明が重い
情報システム、監査、セキュリティ部門へ説明できる統制設計が必要になる。
AIエージェントの統制が不安
誰が何を実行できるか、どこまで自動化してよいかの境界が曖昧になりやすい。
内製化まで見えない
導入後に継続改善できる運用体制やDevOps基盤まで描き切れない。
Unified Delivery
戦略から基盤・統制・運用まで、
ひとつの責任線で支援
構想、設計、実装、ガバナンス、運用定着を分断せず、経営・業務・ITの接点をつなぎながら一気通貫で進めます。
01
課題整理とユースケース優先順位付け
業務課題、投資優先順位、対象プロセスを整理し、着手テーマを明確にします。
02
セキュリティ・統制要件の明確化
データ分類、権限、監査、承認、接続方式などの要件を先に定義します。
03
エンタープライズ／マルチクラウド基盤設計
Azure・AWS・GCP・オンプレを含む実行基盤、ネットワーク、ID、運用設計を整えます。
04
アプリ・AI・エージェント実装
AIアプリ、RAG、ワークフロー、エージェント、自動化連携を業務に合わせて実装します。
05
定着化・運用・内製化
IaC×DevOps、監視、変更管理、利用定着まで含めて再現性ある運用へつなげます。
Strategic Architecture Model
ビジネス・基盤・AI実装をつなぐ
伴走型の
エンタープライズAIアーキテクト
構想だけ、実装だけ、ツール導入だけに分かれず、上流整理から基盤設計、アプリ実装、AIエージェント活用、運用定着までを一本の線でつなぐモデルです。
- Handoff loss を減らす
企画・業務・技術の分断を減らし、認識ずれによる手戻りを抑えます。
- Platform-first で設計する
単発のAI機能ではなく、再利用可能なアプリ基盤・AI基盤・運用基盤として構築します。
- Governance by design
権限、ログ、ポリシー、ネットワーク、データ保護を後付けではなく設計段階から組み込みます。
Delivery Process
5段階で進める
エンタープライズAI導入
単なるPoCではなく、企業内展開と継続運用を前提にフェーズを設計します。
01
現状整理・課題定義
業務、組織、システム、統制条件を整理し、どこで価値を出すかを明確にします。
02
構想・基盤・統制設計
ターゲットアーキテクチャ、接続方式、データ境界、権限、監査要件を設計します。
03
PoC / MVP 検証
価値仮説と実現性を小さく検証し、本番化に必要な差分を明らかにします。
04
本番基盤・アプリ実装
AIアプリ、エージェント、データ連携、IaC、CI/CD、監視を含めて本番環境へ落とし込みます。
05
展開・運用・内製化
利用部門拡大、権限管理、標準化、変更管理、運用改善を進めます。
Security & Trust
AI導入に必要なのは、
性能だけではなく統制まで含めた設計です。
大企業で本番導入を進めるには、閉域性、権限、証跡、秘密情報管理、ネットワーク境界まで含めた実装が前提になります。
閉域・プライベート接続アーキテクチャ
Private Link、VPC/VNet、閉域接続、オンプレ連携など、データ境界を明確にした構成に対応します。
権限管理・承認フロー・秘密情報管理
RBAC、Secrets、Key管理、承認フローを組み込み、AI実行とシステム変更の統制を確保します。
監査ログ・追跡性・ポリシー適用
誰が何を実行し、どのデータに触れたかを追跡できるログと運用ルールを設計します。
対応インフラ / プラットフォーム
AI Governance
ツール依存ではない
AIガバナンスとエージェント統制を設計
AIツールが部門ごとに乱立する前に、共通ポリシーと運用境界を定義することが重要です。
よくある統制課題
誰が何を実行したか追えない
機密情報の外部送信リスクがある
AIエージェントの実行範囲が曖昧
認証情報の保管が分散する
部門ごとにShadow AIが増える
複数基盤でポリシーが統一されない
Enterprise AI Control Framework
01
実行境界の定義
AIエージェントが実行できる操作範囲、承認条件、例外処理を明確にします。
02
ID / Access 管理
部門・役職・用途に応じたアクセス制御を中央集約で設計します。
03
データ保護
入力、生成物、検索対象、添付ファイルの取り扱いルールを定義します。
04
ネットワーク / セキュリティ制御
接続経路、境界防御、秘密情報、外部通信ポリシーを整理します。
05
監査・可観測性
ログ、監視、通知、運用レポートの観点で継続的に追跡できるようにします。
06
変更 / リリース管理
Prompt、Workflow、Policy、IaCの変更をレビュー可能な形で運用します。
3
主要展開モデル
6
統制ドメイン
Multi
マルチクラウド対応
E2E
構想から運用まで
Representative Solution Themes
