社内の各部門がエンジニアの手を借りずにAIアプリを作り、その品質を確かめられるスタジオをLaravelとInertia、Reactで開発しました。利用者は対話形式でアプリの仕様を組み立て、社内ドライブから取り込んだ文書をRAG（検索で得た文書をAIの回答に反映する手法）で参照させることができます。取り込み元のアクセス権限はそのまま検索結果に引き継がれるため、閲覧できない文書がAIの回答に混ざることはありません。作成したアプリの応答は自動評価の仕組みで継続的に計測でき、LLMのプロバイダは複数から用途に応じて切り替え可能です。CloudFormationで環境ごとにインフラを定義し、運用手順も文書化しました。
- 権限をそのまま引き継ぐRAG
- 取り込み時に元の文書の閲覧権限を引き継ぎ、検索の段階で利用者ごとの権限に応じて結果を絞るため、社内文書をAIに読ませても情報漏えいの経路を作りません。
- 品質を数字で追える評価パイプライン
- 質問例と評価の観点をあらかじめ登録しておき、設定を変えるたびに自動で採点することで、改善の効果と劣化を早期に検知できます。
- プロバイダに縛られないモデル選択
- 複数のLLMプロバイダを共通の抽象層の裏で切り替えられるようにし、用途ごとの品質と費用のバランスを運用の中で調整できます。
- 非エンジニアが主役の設計
- アプリの仕様を対話で組み立てるビルダーにより、現場の担当者が自分の業務知識を直接AIアプリに反映できるようにしました。
- 環境定義と運用手順の文書化
- CloudFormationで環境ごとのインフラを定義し、運用の手順も文書として残しました。社内の複数部門が使う基盤として、担当者に依存せず環境を再現できる状態を前提にしています。
この種のシステムで検討する論点（想定例）
以下は同種の案件で一般的に検討する内容の整理であり、上記事例の詳細を示すものではありません。
社内AI活用を「個人の工夫」から「組織の基盤」へ
生成AIの社内活用は、個々の社員がチャットツールを使う段階から始まりますが、その状態では成果が属人化し、機密情報の扱いも統制できません。社内文書を安全に参照でき、誰が作ったアプリでも品質を同じ基準で測れる基盤を用意することで、部門ごとの工夫を組織全体の資産に変える戦略があります。基盤への投資は一見遠回りですが、AIアプリの数が増えるほど、個別対応の費用と統制の手間を抑える効果が大きくなります。
生成AIプロダクトの品質を経営がどう判断するか
生成AIを使った機能は、同じ質問に対する回答が毎回少しずつ変わるため、決まった正解との一致で合否を判定する従来の方法では品質を測れません。評価用の質問集と観点を業務担当者と一緒に整備し、変更のたびに自動評価を走らせて結果の推移を追う体制を作ると、経営層は「改善しているか」を数字で確認できます。観点そのものも事業の変化に合わせて育てるものと捉え、定期的な見直しを運用に組み込んでおくことが、AI活用を継続的な投資として扱う前提になります。
関連するサービス
関連するインサイト
- 開発の内製化ロードマップ — 外注から自社チームへ移行する手順外注に頼っていた開発を自社チームへ移す手順を、現状の棚卸し、最初に内製化する領域の選定、採用と技術顧問の活用、コードとドキュメントの引き継ぎ、並走期間、移行後の外部パートナーの使い方まで段階的に解説します。
- スタートアップのセキュリティと個人情報保護 — 最低限の実務スタートアップが最低限押さえたいセキュリティと個人情報保護の実務を、アカウント管理や秘密情報の扱い、個人情報の取得と削除、CI/CDへの検査組み込み、インシデント初動、生成AI利用の注意まで整理します。
- 少人数開発チームの体制設計 — 役割・採用・外部パートナーの使い分け小さなチームでプロダクトを作り続けるために必要な役割と兼務の考え方、採用と外部パートナーの使い分け、CI/CDや生成AIで人手を補う仕組みを、事業フェーズの変化とあわせて整理します。
他の開発事例
監修: フィリット・コンサルティング株式会社公開