導入事例case study
SI事例
「ChatGPTを業務で活用したい」という社員の要望に応え、
Microsoft Azure上に、セキュアな自社専用の社内ChatGPT「Knowledge Stack」を構築
多くの社員から「業務効率化のためにChatGPTを活用したい」という声が寄せられました。
業務情報の漏洩リスクを懸念しつつ、かつ低コストで利用可能なChatGPTを検討した結果、
自社内でMicrosoft Azure上に、セキュアかつ効果的な社内ChatGPT「Knowledge Stack」を構築した事例
株式会社科学情報システムズ
科学情報システムズは、公共社会、金融、産業、通信などの公益性の高い分野を中心としたシステムインテグレ―ション事業。積極的な研究開発と豊富な実績から生み出された、IoT関連データの分析・見える化、ディープラーニング等のソリューション事業。この二つの軸を中心とした多種多様な分野でアプリケーション開発を行っております。
導入前課題・問題点
・社内にChatGPTの利用希望が急増し、シャドーITのリスクがある
・業務情報が学習される可能性があり、セキュリティに不安がある
・一般的な有償サービスではコストが高い
・ChatGPTの利用による費用対効果が見えにくく、大きな投資には慎重な検討が必要となる
・アカウント単位での料金体系では、利用しないユーザにもコストが発生する
導入後の効果
・自社でAzure OpenAIを導入することにより、シャドーITのリスクを最小化
・セキュアな環境下でのChatGPT利用により、機密情報の漏洩リスクを低減
・利用量に沿った料金体系によりコストを最適化する事で無駄な支出を削減
・予算制約内でのChatGPT活用効果を検証可能に
・サービス比較などの時間を削減し、迅速なChatGPT導入・利用を実現
・ガイドラインを用意し、誤った利用を防止
・Microsoft Entra（旧AzureAD）との連携により、ユーザ管理を簡素化
・ヘッドレスCMS「strapi」の採用により、高い生産性で柔軟なモノ作りを実現
・予算内でChatGPTの効果検証を実現
・結果的に競合他社との比較検討時間を削減、迅速な導入を実現
今後の課題
・RAG※で規約、規定などを対象としたい
・ユーザごとの利用量を把握したい
・SharePoint上のファイルを自動で反映したい
※検索拡張生成(RAG：Retrieval-Augmented Generation)
テキスト生成をプライベートデータソースまたは独自のデータソースの情報で補完する技術のことです。
