AIエージェント採用・導入支援
AIエージェントを新しい働き手として迎えるには、便利なツールを入れるだけでは足りません。 OpenClaw / Hermes Agent などの基盤を、機密情報管理、権限設定、監査ログ、オブザーバビリティ、モデル選定まで含めて顧客環境に合わせて導入します。
期間
4〜8週間（スコープにより変動）
成果物
採用設計書 / モデル比較表 / PoC環境 / 運用ルール集
会議体
キックオフ + 隔週レビュー × 3〜4回
対象
1事業部 or 1ユースケース単位での導入支援
こんな相談に対応します
経営層の方針整理から、PoCを動かしてきた事業部の本番展開支援まで、AIエージェントの「採用」フェーズで生じる課題に対応します。
全社でAIエージェントを導入する方針を作りたい
事業部ごとに独自導入が進む前に、機密情報の扱い・モデル選定・運用責任を整理した全社方針を作りたい。
Local LLM とクラウドのコスト・リスクを比較したい
Local LLM、日本リージョンクラウド、グローバルクラウドの選択肢を、セキュリティ要件と運用コストの両面から比較判断したい。
PoCで動いたエージェントを安全に本番展開したい
PoCで効果は確認できたが、他チームに配布する前にセキュリティ・権限設計・監査ログを固めて本番運用に乗せたい。
情シスから承認をもらえる設計にしたい
Slack / Notion / GitHub / Drive に接続するAIエージェントを、社内セキュリティポリシーに沿った形で情シスへ説明したい。
Data Informed が構築する全体像
利用チャネルから監査ログまでを一気通貫で設計します。AIエージェントを「便利なツール」で終わらせず、権限・認証、基盤、モデル選定、監査の5層で安全に運用できる状態まで構築します。
※ 図は標準的な構成例です。利用ツールやモデルは要件に合わせて選定します。
AIエージェントを採用する前に決めること
人を採用するときに役割、権限、評価、管理体制を決めるように、AIエージェントにも「任せる仕事」「触れてよい情報」「失敗時の確認方法」が必要です。 Data Informed は、導入前の不安を技術要件に分解し、安全に使い始められる状態まで伴走します。
採用する仕事を決める
まずは、AIエージェントに任せる業務と任せない業務を切り分けます。
守るべき情報を決める
機密情報、顧客情報、認証情報の扱いを整理し、越えてはいけない境界を明文化します。
働く環境を用意する
OpenClaw / Hermes Agent などの基盤、接続ツール、モデル、権限、ログを環境に合わせて構成します。
運用しながら育てる
利用状況、失敗パターン、権限の過不足を見直し、業務に定着する形へ改善します。
実行環境の選び方
AIエージェントの実行環境は、扱う情報の機密性、初期投資、運用負荷のバランスで選びます。Data Informed は3つの候補を中立的に比較し、業務に合う構成を選定します。
| 観点 | Local LLM | 日本リージョンクラウド | グローバルクラウド |
|---|---|---|---|
| 機密性 | ◎ 外部送信なし | ○ 国内データ境界 | △ 越境送信あり |
| コスト | △ 初期GPU投資が大きい | ○ 従量課金で予測しやすい | ◎ 単価が最も安い |
| 運用負荷 | △ 自社運用が必要 | ○ マネージドで軽い | ◎ ほぼ運用不要 |
| 推奨用途 | 顧客情報・機密文書処理 | 一般業務・社内ナレッジ | 大量処理・汎用タスク |
◎ 強み / ○ 標準 / △ 注意。具体的なベンチマーク・コスト試算は導入支援の中で実施します。
支援内容
OpenClaw / Hermes Agent などのAIエージェント基盤の採用方針整理
利用チャネル、接続ツール、権限範囲、管理者運用の設計
Local LLM、日本リージョンのクラウドモデル、既存AI基盤の比較検討
機密情報・認証情報・監査ログを前提にしたセキュリティレビュー
PoC環境から本番運用へ移すための設定、ドキュメント、運用ルール整備
導入後の定例確認、改善相談、トラブル時の切り分け支援
導入判断に使える設計書まで落とし込む
「どのツールを入れるか」ではなく、「どの業務に、どの権限で、どのモデルを使い、どこまでログを残すか」まで整理します。
顧客要件に合わせた構成案
AIエージェントの採用は、業務とセキュリティの両方に関わる取り組みです。扱うデータの機密性、社内規程、クラウド利用ポリシー、運用できる体制に合わせて、現実的な構成を選びます。
自社管理環境で運用
顧客管理のサーバーやクラウド環境に配置し、既存のネットワーク・認証・監査要件に合わせて運用します。
国内リージョン優先
クラウド利用が前提の場合も、日本リージョンで利用できるモデルや周辺サービスを優先して候補化します。
Local LLM 併用
機密性が高い処理はローカルモデル、汎用タスクはクラウドモデルなど、用途ごとの使い分けを設計します。
進め方
現状確認
利用したい業務、接続したいツール、扱うデータ、既存のセキュリティルールを確認します。
採用設計
エージェントの役割、権限、ログ、モデル選定、運用体制を、導入判断に使える形で整理します。
初期構築・検証
小さく使える環境を構築し、代表的な業務シナリオで安全性と使い勝手を検証します。
運用移行
利用者への展開、管理手順、監査・改善のサイクルまで含めて継続運用に移します。
導入後の運用支援プラン
導入はゴールではなく開始地点です。利用状況、失敗パターン、権限の過不足を見直しながら、業務に定着する状態まで継続的に支援します。
ライト
¥50,000/月
導入後の定常運用を最小コミットで支えるプラン。
- 月1回 定例ミーティング（30分）
- Slack質問 月10件まで
- 監査ログ・権限レビュー 月1回
スタンダード
おすすめ¥200,000/月
運用改善と継続支援まで踏み込みたいチーム向け。
- 隔週 定例ミーティング（60分）
- Slack質問 無制限
- 監査ログ常時レビュー
- 改善実装 月8時間まで
※ 上記以外の範囲やオンサイト対応をご希望の場合は個別にお見積もりします。
業務に合わせる
使いたい業務から逆算し、過剰な構成ではなく定着する採用範囲を決めます。
モデル選定も支援
Local LLM、国内リージョン、既存クラウド基盤を比較し、制約に合う選択肢を整理します。
運用まで見る
導入後のログ確認、権限見直し、改善相談まで必要に応じて継続支援します。