そのAI、現場で本当に使われますか？ -PoC ・ AI ハッカソンの先に進めた実践例-

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1. そのAI、現場で本当に使われますか？ -PoC ・ AI ハッカソンの先に進めた実践例- 2026年7月16日 株式会社シーイーシー コネクティッドイノベーション事業部 クラウドサービス開発 長井 崇文
2. Who are you？ コネクティッドイノベーション事業部 2026 Japan All AWS Certifications Engineers 2026 Japan AWS Jr. Champions ◼ 長井 崇文 Nagai Takafumi ▪ 出身 ：兵庫県 ▪ 好きなAWSサービス ：Amazon Bedrock 1
3. What is CEC? 株式会社シーイーシー Computer Engineering & Consulting Ltd. 売上高 658億円 設立年月日 従業員数 事業内容 代表取締役社長 姫野 貴 ⚫ インテグレーションセグメント 2,550名 事務所 各種許認可 本社 東京（恵比寿） 連結子会社 拠点 ⚫ 経済産業省システム監査企業台帳登録企業 システム・インフラ構築、 マイグレーションサービス ⚫ 経済産業省情報セキュリティサービス台帳登録企業 ⚫ コネクティッドセグメント ⚫ プライバシーマーク認定事業者 11820032(14) データマネタイゼーション クラウドサービス開発 制御開発・品質検証 65億8千6百万円 資本金 （ 2026年4月1日現在） （2026年1月期） 代表者 1968年2月24日 8 社 東京（品川） 神奈川（座間・川崎） 愛知（名古屋・豊田） 大阪･福岡･富山･宮崎 ⚫ 品質マネジメントシステム ISO9001:2015（登録証番号JQA-1481） ⚫ 情報セキュリティマネジメントシステム ISO/IEC 27001（登録証番号JQA-IM0007） ⚫ ITサービスマネジメントシステム ISO/IEC 20000（登録証番号JQA-IT0005） ⚫ ソリューションセグメント データセンター セキュリティ 2
4. 皆さんに質問です。 PoCは動いた。 でも、本番業務に入れられていますか？ 検証は成功した。でも本番利用の設計ができていない 次に何をすればいいか分からない 3
5. Agenda 1 現状把握 なぜ止まるか 2 3 4 AI Ready MVP開発 MCP 【考え方】 【手段】 【技術】 基盤を整える 機能を絞って作る 安全にAIを使う ＋ 事例・進め方・まとめ 4
6. 申込者が聞きたいこと（アンケートより） 「既存環境や社内データを含めて、どう本番業務へつなげるか」 「AIエージェント全社展開の準備は、どの程度まで進めればよいか」 「PoC止まりの要因を検証したい」 Q1 基盤が整っていない → AI Ready Q2 進め方が分からない → MVP開発 Q3 AIに権限を与えすぎないか不安 → MCP この発表で、3つの問いに答えます。 5
7. 今日の結論 AIエージェント本番化に必要な3つの軸 【考え方】 【手段】 AI Ready MVP開発 基盤を整える 機能を絞って作る 【技術】 MCP 権限を与えすぎない AIにはMCP経由で操作 この3つの観点で設計すれば、PoCから本番適用に進める。 6
8. 【考え方】 AI Ready とは AIを本番で安定的に動かすために、 技術・組織・運用の土台を段階的に整えていく取り組み データ 技術 統制 運用 組織 正確で使いやすい 既存システムとの ルール化と 止めずに回す 定着させる データの整備 安全な接続 リスク管理 品質維持 人材と体制 7
9. 【考え方】 AI Ready とは AIを本番で安定的に動かすために、 技術・組織・運用の土台を段階的に整えていく取り組み AIが理解しやすいように「準備が整った状態」 データ 技術 統制 運用 組織 正確で使いやすい 単にAIツールを導入するだけでなく、 既存システムとの ルール化と 止めずに回す 定着させる データの整備 安全な接続 リスク管理 品質維持 データ、人材、ガバナンス（ルール） 人材と体制 の3つの土台が揃っていること 8
10. 【考え方】 AI Ready：自社の現在地を確認する 5つの問いに「Yes」と言えますか？ データ 技術 統制 運用 組織 ──────── ──────── ──────── ──────── ──────── AIが理解しやすい 保存形式か 既存システムとの 連携は適切か ルールは 現場に浸透するか 継続的に運用する 仕組み・技術は 揃っているか セキュリティは担保 できているか 現場を考慮できた 設計になっているか 適切に評価し、 改善を継続する 人材と体制が 整っているか 「No」が多い ＝ 今すぐ本番適用より、土台設計から始めるフェーズ。
