専用AI構築プラットフォームが解決する課題とは
自社データを使ったAI活用を検討する企業でも、知見不足や汎用AIの限界により成果に結びつかないケースが少なくありません。ここでは専用AI構築プラットフォームが解決する代表的な課題を、原因とあわせて整理します。
自社データ活用の知見不足という壁
多くの企業では、自社データをAIで活用するための専門知識を持つ人材が不足しており、どのデータをどのように学習させればよいかわからないまま検討が止まってしまう状況があります。汎用的なAIサービスを試しても、自社の業務や専門用語に対応しきれず、期待した精度を得られないケースもあります。社内に相談できる担当者がいないまま独自に検討を進め、途中で行き詰まってしまう例も見られます。
専用AI構築プラットフォームには、業務データの前処理や学習を支援する機能が備わっているため、AI活用の専門知識が十分でない担当者でも自社データを生かした仕組みづくりを進めやすくなります。ベンダーによる伴走支援を受けられるサービスもあり、知見不足を補いながら導入を進められます。導入時の研修やマニュアルが整った製品を選べば、社内での教育負担も抑えられます。
汎用AIサービスの限界と専用化の必要性
汎用AIサービスは幅広い用途に対応できる一方、業界特有の専門用語や社内フォーマットには対応しきれず、回答の精度が業務要件を満たさないことがあります。特定の業務プロセスに合わせたカスタマイズも難しく、現場での活用が広がらない要因になっています。導入したものの現場で使われずに終わってしまう事例も少なくありません。
専用AI構築プラットフォームであれば、自社のデータや業務フローに合わせてモデルを調整できるため、汎用AIでは対応が難しい業務にも活用範囲を広げられます。業種別のテンプレートを備えた製品を選べば、初期構築の負担を抑えながら専用化を進められます。既存の基幹システムと連携できる製品を選ぶことで、現場への浸透もスムーズになります。
PoCから本番化に進めない企業の共通課題
AI活用の検討を進めても、実証実験であるPoC（概念実証）の段階で止まり、実際の業務での本番運用に移行できない企業は少なくありません。ここでは本番化を妨げる原因と、そこから抜け出すための対応策を解説します。
PoC止まりが起こる原因
PoCの段階では限られたデータや環境で検証するため一定の成果が出やすいものの、実際の業務データ量やシステム連携の複雑さに対応できず、本番環境への移行段階でつまずく企業が多くあります。予算や体制の見通しが不十分なまま検証を始めてしまうことも一因です。検証だけで満足してしまい、次のステップに進む計画が立てられないケースもあります。
本番化を見据えるには、PoCの企画段階から運用時のデータ量やシステム連携、セキュリティ要件を想定した設計が重要です。専用AI構築プラットフォームの中には、PoCから本番運用までを一貫して支援する機能を備えた製品もあり、段階的な移行を進めやすくなります。小規模な範囲から段階的に対象業務を広げていく進め方も有効です。
本番化を進めるための検討ポイント
本番化を進めるには、技術面だけでなく運用体制や費用対効果を含めた総合的な検討が欠かせません。誰がモデルを保守し、どのように精度を維持していくかをあらかじめ定めておくことが重要です。経営層を含めた関係者間で、投資に対して期待する効果を共有しておくことも欠かせません。
具体的には、運用開始後のモニタリング体制、追加学習の頻度、障害発生時の対応フローなどを事前に決めておくと、本番移行後のトラブルを抑えられます。プラットフォーム選定時には、本番運用を見据えたサポート体制が整っているかを確認し、導入後の問い合わせ窓口や保守の範囲もあわせて把握しておくとよいでしょう。
AI活用の属人化と運用工数の課題を解決する方法
AI活用が特定のエンジニアに依存すると、担当者の異動や退職によって取り組み自体が停滞するリスクがあります。運用工数の増大も含め、組織としてAI活用を継続していくための考え方を解説します。
特定エンジニア依存が生む属人化リスク
AI活用の初期段階では、限られた技術者がモデルの構築から運用までを担うことが多くあります。しかし担当者の異動や退職が起きると、ノウハウが引き継がれず、AI活用の取り組み自体が停止してしまう恐れがあります。設定内容が個人のメモやローカル環境にしか残っておらず、後任者が把握できないという問題も起こりがちです。
属人化を防ぐには、構築プロセスや運用手順を文書化し、専門知識がなくても操作できる管理画面を備えたプラットフォームを選ぶことが有効です。ローコードやノーコードで設定を変更できる製品であれば、複数の担当者が業務を分担しやすくなり、依存度を下げられます。定期的な引き継ぎ体制を整えることも大切です。
運用工数を削減する仕組み化
AI活用を継続する上では、モデルの精度維持やデータ更新にかかる運用工数が課題になりやすい傾向があります。手作業でのデータ整備や監視を続けると、担当者の負担が積み重なり、他の業務を圧迫することもあります。担当者が一人で複数のシステムを抱え、対応が後手に回ってしまう場合もあります。
