生成AIを“使う”から“組み込む”へ。AI開発・検証用ワークステーションを導入しました

有限会社香月では、このたび AI開発・検証体制の強化 を目的として、 社内にAI開発用ワークステーションを導入しました。

今回導入したのは、Dell Pro Max Tower T2 です。

構成は、Intel Core Ultra 7 265、64GBメモリ、NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell 24GB GDDR7 with ECC、 1TB Gen5 SSDに追加1TB SSD、1500W電源、Windows 11 Proという内容です。

単なる事務用PCではなく、AIの試作、ローカル環境での検証、RAG構成の評価、 AIエージェント開発、業務データを使った実験を進めるための基盤として整備しました。

生成AIを「使う」だけではなく、業務に「組み込む」時代へ

私たちはこれまで、Web制作、ECサイト構築、予約システム、業務システム開発などを通じて、 お客様の業務改善に携わってきました。

近年、生成AIの活用は急速に広がっています。文章作成、要約、画像生成、コード補助など、 さまざまな場面でAIを使えるようになりました。

一方で、実際の業務で成果を出すためには、単にAIツールを使うだけでは不十分です。

重要なのは、お客様の業務フローに合わせてAIを組み込み、現場で使える形に整えること です。

たとえば、次のような活用が考えられます。

• 問い合わせ内容を自動で分類する
• 予約や見積返信の下書きを作成する
• 日誌や作業報告の作成を補助する
• 社内文書を検索しやすくする
• 顧客対応や社内ナレッジを整理する
• 防災訓練や報告内容を要約・整理する
• センサーデータや画像データをもとに異常検知を行う

こうしたAI機能は、単にAPIを呼び出すだけでは実用化できません。

業務内容に合わせた設計、検証、評価、改善を繰り返すことで、 初めて現場で使える仕組みになります。

社内でAIの試作・比較・評価を行うための基盤

今回のワークステーション導入は、単なる高性能PCの追加ではありません。

AI機能を実装する前に、社内で試作し、複数の方法を比較し、 精度や使いやすさを評価するための開発基盤です。

AIの導入では、最初から正解が決まっているわけではありません。

たとえば、同じ問い合わせ分類でも、次のような要素によって実用性が大きく変わります。

• どのモデルを使うか
• どのようなプロンプトにするか
• どの情報を参照させるか
• 人の確認をどこに入れるか
• 誤判定した場合にどう修正するか

そのため、当社ではAIを「入れて終わり」にするのではなく、 検証しながら育てていく仕組み として考えています。

自社システムへのAI機能実装を進めています

現在、当社では自社システムへのAI機能実装も進めています。

具体的には、問い合わせ内容の分類、予約や見積返信の下書き生成、日誌の作成補助、 社内文書検索、業務データを活用したRAG構成の検証などです。

RAGとは、社内資料や業務データをAIが参照しながら回答する仕組みです。 一般的なAIチャットとは異なり、会社や業務ごとの資料を活用できるため、 実務に近い回答を行いやすくなります。

当社では、こうした仕組みを自社システムで検証しながら、 将来的にはお客様の業務にも展開できる形に整えていきます。

ローカル環境での検証体制を強化

AI活用では、情報の取り扱いも重要です。

業務データ、顧客情報、社内資料、見積情報、日誌、報告書などは、 そのまま外部サービスに送るべきではないケースもあります。

そのため、当社ではローカル環境での検証や評価も行える体制を整えています。

もちろん、すべてをローカル環境だけで完結させるわけではありません。 外部APIを活用した方が品質や速度の面で適している場合もあります。

重要なのは、案件ごとに次のような点を整理し、適切に設計することです。

• 外部APIを使うべき部分
• ローカル環境で検証すべき部分
• 匿名化して扱うべきデータ
• 外部に出さない方がよいデータ

今回のワークステーション導入により、こうした判断や検証をより社内で行いやすくなりました。

文章だけでなく、画像・音声・センサーデータも視野に

AI活用は、文章だけに限りません。

今後は、画像、音声、センサーデータなども含めた実験環境を整えていきます。

たとえば、次のような活用が考えられます。

• 画像から状態を確認する
• 音声メモを文字起こしして要約する
• センサー情報から異常値を検出する
• 防災訓練や現場記録を整理する
• ペットホテルや地域防災などの現場データを分析する

特に当社では、業務システムとAIを組み合わせることで、 現場の記録、確認、引き継ぎ、報告作業を支援できると考えています。

AI導入を「使って終わり」にしないために

私たちが目指しているのは、「AIを導入しました」で終わることではありません。

お客様の業務に合わせて、AIを現場で使える形に整え、 運用しながら改善していくことです。

AIは便利な道具ですが、業務の流れや現場の事情を無視して導入しても、 なかなか定着しません。

だからこそ、当社ではWeb制作やシステム開発で培ってきた業務理解をもとに、 AIを実際の業務フローへ組み込む支援を強化していきます。

今後の取り組み

今後は、自社システムへのAI機能実装を進めるとともに、 業種や運用形態に合わせたAI活用の提案を強化していきます。

特に、次のような領域に取り組んでいく予定です。

• 予約・問い合わせ対応のAI補助
• 社内文書検索AI
• 日誌・報告書の作成支援
• 防災訓練や地域防災活動のDX支援
• センサー連携による異常検知
• 業務システムへのAI機能組み込み
• AIエージェントを活用した業務支援

生成AIを活用したいが、何から始めればよいか分からない。
既存システムにAIを組み込みたい。
社内資料や業務データを活用したAIを検討したい。

そのようなご相談にも、実務に近い形で対応できる体制を整えていきます。

有限会社香月では、今後もWeb制作・システム開発・AI活用支援を通じて、 お客様の業務改善に取り組んでまいります。

“`