11. 【手段】 MVP開発 とは Minimum Viable Productの略で、 機能を最小限に絞り、フィードバックを得て、短いサイクルで継続的に改善する開発アプローチ 【例】 全社でいきなり導入でも１部署で試す → 成功したら横展開 従来の開発 MVP開発 最初から機能を盛り込む 機能を1つに絞って作る リリースまでFBなし ニーズとずれるリスク大 VS 現場のFBを即反映 ニーズとのギャップが小さい LINEも最初はチャットと電話だけだった。機能を絞るからこそ、速くFBが得られる。 10
12. 【手段】 MVP開発 で体感したこと（AIハッカソン） 社内AIハッカソン（2ヶ月）： 1ヶ月目に企画・設計 2ヶ月目にAI駆動開発でFBを得ながら実装 例1：商流の可視化Webアプリ 例2：経理資料チェックPCアプリ 機能は「可視化」だけ 機能は「チェック」だけ → FBで「ここが欲しかった」が判明 → FBでUIを数日で刷新 機能を絞れば動く。次は、AIに何をどこまでさせるか？ 11
13. 【技術】 MCP とは Model Context Protocol の略で、 AIが使えるツールを事前に定義し、そのツール経由でのみ情報取得や操作を許可する仕組み 全権限型 ツール経由型（MCP） AIがDBやAPIに直接アクセス 定義されたツールのみ使用可能 → 想定外の操作・漏洩リスク → 範囲限定＋ログが残る 部門横断やオンプレ連携でAIに与える権限が広がるとき、この設計が必要になる。 ※ すべての場面で必要というわけではない。 12
14. 【技術】 MCP の設計例 ツール定義の例：AIに許可する操作を明示的に制限する 検索ツール 対象文書を検索し、 該当箇所を返す。 書き込み・削除は不可。 登録ツール データ登録を提案し、 人間が承認する 通知ツール 送信先制限 事前定義された宛先に のみ送信可能。 3軸を整理したところで、実際の事例を見てみましょう。 13
15. 事例：コンタクトセンターRAG 【課題】 ・ 既存RAGシステムの精度が低く、特にOffice文書が扱えない ・ システムを外注しており、社内に開発の知見が少ない 【やったこと】 【MVP開発】 Figmaでモックを作成からスタート 【AI Ready】 Office前処理 【内製化支援】 顧客エンジニアと一緒にAI駆動開発 【成果】 ・ 内製化完了予定（未経験から1年半） 【苦労しているポイント】 AI駆動開発 → 内製化支援に時間がかかった 14
16. 事例：設備保全AIエージェント 【課題】 ・ 熟練担当者の一斉退職時期が控えており、ノウハウが属人化している ・ 拠点や工程ごとにデータ仕様が異なり、手書きのものも多くある 【やったこと】 【AI Ready】 データフォーマットの構築 【MVP開発】 AIによる判断根拠表示 【成果】 ・ MTTR(復旧時間)の短縮 ・ 複数拠点を見据えた、製造業の現場データ活用基盤 【苦労しているポイント】 AI Readyを進める上で、現場 vs AI （現場目線が重要。でも、AIの精度面では。。） 15
17. PoCから本番化への進め方 1 2 3 4 5 業務選定 AI Ready MVP 本番設計 展開 1つ決める データ整理 最小機能で作る MCP利用検討 成功を横展開 ※ Step3は1回で終わりではない。MVP → FB → 改善を繰り返す（1周 = 2-4週間） 難所：「全部やりたい」で絞れない / ニーズが曖昧 / セキュリティ審査が通らない 16
18. 今日の結論 【再掲】 AIエージェント本番化に必要な3つの軸 【考え方】 【手段】 AI Ready MVP開発 基盤を整える 機能を絞って作る 【技術】 MCP 権限を与えすぎない AIにはMCP経由で操作 この3つの観点で設計すれば、PoCから本番適用に進める。 17
19. （レゾラナ ： データ利活用基盤） AI戦略を実現するためのデータ蓄積・加工・分析環境を早期に導入 18
20. AWS取り組み ハイライト 2014年：APN（AWS Partner Network）パートナー認定 2020年：「公共部門パートナープログラム」取得 2021年：Advanced Tier サービスパートナー昇格 2022年：AWSソリューションプロバイダー（SPP）認定 2023年：「内製化支援推進AWSパートナー」取得 2024年：「AWS Well-Architectedパートナープログラム」取得 「AI Practitioner of the Year」国内初受賞 AWS認定資格者数 資格者数 1500+ AI Practitioner 認定資格者数 400+ 案件数 導入実績 500+ 19
21. クラウド、AI、IoT、クルマ、データ利活用など幅広くシステム開発実績が多数ございます あなたの悩みを一緒に考えさせてください 株式会社シーイーシー 営業グループ 営業本部 営業推進部 TEL： 03-5783-3181 FAX： 03-5783-3165 Email ：cec-marketing@cec-ltd.co.jp URL： https://www.cec-ltd.co.jp/