企業のDXを促進するアルサーガパートナーズ株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長 CEO/CTO：小俣泰明、以下「アルサーガパートナーズ」）は、2025年7月16日（水）に開催された、一般社団法人Generative AI Japan主催の「第二回会員企業サミット」に、理事企業の一員として参加いたしました。サミットの中で行われたショートピッチでは、弊社コンサルティング本部 AI Div.の横溝が登壇しました。

本サミットは、当法人の理事・会員を中心に、生成AIの最前線で活躍するトップランナーが一堂に会し、生成AIの活用とその未来について議論を交わす年に一度の機会です。

アルサーガパートナーズは、生成AI研究チームAI Lab 所長 横溝より弊社の取り組みについて簡単にご紹介いたしました。

以下、当日の様子をレポートとしてお届けします。

◾一般社団法人Generative AI Japanについて

生成AIの活用促進やルール・ガイドラインの整備、提言などを通じて、日本の産業競争力の強化を目指し、2024年1月に発足。代表理事は慶應義塾大学医学部教授の宮田裕章氏が務め、理事・顧問には学術界や先端企業の有識者19名が参画。70社を超える企業が会員として参画しています。(2025年4月時点)

一般社団法人Generative AI Japanの公式サイト：https://generativeaijapan.or.jp/

アルサーガパートナーズは、GenAIが設立された2024年1月より、代表取締役・小俣が理事として参画しています。

◾登壇者紹介

アルサーガパートナーズ株式会社

Arsaga GenerativeAI Lab 所長　横溝 比呂

◾生成AI利活用の現状と課題：企業が直面する壁

昨今の技術進化において、生成AIは今後の企業の競争優位性や生産性向上の源泉となりえると広く認識されています。しかし、その利活用は順風満帆とは言えません。特に大規模な企業であればあるほど、現状としていくつかの深刻な課題に直面しています。

多くの企業内で見られる問題点として、「企業内でのデータのサイロ化」が挙げられます。これは、各部門が個別に生成AIの概念実証（PoC）やツールの検討を進めていることに起因します。その結果、部門間のノウハウやデータの共有が進まず、取り組みが分散化し、重複投資となってしまうケースが非常に多く発生しています。

さらに、生成AIアプリケーションの運用面でも課題が顕在化しています。生成AIに対する期待値が実態とずれることで、期待した成果が出ず活用が停滞する場合があります。また、生成AI技術の進歩は凄まじく速く、企業はベストプラクティスを見つけることが困難な状況にあります。これに加え、十分なチューニングや反復検証の不足が、継続的に運用していくための仕組み作りにおける大きな問題となっています。

◾全社的な生成AI利活用に向けた理想的なアプローチと期待される効果

このような現状を打破し、全社的に継続的かつ包括的な生成AI利活用を推進していくためには、戦略的なアプローチが必要不可欠です。具体的には、以下の取り組みが求められます。

• 全社共通のプラットフォームの構築
  各部門が個々にツールを導入するのではなく、統一されたMLOps基盤とAPIゲートウェイを整備し、セキュリティポリシーやガバナンス要件を満たした共通環境を構築すること。これにより、ライセンス費用の最適化と運用コストの削減を実現する

• 一元管理体制の構築
  AI CoE（Center of Excellence）を設置し、技術選定・予算配分・ROI測定の統一基準を策定すること。各部門のプロジェクトに対する技術審査と投資判断を一元化し、重複投資を防止する

• 各部門の成功/失敗事例の集約と知見共有
  プロジェクトの成果指標（精度、処理時間、コスト削減効果等）を標準化し、社内ナレッジベースとして蓄積すること。失敗パターンの類型化により、同様の課題を抱える他部門での試行錯誤を回避する

• 効率的な開発〜展開の実現
  CI/CDパイプラインとモデル管理ツールを統合し、開発環境から本番環境への移行期間を従来の数ヶ月から数週間に短縮すること。再利用可能なテンプレートライブラリにより開発工数を削減する

