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AIエージェントを導入する [ 社内ナレッジ活用編 ] / Implement AI agents

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November 05, 2025

AIエージェントを導入する [ 社内ナレッジ活用編 ] / Implement AI agents

第34回 BJCC Meetup! 「AIエージェントって、なにができるの?MCPって、なに?」での登壇資料です。
https://www.bjcc.jp/event/34th-bjcc-meetup

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November 05, 2025
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Transcript

  1. [ 自己公開 ] 前田 章 @glidenote 株式会社クラウドネイティブ 専門領域 Site Reliability

    Engineering 認証(authentication) 生成AI その他の活動 memolist.vim 開発者 サーバ/インフラエンジニア養成 読本 DevOps編 共著 など
  2. [ 自律的にタスクを行う ] 1.ユーザーが指示 4. タスクが完了したら通知 2. 外部システムと 連携 3.

    データ書き込み ユーザーと生成AIとのやりとりも最小限。 1回の指示でタスクの完遂する One Shotの成功率も高め
  3. [ MCP(Model Context Protocol)とは ] 生成AIが外部データやシステムに安全にアクセスするための 共通プロトコル 01 2024年11月にClaude開発元のAnthropicが発表 02

    生成AIが外部システムとつながるインターフェースを提供。 それまでは外部システムとの繋ぎ込みはそれぞれ開発が必要 03 AIエージェントと組み合わせて業務自動化や機能拡張が可能 04
  4. [ MCP Serverの代表的なツール ] インターネットから最新の情報を収集し回答に反映させる Web検索 データベースなどから情報を取得する データベース照会 外部サービス、社内システムと直接連携しデータ取得、 書き込み処理などを行う

    外部APIの呼び出し コード解析、コンテキスト保存、ドキュメント参照 コーディング支援 自分たちで開発することも可能なため、 公式のもの以外に、オープンソースのものも多数存在
  5. MCP Host(Client) Claude, Cursorなど [ MCPの動作イメージ ] Box MCP Server

    Slack MCP Server Notion MCP Server Box Slack Notion
  6. MCP Host Claude, Cursorなど Box MCP Server Slack MCP Server

    〇〇〇 MCP Server Box Slack [ AIエージェント + MCPのセキュリティ ] 悪意のあるMCPから 情報漏洩や破壊的行為など
  7. [ Box MCP Server (Remote) とは ] Box公式のMCP Server。Box環境で動いているのでRemote。 Localで動くBox

    Community版もありますが今回は割愛 01 生成AIからBox上のコンテンツにアクセスし、 コンテンツに関連した操作を実行できるようになる 02 03 AIエージェントにBoxに関連した機能を拡張できる
  8. [ Box MCP Server (Remote)で出来ること ] ファイル内容の取得、アップロード、詳細情報の取得 ファイル操作 フォルダの作成、内容の一覧表示 フォルダ操作

    キーワード検索、フォルダ名検索 検索 Box AIを利用し、Box Hubに質問応答、メタデータ抽出、 複数ファイル分析 Box AI機能 ファイルに関連するすべてのタスクを一覧表示 コラボレーション Box Hubから情報取得。2025-11-05 時点で作成系はなし Box Hub管理
  9. [ RAGとGIGO問題 ] Garbage In, Garbage Out (ゴミを入れればゴミしか出てこない) 計算機科学の言葉で1957年から言われている模様(Wikipediaより) RAGを構築すると必ず遭遇する問題

    生成AIは最先端技術なので、そこはクリアしていると勘違いしがち かつての私もそうでした 取得してくる情報が正確でないと回答も精度が上がらない
  10. 良い点 [ Box MCP Serverを実際に利用してみて筆者の感想 ] 管理者権限でなく、実行ユーザーの権限で動作する AIエージェントと組み合わせBox操作が自動化できる 一番手間のかかる「ファイルを探して、AIエージェント に渡す」を人間がしなくて良い

    ファイル検索など都度Box APIを呼び出し速度が遅い RAGはあらかじめファイルをスキャンしベクトル 化しているので動作が早い Box管理者側設定でMCP禁止にしていると利用不可 RAGと同じGIGO問題も抱えている イマイチ
  11. [ 生成AIが見ていい情報、見たらダメな情報 問題 ] AIが見ても良い情報 AIが見たらダメな情報 社内規定 業務マニュアル 公開情報 など…

    機密情報 人事情報 顧客情報 など… 議事録は どっちになる? 生成AIが回答したらダメなものも対象から除外する NG OK
  12. [ AIエージェントと始める情報整理のステップ ] 目標と現状の把握を明確にする。 どのように情報の分類と重要度の評価をするか 1. 準備と計画 チーム向け文書など対象範囲を限定し小さく始める 2. 小さく始める

    どのように作業、運用をしていくかを策定。 1回で終わりではなく、情報整理は日々の運用が必要 3. 運用ルールの策定 4. 対象範囲の拡大 各ステップはAIエージェントに 相談しながら作業するのがおすすめ 1-3の対象を少しずつ拡大していく。 小さいサイクルを高速に回す
  13. [ おまけ: 過去2年間の業務で得た生成AI導入のポイント ] いきなり全社展開などはうまくいかない。 小規模から展開し、徐々に広げて導入していく 1. 小さく導入する 施策に数カ月かけていると、完了したときには別の良いも のが登場し、周回遅れになっている可能性が高い。

    2. 素早く導入する 1つのツール、サービスに全賭けしない。 常に複数のツール、サービスを併用する 3. 複数の選択肢を持つ RAG構築は情報整理が必須。 いきなりだと構築難易度も高め 4. RAGは情報整理と必須 今回は割愛しましたが、AIエージェント、MCPはセキュリ ティリスクがあります。リスクを理解し、適切に対処する 5. セキュリティリスク セキュリティの話は別の機会があれば