自社データと生成AIを連携させ、50超の業務別アプリを定着

選定の軸を機能比較ではなく、3,000人弱が同時に使う状態から逆算して組み立てた点が、その後の展開を大きく左右したと考えられます。ユーザーライセンス制ではなく従量課金型を選ぶ判断は、全社に配ってから費用が跳ね上がる展開を最初に潰しておくもので、技術の進化が速い領域で一つのツールに固定的な投資を寄せないという構えとも整合します。あわせて、利用できる機能やアクセスできるアプリ、参照できるデータに部門単位で制限をかけられることを条件に据えており、便利さと管理のしやすさを同時に成立させる前提が置かれていました。回答とともに参照元のプレビューが表示される点を評価軸に入れたことも、根拠を確かめながら使う業務利用を想定した選び方です。

推進体制では、各本部にデジタルビジネス・アンバサダーを置き、課題の選出そのものを現場側に預けた設計が効いています。アンバサダーは公募制で、自ら手を挙げた社員が現場のニーズを聞き取り、AIアプリの構想をまとめたうえで情報システム部と組んで形にします。動き方や実現方法を各本部に任せているため、テーマ設定が実務の困りごとから離れにくく、作った本人が業務フローへの組み込みまで面倒を見る流れが生まれています。

構想、環境構築、PoC（小規模な試験導入）、運用移管という四段階を定型化した進め方も、定着を左右する要素です。基盤づくりは情報システム部が担い、検証は依頼部門と開発側が実際の業務に即して行い、完成後は依頼部門へ引き渡して各部門が運営・管理する。作って渡す相手を最初から決めておくこの分担は、冒頭で述べた「直せる人が現場にいない」状態を構造的に避ける組み立てになっています。承認申請資料のチェックで、過去の膨大な申請資料そのものをRAGの参照元に据えた設計も、経験の量に頼っていた部分を参照できる形に置き換える発想と言えます。