提供できる代表ソリューション領域
以下は公開実績ではなく、大企業向けに対応できる代表テーマの例です。
Back Office経理 / 調達 / 申請業務
請求書・申請・承認フローの業務効率化
OCRWorkflowERP / 会計連携Approval Agent
代表要件
紙・PDF・メール起点の処理を標準化し、入力、確認、承認、記録まで一気通貫で設計したい。
目指す状態
Ops
処理時間短縮と標準化
Audit
承認経路と証跡の可視化
Focus 業務効率化Value 統制運用
Knowledge / Risk規程 / 手順 / 審査業務
RAG・AIアシスタント・エージェントによる知識活用基盤
RAGVector SearchAccess ControlPolicy-aware Agent
代表要件
規程、マニュアル、審査知識を横断検索できるだけでなく、閲覧権限と回答根拠も制御したい。
目指す状態
RAG
根拠付き検索と回答
Policy
部門別の閲覧統制
Focus 知識活用Value ガバナンス
Platform Engineeringマルチクラウド / 内製化
IaC×DevOpsを前提としたAIアプリ基盤・実行基盤の標準化
TerraformCI/CDKubernetesObservability
代表要件
環境差異を減らし、AIアプリやエージェントを複数部門へ再展開できる共通基盤を持ちたい。
目指す状態
IaC
再現可能な環境構築
DevOps
変更管理と継続改善
Focus 標準化Value スケール
Technology Strategy
ベンダー起点ではなく、
要件起点でアーキテクチャを設計
特定プロダクトありきではなく、業務要件、統制要件、運用要件、将来の内製化方針から最適な構成を選びます。
設計・実装の対象範囲
AI導入の成功は、どのLLMを選ぶかだけでは決まりません。マルチクラウド、ネットワーク、データ保護、アプリ設計、MCP / API連携、IaC×DevOps、運用標準までを一体で設計することで、初めて企業で使い続けられる基盤になります。
Positioning
大掛かりな構築が必要なケースと、
そうでないケースを切り分ける
すべてを大規模化する必要はありません。SaaSで十分な領域と、アーキテクチャ設計が必要な領域を見極めます。
既存SaaSで十分なケース
- 単純な文書要約や下書き生成
- 小規模なFAQボット
- 単機能の個人業務自動化
- 標準機能で完結する部門内利用
小さく速く始める方が良いテーマです。
アーキテクチャ設計が有効なケース
- 複数システムをまたぐ業務自動化
- 機密情報や個人情報を扱うAI活用
- AIアプリを複数部門に横展開したい
- IaC×DevOpsで再利用可能な共通基盤が必要
- AIエージェントの権限・監査・承認まで制御したい
戦略、基盤、統制、実装、運用を一体で設計する価値が高いテーマです。
Comparison
この支援モデルでカバーする範囲
構想整理から本番基盤、統制、運用定着までを一本の責任線でカバーする点が特徴です。
| 支援領域 | パッケージSaaS | 構想支援のみ | 実装のみ | Next Enterprise AI |
|---|---|---|---|---|
| 課題整理 / 優先順位付け | ||||
| マルチクラウド / 基盤設計 | ||||
| セキュリティ / ガバナンス設計 | ||||
| AIアプリ / エージェント実装 | ||||
| IaC×DevOps / 運用標準化 | ||||
| 利用定着 / 内製化支援 |
比較は一般的な傾向を示したものであり、実際の支援範囲は案件体制や契約形態により調整されます。
FAQ
よくあるご質問
はい。むしろその段階での整理に価値があります。業務課題、優先順位、統制条件の棚卸しから一緒に進められます。
はい。PoC / MVPだけのご相談も可能です。ただし本番化を見据えた論点を最初から押さえることで、後戻りを減らせます。
はい。アーキテクチャ説明、権限制御、ログ方針、接続方式、運用フローなど、社内説明に必要な観点を整理できます。
はい。API、MCP、メッセージング、バッチ、データ連携など、既存環境に合わせた接続方式を検討できます。
はい。閉域接続、プライベートエンドポイント、オンプレ / プライベートクラウド構成を含めて要件に応じて設計可能です。
はい。単純なチャット利用だけでなく、実行権限、承認、監査、再実行制御まで含めたエージェント活用を設計できます。
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AI導入を、
検討止まりにしないために。
構想整理、基盤設計、統制設計、AIアプリ / エージェント実装、運用定着まで、企業導入を前提に支援します。
テーマがまだ曖昧でもご相談いただけます。
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