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AI推進委員会とGemini Enterpriseが牽引する全社AI活用とナレッジ活用基盤の刷新

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AI推進委員会とGemini Enterpriseが牽引する全社AI活用とナレッジ活用基盤の刷新

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  MIXI MEETUP!AI DAY 2026 - SESSION ARCHIVE
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AI推進委員会とGemini Enterpriseが牽引する全社AI活用とナレッジ活用基盤の刷新

AI推進委員会・アンバサダー制度による全社AI活用推進と、Google Cloudの「Gemini Enterprise」を活用した大規模社内ナレッジの検索・活用基盤刷新の取り組みを紹介します。「組織的な普及活動」と「Gemini Enterpriseによる知識活用」を組み合わせ、現場から経営までを一気通貫で支える社内AI活用の全体像と、その成果について共有します。

はたらく環境推進本部/コーポレートエンジニアリング部
周 軼駿
はたらく環境推進本部/コーポレートITサービス部/アプリ整備グループ/アプリケーションチーム
岡崎 誠

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□イベントハッシュタグ
#miximeetup2026
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April 06, 2026

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Transcript

  1. ©MIXI MIXI MeetUP! AI DAY 2026 AI推進委員会 と Gemini Enterprise

    が牽引 する全社AI活用とナレッジ活用基盤の刷新 はたらく環境推進本部 コーポレートITサービス部 アプリ整備グループ 岡崎 誠 はたらく環境推進本部 コーポレートエンジニアリング部 周 軼駿 1 / 27
  2. ©MIXI 自己紹介 岡崎 誠 (おかざき まこと) 2022年、ミクシィ(現 MIXI)入社。コーポレートITサービス部 にて、SaaS活用による生産性の高い業務環境の構築を牽引。 現在はリーダーおよびAIアンバサダーとして、AI活用を前提とし

    た全社の業務変革をミッションに活動している。 周 軼駿(しゅう いしゅん) 周さん 写真 2012 年、新卒でミクシィ(現 MIXI)入社。SNS『mixi』の機能 開発や『モンスターストライク』の海外展開を経て、2018 年よ り現職。SaaS 運用や AI 推進に従事し、Gemini Enterprise 導入 では PM(プロジェクト マネージャー)として技術実装から現場 の活用まで基盤作りを主導している。 2 / 27
  3. ©MIXI 部署紹介 いわゆる「情シス部門」 ミッション 「はたらく」環境を、仕組みとプロダクトで前に進める 担当領域 社内IT / 権限・ID基盤 /

    コラボレーションツール / ワークフ ロー自動化 最近のテーマ 「迷わせない」サポート窓口の集約と、AI・SaaS活用による業 務自動化・高速化を重点テーマとして推進中 3 / 27
  4. ©MIXI 利用の二極化 一部の層しか使わず、 全社的な文化にはならない 知見の属人化 個人の便利な使い方が横展開されず、 組織の資産にならない ガバナンスの不安 ルールが不明確で現場が動きづらい MIXIにおけるAI推進の課題

    5 / 27 定着の仕組み化 現場の断片的な知見を全社に広げる 仕組みの構築 ガバナンス ルールや教育体制を整備 有料ツールの配布だけでは、全社浸透は起きなかった 課題 打ち手
  5. ©MIXI AI推進委員会とは 現場主導で回る”推進体制”の確立 AI推進委員会が方針をつくり、 部門長とアンバサダーが現場実装を前へ進める 2024.12 に発足 ・全社横断的な推進体制の構築(トップダウン × ボトムアップ)

    ・取締役の村瀨を委員長としてトップダウンでコミットしつつ、  各事業部門長や全45部署から選任された「AIアンバサダー」を巻き込む構成 ・実装進捗の管理とノウハウの横展開 ・教育・啓蒙イベントの主催 6 / 27 AI施策の実装進捗や活用推進を担う全社横断組織 AI推進委員長 取締役 上級執行役員 村瀨 龍馬
  6. ©MIXI 運用のアルゴリズム 8 / 27 STEP 1 部室⻑合宿 追加 /

    完了をSlackで報告 成果レポートとして全社に展開 「PoCではなく変革」 へ認識合わせ 全社横断でそろえた 運用方針・報告ルール・ガバナンス 勉強会・個別相談 状況把握・課題発見 STEP 2 共通⽅針 STEP 3 現場伴⾛ STEP 4 ⽉次報告
  7. ©MIXI 月次レポートで、現場の実践を全社の学びに 「報告」を「横展開できる知見」に翻訳する 9 / 27 このレイヤーがあることで、委員会は “現場の断片” ではなく、 全社に展開できるパターンとして進捗を見られる。

    全従業員がみられるSlackチャン ネルでAI推進委員⻑の村瀨が投稿 閲覧導線 ROIが明確な成果 経営が知るべき重要な動向 広報価値の⾼い成果 主要技術トレンド 組織的成熟度の進展 セクション
  8. ©MIXI 全部署横断報告ファイルの作成 さらに「AIが読める」形式へ GAS シート読込 → Markdown生成 DL MDを一括 ダウンロード

    AI 要約/集計 重要情報の抽出 検証 ユーザー情報JSON 提出組織チェック “報告をAIが理解できる形”にしてから食わせるのがポイント 11 / 27
  9. ©MIXI 前半まとめ:仕組みの普及と知識基盤の両輪で、 AIは“共通言語”になる ⼈が動く仕組み 知識が使える仕組み 現場→部⾨→経営を ⼀気通貫で⽀える 12 / 27