運用工数を抑えるには、データ更新や精度チェックを自動化できる機能を備えたプラットフォームの活用が効果的です。ダッシュボードで稼働状況を確認できる製品を選べば、複数のシステムを少人数で管理でき、属人化の防止と工数削減を同時に進められます。異常を自動で検知して通知する仕組みがあれば、監視の負担もさらに軽減できます。
情報漏洩を防ぐ専用AI構築プラットフォームの選び方
汎用AIサービスに社内情報を入力すると、情報漏洩につながる不安を感じる企業もあります。ここではセキュリティを重視した選定基準と、AI構築を内製するか外部委託するかを判断する基準を解説します。
汎用AIサービス利用時の情報漏洩リスク
汎用AIサービスに機密情報や顧客データを入力すると、外部サーバーでの処理を経る仕組み上、情報漏洩のリスクを完全には排除できないという不安があります。利用規約によっては入力データが学習に使われる場合もあり、企業としての管理が難しい面があります。取引先の情報を誤って入力してしまうといったヒューマンエラーへの懸念もあります。
情報漏洩への不安を解消するには、閉域網や自社専用の環境でモデルを構築できるプラットフォームを選ぶことがポイントです。データの保存場所や利用範囲を明確に管理できる製品であれば、機密性の高い業務データも安心して活用できます。アクセス権限を細かく設定できる製品を選ぶことも、社内での安全な運用につながります。
内製と外部委託の判断基準
AI構築を自社のエンジニアで内製するか、外部のAI開発会社に委託するかは、社内の技術力や予算、スピード感によって判断が分かれます。内製は自社の業務理解を生かしやすい一方、専門人材の確保に時間がかかることがあります。将来的な内製化を見据え、まずは外部の知見を借りて基盤を整える企業もあります。
外部委託は専門的な知見を短期間で取り入れられる利点がありますが、継続的な費用やベンダーへの依存度も考慮する必要があります。両者の中間として、専用AI構築プラットフォームを活用しながら一部業務を委託する併用型のアプローチを検討する企業も増えています。自社の状況に応じて柔軟に組み合わせる視点が重要です。
課題解決に役立つ専用AI構築プラットフォーム製品例
ここまで紹介した知見不足・PoC止まり・属人化・情報漏洩といった課題への対応力を基準に、自社専用の環境でAI基盤を構築できる製品を紹介します。
Jitera
- 従来の開発よりも3倍速くできる開発自動化プラットフォーム
- 平均コスト削減は70％で、平均開発時間削減は80％
- 最短の投資回収期間は6か月
株式会社イーゼが提供する「Jitera」は、AIエージェントを活用してシステム開発や業務プロセスの自動化を支援する専用AI構築プラットフォームです。ソースコードから設計書を自動生成し、テスト設計からE2Eテストまでを支援する開発AIエージェントに加え、請求書処理や提案書作成といった定型業務を効率化する業務AIエージェントを備えています。自社環境や閉域網内でのセルフホスト運用に対応しており、監査ログやSSO、二段階認証、IPアドレス制御などのセキュリティ機能を備えているため、情報漏洩への不安を抱える企業でも自社データを生かしたAI活用を進めやすい点が特徴です。
Dell AI Factory with NVIDIA （デル・テクノロジーズ株式会社）
- DellとNVIDIAの技術を組み合わせたAIソリューション。
- AIインフラ、ソフトウェア、サービスを統合して提供。
- AIの開発・導入・運用までライフサイクル全体を支援。
NVIDIA DGXプラットフォーム （NVIDIA Corporation）
- AI開発向けにソフトウェアとハードウェアを統合した基盤。
- AIアプリケーションの開発・展開を支援するAIプラットフォーム。
- オンプレミスやクラウドなど柔軟な導入形態に対応。
Nutanix Enterprise AI （ニュータニックス・ジャパン合同会社）
- Kubernetes上でAIモデルや推論サービスを管理。
- LLMなど検証済みAIモデルを活用したAI基盤を提供。
- オンプレミスやクラウドなど多様な環境で利用可能。
CUVIC GPU Zero （伊藤忠テクノソリューションズ株式会社）
- AIエージェント開発機能を含む生成AI基盤を提供。
- オンプレミス環境で機密データを活用できるAI基盤。
- 導入・保守・運用までを含むフルマネージドサービス。
まとめ
専用AI構築プラットフォームは、自社データ活用の知見不足やPoC止まり、属人化、情報漏洩への不安といった課題に対応する手段です。運用体制やセキュリティ要件を踏まえて製品を比較し、内製と外部委託のバランスも検討しながら、自社の規模や業務内容に合った導入方法を選んでください。まずは資料請求などで各製品の詳細な機能を確認することから始めてみましょう。製品選定の参考にしてください。
