導入事例・お客様の声

社内でChatGPTの利用が広まりつつある一方で、「情報漏えいが心配」「どこまで使ってよいのか分からない」という声が多く、部門ごとにバラバラな使われ方になっていました。経営層としては、リスクを抑えつつ、現場の生産性向上につながる形で活用を推進したいという課題がありました。

2回シリーズのオンライン研修を企画し、1回目は「生成AIの基礎＋活用事例＋リスクとルールづくり」、2回目は「業務シナリオ別のプロンプト設計・演習」にフォーカス。各部門から事前に業務例をヒアリングし、その内容も一部題材として取り入れました。

• 受講者アンケートで「生成AIのイメージが明確になった」が95%以上。
• 研修後1か月で、複数部門から具体的な業務活用の相談が情報システム部門に寄せられるように。
• 研修で用いた資料をベースに、社内向けの簡易ガイドラインが策定された。

一部のエンジニアが個人でGitHub CopilotやCursorを使い始めていたものの、チームとしての標準的な使い方やルールがなく、「便利だがレビューが難しい」「品質が心配」といった声も上がっていました。開発部長からは、「チームとしてのベストプラクティスを共有したい」というご要望がありました。

午前中は、Copilot／Cursorの特徴・注意点・活用パターンをデモを交えて解説。午後は、実際の自社リポジトリの一部を題材に、既存コードの理解・リファクタリング・テストコード生成などをペアワークで体験していただきました。最後に、「チームとしての利用ルール」をディスカッションする時間を設けました。

• 「なんとなく使っていた」状態から、「ここで使うと効果が高い」という共通認識ができた。
• 研修後、チームごとに「Copilot／Cursor利用ガイド」が作成され、レビュー観点が整理された。
• 若手エンジニアからは「設計やテストに時間を割けるようになった」との声が上がった。

社内でいくつかの生成AIツールのPoCが行われていたものの、実運用に耐えうる形で社内システムと連携した事例が少なく、「どのようにシステム側とつなげればよいか分からない」という課題がありました。IT部門として、社内データを活用したAIエージェントの内製化にチャレンジしたいというニーズがありました。

PythonとLangChainを用いた基礎からスタートし、2日間で「社内ドキュメント検索＋Q&A」ができる簡易エージェントを構築。RAG（検索拡張生成）の考え方や、社内システムとの連携ポイント、運用上の注意点も解説しました。

• 研修後、自部署で独自の「社内FAQボット」のプロトタイプが作成され、部門内での検証が始まった。
• 「外部ベンダー任せ」ではなく、社内で試行錯誤できる土台ができた。
• 今後の中期的なAI活用ロードマップを検討するきっかけになった。

DX推進担当はいるものの、実際に現場の業務改善プロジェクトがなかなか立ち上がらず、「何から手を付ければよいか分からない」という状態が続いていました。職員の多くが非エンジニアであり、「開発」と聞くとハードルが高いという意識もありました。

Difyを使って、ノーコードで簡単なAIチャットボットや文章要約ツールを作るワークショップを実施。前半は生成AI・IT基礎のミニ講義、後半は「自分の担当業務を少し楽にするツール」を各自で作ってみる時間とし、最後に全体で共有しました。

• 受講後、複数の課で「もう少し発展させたツールを作りたい」という声が上がり、継続的な支援につながった。
• 「ITは難しいもの」という印象から、「試しながら学べるかもしれない」という前向きな空気が生まれた。」
• DX推進担当と各課の担当者とのコミュニケーションが活発になった。