エキスパートエンタープライズ
MCP・RAGソリューション

社内環境で安全に業務改善を実現するソリューションをご提供します。

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提案サマリー

  • 社内外の業務データを生成AIへ安全に橋渡しするMCP・RAG導入と開発を実施
  • MCPをAIエージェント制御基盤、RAGを情報連携コネクターとして一体運用
  • 基幹システムやファイルサーバーとAIアプリケーションを連結し、業務に沿った自動化を推進
  • ローカルLLMと連携させ、閉域環境でもAI活用を可能化
  • 社内ドキュメントを要約し、検索性を向上
  • よくある質問の自動回答を整備し、問い合わせ対応を効率化
  • 機器ログを解析し、異常兆候を早期に通知
  • 定型レポートの草案を自動生成し、作成時間を短縮

ミッション

MCP・RAGを活用し、業務改善と事業拡大を実現

  • LLMと業務アプリが最新データへ安全にアクセスできる仕組みを構築
  • ローカルLLMソリューションと組み合わせ、インターネット分離環境でも活用可能
  • 現場課題に沿った業務プロセス設計でAI導入効果を定着

背景

課題

  • 一般的なAIサービスは社内固有データを参照できず、回答の正確性が不足
  • 基幹システムやファイルサーバーとAIを連携させる共通ルールが不足
  • データや権限の整理が追いつかず、活用の幅が広がらない企業が多い

解決策

  • MCP・RAGで社内データの窓口を統一し、基幹システム・文書・FAQなどを一元管理
  • 権限管理とログを整備し、利用範囲を段階的に拡張可能な仕組みを構築
  • 業務部門と連携し、実務に沿ったAI活用シナリオを設計

ソリューション

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社内データの活用

  • 社内ネットワーク内でMCPを運用し、機密情報を外部へ出さずにAIへ提供
  • データ整備や補足情報の設定を実装し、AIが理解しやすい形へ整理
  • RAGコネクターで必要な情報を的確に抽出するルールを設計
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既存システムとの連携

  • 既存システムのAPIやデータベースとMCPを接続し、業務に合わせた情報取得を実現
  • 操作履歴とアクセス制限を組み込み、監査しやすい運用体制を構築
  • ログ分類と保管ポリシーを整備し、改善サイクルを回しやすく設計
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運用体制

  • テスト環境での動作確認と社内説明資料を整備
  • 稼働後の調整や拠点追加へ継続対応
  • 利用ログ分析を定期実施し、改善施策へ反映
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AI連携開発

  • 業務シナリオを整理し、AIエージェント連携の手順を設計
  • MCPのスキルやプロンプトを調整し、回答品質を最適化
  • RAGコネクターを拡張し、必要データを確実に取得

導入メリット・デメリット

メリット

  • 社内データを活かしたAI活用で業務に即した回答と自動化を実現
  • 情報検索や資料作成時間を短縮し、担当者が高付加価値業務へ集中
  • 利用ログが残るため運用状況を可視化し、改善サイクルを定着

デメリット・留意点

  • 要件整理や業務プロセス見直しが不足すると効果発現に時間を要する
  • データ更新と利用ルール周知を継続しない場合は品質が低下
  • システム連携が多い場合は初期投資と検証期間が増加

エキスパートエンタープライズの強み

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MCP・RAGに精通した開発体制

  • 多様な業務システム開発とAI連携の経験を組み合わせ、最適構成を提案
  • ニッチな業務システムやIoT機器との接続にも対応し、個別業務へ適合
  • サーバーやクラウド選定で特定メーカーへ依存せず、コストと性能のバランスを設計

対応できないこと

対応が難しいこと

  • 研究開発レベルのAI学習や高度なデータ分析は対象外 ※対応可能な国内人材が限られ費用が高額となるため
  • 業務整理が行われていない場合は成果につながりにくく、事前準備を要請
  • 法令で定められた内部情報の扱い方針と矛盾する運用は実施不可

法令・モラル遵守

  • 法令・契約・ライセンスに抵触する利用やグレーゾーン運用は対応不可

場所

  • 大阪近郊を中心に訪問対応を行い、その他地域は個別相談

導入内容

進め方

  • ヒアリングで対象業務と連携システムを整理し、目的と優先度を共有
  • データ項目と権限の設計を行い、試験環境でMCP接続を構築
  • 実運用へ向けた調整と教育を実施し、稼働後の改善サイクルを整備

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