Cor.株式会社 Cor.株式会社

機密データAI活用診断

AIに任せられる業務を、扱う情報から洗い出します。

契約書、議事録、顧客情報、見積書、社内ナレッジ。AIに活かせそうな情報は社内にたくさんあるのに、外部のAIにそのまま渡してよいか判断がつかない。中小企業の経営者・管理部門の方に向けて、そこから一緒に考える診断です。

業種ごとのよくあるテーマ

業種によって、止まる理由は違います。業種ごとのよくある課題と、Cor.の伴走をまとめています。

  • 医療

    院内データの整理、患者対応、情報セキュリティ、AI活用方針

  • 士業

    契約書精査、申請・登記、期日管理、補助金申請

  • 建設

    労務管理、設計変更、安全確認、ノウハウ継承

  • 製造

    目視検査、ノウハウ継承、設備保全、在庫管理

  • 教育

    テスト作業、保護者連絡、調査報告、ICT名簿管理

こんなところで、止まっていませんか。

  • 機密データを外部のAIに渡してよいかが分からない。
  • 何から手を付ければよいか分からないまま、時間だけが過ぎている。
  • ベンダーに相談すると、最初から大きな開発の話になってしまう。

このページで使う言葉

クラウドAI
外部の事業者が提供する生成AIです。入力した情報は社外に送られます。
ローカルLLM
社外にデータを出さずに、手元の環境で動かす生成AIです。
PoC
本番の前に、小さく試して確かめることです。

進め方

いきなり作りません。技術の話から入るのではなく、まず何をどう扱うべきかを言葉にすることを優先しています。

  1. 現場のヒアリング

    業務の流れと、困っていることをうかがいます。

  2. 業務の棚卸し

    いまの業務を調べ、AI化できそうな業務を洗い出します。

  3. データの分類

    扱うデータを機密度で分けます。

  4. クラウドAIとローカルLLMの切り分け

    外部のクラウドAIに出してよいものと、ローカルLLMで扱うべきものを分けます。

  5. リスクの整理

    AIに渡す情報の線引き（入力境界）、アクセス権限、操作ログ、人による承認の4つの観点で整理します。

  6. 方針づくり

    PoCに進むかどうかの方針をつくります。

診断のあとに、手元に残るもの

診断が終わると、次の判断に使える資料が手元に残ります。

  • AI化の候補になる業務の棚卸し結果
  • データの分類と、扱い方の整理
  • リスクと、その対応方針
  • PoCに進む場合の方針案

診断のあとの選び方

  • ローカルLLM / AI基盤のPoCに進む
  • 小さく本格実装に進む
  • 今はまだ作らないと判断する

診断の結果、「まだ作らない方がいい」という結論になることもあります。その結論も含めて、フラットにお伝えします。どれを選んでも、診断そのものが次の一歩を決める材料になるように設計しています。

費用

費用は課題や内容により変わります。前提条件・リスク・作業範囲が分かる形でお見積りし、正式な金額・納期は要件確認後に確定します。

関係する実績・事例

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ほかのサービス

まずは、扱う情報を確かめるところから。

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