    AI推進委員会 / アンバサダー 月次レポート / 社内検索 「AIは⼀部の便利ツールではなく、 会社を変⾰する共通⾔語です」 AI推進委員会・アンバサダー・月次レポートで 「使う理由」と「使い方」が全社に広がった
  10. ©MIXI 組織の課題とMIXIの変遷 Before After 背景 • フルマネージドな自社システム (Amazon Kendra +

    Azure OpenAI) • 内製システムの高い運用負荷 • エンジニア工数の逼迫 • 権限管理が難しい • 機能要望が多い 課題 → 変化 • 全社ナレッジの民主化 • マネージドによる運用解放 • 高精度なRAGの提供 • 既存権限(ACL)の自動継承 狙い 高負荷な内製運用から脱却し、活用 とガバナンスに集中できる基盤へ Gemini Enterpriseへの刷新 16 / 27
  11. ©MIXI 導入のスケジュール 2025/3/14 フェーズ1:プレ導入 PoCライセンス契約、環境構築 2025/3/19 フェーズ2:少人数検証 ツールの連携方法・ACLの正常動作の確認 2025/5/09 フェーズ3:AIアンバサダー検証

    部室長とAIアンバサダー160名で安定性・有用 性を評価 2025/6/02 フェーズ4:事業部検証 モンスト・コトダマン中心に、実データで深掘り 2025/7/07 全社リリース 七夕の日に全社展開 4ヶ月で全社リリース 17 / 27
  12. ©MIXI 導入の障壁と突破口 早期リリースの要因 AIアンバサダーとの連携 1人あたり平均削減時間 5.5h / 月 • 自分事化したコアメンバーによる実務検証

    • 数多くの率直なフィードバックと成果の可視化 • 「使いながら育てる」経営判断 突破口:『経営の熱量』 × 『現場の確かな実績の裏付け』が全社導入の決定打となった 18 / 27 障壁:検証の壁(PoCの迷走)× 意思決定の壁
  13. ©MIXI 現在の利用状況 16M files 2TB 累計のインデックスされたドキュメント数 1,600万ファイル / 2TB 以上

    74 Conectors 74以上のコネクタを作成して連携 内訳:Jira(19)、Confluence(16)、Googleドライブ(11)、Slack(10) BigQuery、CloudStorage、他 10 Apps 全社利用、事業部専用環境(モンスト他 9環境) 19 / 27
  14. ©MIXI 導入後の成果:セキュアな横断検索基盤 Jira / Conflue, Slack をはじめとする 多くのコネクタを活用 マルチツール対応 横断検索を“1つの入口”で実現

    • Google Workspaceコアサービス • BigQuery / Cloud Storage • Jira / Confluence • Slack 検索結果(アクセス権のある情報のみ) “見える人にだけ見える” を厳守 「万全のガバナンス」が「情報の民主化」を加速させた。信頼されるナレッジ基盤へ。 厳密な権限管理(ACL) Google Cloud 顧客事例として公開中 「50 のコネクタ」で情報を束ね、「チームメイ ト」としてともに働く。MIXI と freee が選んだ Gemini Enterprise 活用のカタチとは 20 / 27
  15. ©MIXI 活用事例①:社内ドキュメントの検索 社内の「知りたい」が、Gemini Enterprise に聞くだけで完結 狙い / 価値 独自ナレッジの構造化と検索 /

    内製RAGと同等品質を維持しつつ、多岐にわたるドキュメントに対応 21 / 27 ・Confluence ・Knowledge Graph  (従業員情報) ・他 50ほど 連携コネクタ 全社共通 Gemini Enterprise環境 「社内規定」「ゲストWi-Fi」「ランチメニュー」など 幅広い情報を瞬時に提示
  16. ©MIXI ・Jira / Confluence ・Slack ・Googleドライブ ・Cloud Storage  ├ 公式サイト

     ├ 公式X  └ モンストディクショナリ 活用事例②:モンスターストライク あらゆる情報と運営ナレッジを瞬時に呼び出す『モンストRAG』 狙い / 価値 散在するドキュメントを横断検索 / 属人化の解消と、チーム全体での「知の継承」の加速 22 / 27 モンスト専用 Gemini Enterprise環境 連携コネクタ 内製RAG から完全移行
  17. ©MIXI 活用事例③:SNS mixi(ミクシィ) 20年超の運営で 蓄積された情報を「資産」に変える 狙い / 価値 散在するドキュメントを横断検索 /

    歴史や埋もれたドキュメントの抽出 23 / 27 ・Jira / Confluence ・Slack ・Googleドライブ ・Cloud Storage  ├ 公式ヘルプ  ├ mixi Developer Center  └ Qiita Team(部内ナレッジ) SNS mixi専用 Gemini Enterprise環境 連携コネクタ
  18. ©MIXI 課題点1:検索精度の追求 Gemini Enterprise で可能なこと • コネクタを介したデータ接続 • Geminiモデルの高品質な回答 •

    検索最適化 (チャンクサイズ・スキーマの調整) Gemini Enterprise で厳しいこと • 検索アルゴリズムへの介入 (リランキング・ファインチューニング不可) • モデル性能の追従 (Geminiよりも対応が遅い) • 利用状況分析のハードルが高い (検索ワード・正答率の可視化が厳しい) AIは魔法ではない。基盤の「限界」を理解し、地道なデータ整備で精度を勝ち取る覚悟が必要 地道な努力が必要なこと • 継続的なデータクレンジング • コネクタを細分化 24 / 27
  19. ©MIXI 課題点2:インターフェースの起点 「Webブラウザ」から「Slack」へのシフト Web ブラウザ Slack 日常導線 → → 利用開始までの心理的

    ハードル 普段の会話から 意識せずにAIを使う ナレッジ活用が “特別な行為”でな くなる 目指す状態:Slack起点で、社内ナレッジへのアクセスが自然に組み込まれるUX 25 / 27