• 急速な進歩に対応する柔軟な仕組み
  四半期ごとの技術トレンド評価会やプラットフォーム更新サイクルを制度化し、新技術の導入判断を迅速化すること。外部パートナーとの連携体制などにより最新技術へのアクセスを確保する

これらの戦略的な取り組みを進めることで、企業は大きな変革を遂げることが可能です。これにより、市場における差別化を実現し、組織学習能力を向上させることで、戦略的競争優位性を確立できるのです。

また、コスト構造を抜本的に改善し、収益創出機会を拡大することで、経営効率と収益性を飛躍的に向上させます。そして何よりも、データドリブン経営を実現し、人材・組織能力を向上させることで、組織変革と企業文化の進化を促し、長期的な成長基盤を構築し、市場をリードしていく企業になれます。

◾全社導入・共通基盤構築に向けたファーストステップとその先

最終的なゴールは、統一されたAPIゲートウェイ、共通データレイク、標準化されたMLOps環境を備えた全社共通プラットフォームを構築し、各部門が独自開発することなく生成AI機能を業務システムに組み込める環境を作り上げていくことです。これにより、セキュリティポリシーの統一、ライセンス費用の最適化、運用ノウハウの集約が可能となります。

その実現にはまず、既存の業務アプリケーション（CRM、ERP、文書管理システム等）に生成AI機能をAPI連携で組み込み、文書要約・顧客対応支援・データ分析といった具体的な業務タスクでの効果検証から始め、段階的にワークフロー全体への統合を進めていくアプローチが有効です。

そのためには、業務アプリケーションのデータの統合やサービス間の連携が欠かせません。Databricksなどのデータ基盤ツールを活用し、データの蓄積・分析・連携を可能にする仕組みを整えることで、柔軟かつ効率的な業務遂行を実現するための基盤となります。

アルサーガパートナーズは、Databrickの認定パートナーであり、今後もDatabricksの構築・活用支援を進めてまいります。

◾具体的な導入事例：生成AIがもたらす業務変革

1. 生成AIを組み込んだSNS投稿：東急リバブル様

Z世代の台頭によりSNS強化が必須となる中、担当者1名の手作業（月5件が限度）に加え、不動産広告特有の厳しい表現規制対応が重なり、SNS運用が進まず業務負荷が非常に大きいという課題を抱えていました。

この課題に対して行ったのは以下の内容です。

• 業務フロー組込型AIを設計し、長期運用できる実用性と継続性を重視

• 直感的なUIを提供し、チェックボックスを選択するだけでプロンプトの手動作成が不要となるように工夫

• 安全制御として、禁止表現を自動修正するハイブリッド方式を導入し、不動産広告の適正化を保証

成果としては、SNS投稿数が4倍に増加し、従来は不可能だった規模での物件情報発信が実現しました。また、投稿文作成時間が1件あたり45分から10分へと約80%削減され、限られた人的リソースでの効率的な運用が可能になりました。

2. 生成AIを活用した「退院サマリ作成支援AI」システム：慶應義塾大学病院様

課題として、膨大な電子カルテ情報（10万文字超）の処理が困難で、退院サマリ作成に1件あたり1～2時間かかる手作業の負担が大きかったことや、電子化する場合に、医療現場特有の厳格なセキュリティ要件への対応の必要性が挙げられていました。

これらを解決するために、以下を行いました。

• 生成AIによる自動要約システムを開発

• 診療科別に最適化されたプロンプト設計を実施

• ハルシネーション対策とセキュリティ強化を徹底

成果として、サマリ作成時間の大幅な削減を実現。現在5診療科で運用が開始されており、年末には全診療科への展開が予定されています。今後は看護サマリや紹介状への応用も進行中です。

◾最後に

今回のイベントでは、生成AIの研究開発・コンサルティングに関する当社事例を紹介させていただきました。アルサーガパートナーズは、他にも行政機関や大手法人からのご依頼にも対応しており、今後も社会実装を見据えたAI活用を推進してまいります。各社の課題に寄り添った最適なソリューションを提供していますので、ご興味をお持ちの方は、以下のリンクより是非ご相談ください。

出典：PR TIMES

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企業プレスリリース詳細へ （2025年8月5日 11時00分）