鴻池運輸が全社AI基盤を1,200ライセンスで統一、社内検索とAI人材育成へ

自社クラウド上に内製の生成AI基盤をいったん構築し、そのうえで外部プラットフォームの採用へ舵を切った判断が、この取り組みの起点になっています。比較の軸に置かれたのは「作れるかどうか」ではなく、応答速度、回答品質、そして長期の運用・改善にかかるコストという、使い続ける側の条件でした。自前で動くものを一度形にしたからこそ、継続的に機能強化が行われる外部基盤へ移るという結論に、現場を納得させる根拠が伴ったと考えられます。

選定理由として挙げられているのは、連携できるアプリケーションの多さ、主要SaaSを横断した検索と自動化、直感的なUI、そしてセキュリティとガバナンスです。一見ばらばらの要件ですが、既存システムのアクセス権限をそのまま踏まえて横断検索できる設計に置き換えると、狙いは一点に収束します。現場からは散らばった情報が一つの入り口から引ける、管理側からは誰が何を見られるかという前提が崩れない。禁止でシャドーAIを抑え込むのではなく、正規の入り口を各自のツールより便利にして吸収する組み立てが、全社移行を現実的なものにしたのではないでしょうか。

基盤の整備と並行して、AI研修とAIアンバサダー制度をプロジェクトの初期フェーズで確立し、現場主導でユースケースを発掘・展開する体制を先に敷いた点も見逃せません。約100名規模の先行利用で使い方を固めてから全社へ広げる段取りは、ツールを配ってから使い道を各自に委ねる進め方とは順序が逆になっています。自然言語でAIエージェントを組める環境は作り手を情報システム部門に限定しないため、誰が日々の業務から使いどころを拾うのかという役割の設計とセットになって初めて機能します。