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汎用生成AI・AIエージェントの活用は急速に広がり、日常業務に生成AIを取り入れる企業が増えています。しかし、いざ自社の業務に組み込もうとすると、多くの企業が2つの壁に直面します。
1つめの壁は「社内データの横断検索」です。規程・マニュアル・議事録といった文書はSharePointやファイルサーバーなど各所に散在しており、これらを横断して検索・活用するにはRAGの構築が必要です。しかし、自前で開発するには工数も専門知識も足りない場合が多いです。加えて、機密文書を含む社内データを扱う以上、「誰が・どこまで参照できるか」という権限制御を適切に実装する必要があり、ハードルは一段と高くなります。社内データを外部の生成AIサービスに渡すことへの不安から、活用に踏み切れないケースも少なくありません。
2つめの壁が「業務の自動化」です。日々発生する定型業務を自動化しようとすると、これまでは処理を作り込むための開発（プログラミング）が必要でした。そのため、業務を担う現場の担当者だけでは手が出せず、エンジニアや外部ベンダーへの依頼が発生し、情報システム部門の負担も増えていました。
その結果、現場が「この作業を自動化したい」と考えても、開発リソースやノウハウの不足がボトルネックとなり、要件整理から実装・テストまでに時間がかかって取り組みが止まってしまいます。
生成AIへの期待が高まる一方で、現場レベルでの本格的な活用が進みにくいのが実情です。
本セミナーでは、AWSが提供するAIサービス「Amazon Quick」（旧Amazon Quick Suite）を活用し、開発不要で「社内データの横断検索」と「業務の自動化」を実現する方法をご紹介します。
Amazon Quickはフルマネージドのサービスで、基盤の構築や運用管理は必要ありません。社内文書（PDF・Excel・PowerPoint・Word等）やSharePoint・S3・Google Drive・OneDrive・Confluenceなど多彩なデータソースをノーコードで取り込み、RAGを開発なしで構築できます。Quickを使えば部門・チーム単位で利用するデータ範囲を分けられ、ユーザーは許可された範囲のデータだけを検索・参照できるため、権限制御を適切に実装した横断検索を実現できます。取り込んだデータが基盤モデルの学習に使われることもないため、社内データも安心して活用できます。
業務の自動化も、これまで処理の作り込みに必要だった開発（プログラミング）が不要になります。Amazon Quickでは、自動化したい処理を自然言語（プロンプト）で記述するだけでフローを作成・実行できます。専門知識がなくても業務部門の担当者自身が作れるため、開発リソースや外部ベンダーに頼ることなく現場主導で自動化を進められ、これまで人手で続けていた定型業務にも無理なく手が届くようになります。
アシストは、PoCの段階から導入・活用まで丁寧に伴走支援します。これからAIを本格的に業務へ導入したい企業のIT担当者・情報システム部門の方は、ぜひご参加ください。
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