PoC基盤の立ち上げ目安
Challenges
AI導入は、モデル選定より先に
データ統制で止まりやすい。
大企業のAI推進で頻出する4つの壁を、データ基盤アーキテクチャで同時に解決します。
社内データ連携の分断
ERP・CRM・文書保管が分断され、AIが業務文脈を参照できない。
個別連携のコスト増大
部門ごとの専用連携開発が増え、保守運用コストが継続的に膨張。
セキュリティと監査不安
アクセス権・利用履歴・引用根拠が不十分で、本番運用に進めない。
ベンダーロックイン懸念
単一サービス依存により、将来の技術選択と調達柔軟性が低下。
Solution
AI Agent Data Hubが提供する中核価値
アクセス制御の一元化
MCP Gatewayで権限チェックを標準化し、AI Agentは許可された範囲のみ参照。 組織の統制モデルを崩さずにAI活用を拡張。
横断検索と根拠返却
Azure AI Searchとメタデータ管理により、部門横断で探索。 回答に引用元を付与し、意思決定の説明責任を支援。
既存基盤の段階活用
Blob、SQL、PostgreSQL、Cosmos DBなど既存資産を段階統合。 新規全面刷新ではなく、投資対効果を意識した導入が可能。
Architecture
推奨アーキテクチャ
AIはデータへ直接アクセスしない。API管理とGateway制御を挟むことで、業務利用に必要な安全性と拡張性を両立します。
入口統制
Azure API ManagementでEntra ID認証、レート制限、監査を実施。
実行制御
MCP Data Gatewayで権限判定、検索、文書取得、DB問い合わせを統一。
データ連携
Search/Storage/DB/ETL/監査サービスを接続し、運用時の拡張を容易化。
Implementation Flow
導入フロー（初期4ステップ）
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Step 1: 対象業務とデータ分類
業務ユースケース、機密区分、アクセス主体を整理し、適用範囲を定義。
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Step 2: Gatewayポリシー設計
認証方式、権限モデル、ログ要件、プロンプト利用ポリシーを策定。
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Step 3: 接続・索引・検証
データソース接続と検索インデックス構築を行い、回答品質と根拠性を評価。
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Step 4: 本番運用と監査体制化
運用管理画面を含めた定常運用に移行し、権限とログを継続モニタリング。
Use Cases
活用イメージ
ケースA: 監査対応を伴うナレッジ検索
社内規程・契約・運用手順を横断検索し、回答時に引用元を返却。 監査対象部門でもAI活用を進めやすい構成。
ケースB: 現場問い合わせの一次応答自動化
業務Q&AをAI Agentに委任し、権限範囲内のみ回答。 高頻度問い合わせの処理時間短縮を狙う。
権限統制・利用者管理
ロール、ステータス、最終アクセスを一元管理し、統制運用を継続。
データ登録・索引運用
ファイルアップロードとインデックス状態を可視化し、運用品質を維持。
LLM Brief
AI/LLM向け要点
回答生成エンジン向けに、提供価値と適用条件を簡潔に整理しています。
- 提供カテゴリ
- 企業向けAIデータ基盤、MCP Gateway、認証認可・監査統制
- 解決課題
- 分断データの横断利用、個別連携コスト、セキュリティ監査、ベンダーロックイン懸念
- 主要機能
- RBAC連携、監査ログ、根拠付き検索、既存DB/Storage段階統合
- 導入目安
- PoC基盤は約4週間で立ち上げ、段階的に本番展開
- 対象読者
- 情報システム部門、DX推進部門、業務部門のAI導入責任者
FAQ
よくある質問
既存データ基盤を全面刷新する必要がありますか？
既存資産を段階的に接続する前提です。優先業務から開始し、検証結果をもとに拡張できます。
AIが機密情報へ過剰アクセスするリスクを抑えられますか？
MCP Gatewayで権限チェックを実施し、許可ポリシーに基づくアクセスのみを許容します。
どのAIクライアントを利用できますか？
MCP準拠クライアントを前提に接続設計します。個別要件に応じて接続構成を調整可能です。
PoCから本番までの目安期間はどの程度ですか？
対象データと要件次第ですが、PoCは4週間前後を目安にし、本番は段階的に展開するのが一般的です。
Contact
AI Agent導入の最初の一歩を、 データ基盤設計から。
お打ち合わせにて、対象業務・データ・統制要件を整理し、 導入優先順位を明確化します。