AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス
AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス

散在するデータを統合し、
AIが今すぐ使える環境を。

AI Ready とは

社内データがAIエージェントや生成AIに“今すぐ”つながり、成果に結びつく状態。

SaaS・DB・ファイルを統合し、あなたの業務に最適化されたAI活用環境を構築します。

Oracle資産のAI活用高精度な回答堅牢なセキュリティ
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社内で蓄積されたデータを何のために使いますか？

人がデータを見る時代から、 AIがデータを見る時代へ

こんな課題、抱えていませんか？

AI活用の第一歩は「データ」から。しかし、多くの企業でその基盤が整っていません。
生成AIやAIチャットの可能性は理解していても、実業務に落とし込めない…。その背景にはこんな課題があります。

社内に点在するデータがAIで活用できていない
生成AIやAIチャットを試したが実業務に活かしきれていない
Oracle DBなど既存資産をどのようにAIと連携すべきかわからない
AI活用が属人化しており、組織的に展開できない
社内機密や個人情報を含むデータを安全に扱えるか不安がある
将来的に、RAGやMCPを使った業務AIエージェントを実現したい

こんな課題、そして“いま”踏み出すべき理由

ChatGPTの登場からわずか数年。生成AIはすでに、検索・分析・文章作成・意思決定のスピードを劇的に変えています。
いまや製造業・金融・ITなどあらゆる業界で、「生成AIで業務効率を数十％改善した」という事例が次々と生まれています。

📈

営業

過去案件データを即時参照し、提案資料や見積もりの準備時間を大幅削減。

🤝

カスタマーサポート

FAQや履歴のAI参照で一次解決率の向上を実現。

🏢

経営層

経営データをAIに即時分析させ意思決定を高速化。

生成AIが生み出す価値の源泉は、企業が持つ膨大なデータです。その価値を“成果が出る形”で引き出すためは“質の高いデータ基盤”が不可欠です。

“あなたの会社独自のAI基盤”を構築します

AI Ready Platform on OCI 導入支援サービスは、OCI上に “AIデータプラットフォーム” を構築し、社内に散在する業務データを AI が活用できる形に統合します。ベクトル化を行ったRAG構成やSQL問合せ型のMCP構成にも対応し、ユースケースに応じた最適なAI連携を実現します。
「今すぐAIエージェントを接続して使える状態」＝“AI Ready"を提供する導入支援サービスです。

サービス全体像

なぜ“安心して”AIを業務に活用できるのか

✔

1. 社内データで誤情報を最小化

生成AIが外部情報に頼らず、貴社の社内データを直接参照して回答。

  • RAG構成により、事実ベースでの応答が可能になり、誤情報（ハルシネーション）を大幅に抑制
  • FAQ検索や履歴参照など、回答精度が求められる業務でも安心
🛡

2. OCIによる堅牢なセキュリティ

AI Ready PlatformはOCI（Oracle Cloud Infrastructure）上に構築。

  • ゼロトラスト設計によるアクセス制御
  • データ暗号化と監査ログの標準装備
  • プライベート接続での閉域構築が可能
🗄

3. Oracle Databaseとの親和性

OCIはOracle Databaseとの親和性が最も高いクラウド基盤です。

  • 既存のテーブル設計・スキーマを変更せずにAI基盤へ連携可能
  • FastConnectなどの専用回線による低遅延・高速接続
  • 既存のライセンス契約や運用体制をそのまま活用可能

サービスの特長

1.Oracle Databaseを “そのまま”AIで活用可能に

基幹業務で蓄積された Oracle データを、AI活用可能な形式へ整備。テーブル設計を維持したまま、AIエージェント等との連携が可能なAIデータプラットフォームを構築します。

2.多様なデータソースを一元統合

Salesforce、kintone、社内DB、ファイルサーバなど、企業内に散在する業務データを横断的に集約・統合。汎用 ETL による API 連携・バッチ処理により、SaaSや業務DBの構成を変更することなく導入可能。

3.柔軟にAI活用がスタート可能

AI活用のユースケースが明確な場合は、その目的に最適化したRAG構成を実装。また方向性が固まっていない場合でも、汎用的なRAG・AI検証環境を構築し、AIチャットやナレッジ活用のスモールスタートが可能。

4.“MCP対応”のAIデータプラットフォーム

外部のAIエージェントやLLMが自然言語で生成したSQLを、MCP接続でAIデータプラットフォームでのSQL処理をセキュアに実行。ベクトル化不要で構造化データに直接アクセスできます。

活用シナリオ

シナリオ①：大手製造業 – 営業部門の情報検索を高速化

Before
  • 製品マニュアルや契約条件が部門ごとのファイルサーバに分散
  • 営業担当が必要情報を探すのに平均15分かかっていた
After
  • Oracle DBとファイルサーバをAIデータプラットフォームに統合
  • AIチャットで契約条件や仕様書を瞬時に検索可能に
効果（想定）
情報検索時間を 60％削減／月間200時間以上の業務時間を削減

シナリオ②：保険業 – 顧客対応の精度とスピードを両立

Before
  • 契約者情報や請求履歴が基幹DB・SaaS・紙書類スキャンデータに分散
  • 横断的な検索や分析に時間がかかる
After
  • OCI上に契約者データ・請求履歴・問い合わせ履歴を統合
  • RAG検索で顧客対応に必要なデータをリアルタイム取得
効果（想定）
問い合わせ対応時間を 40％短縮／一次解決率 20％向上

シナリオ③：SaaS企業 – ナレッジ共有の属人化を解消

Before
  • サポート部門のナレッジ共有が担当者任せで品質が不安定
  • 新人オペレーターが即戦力化しづらい
After
  • FAQ・マニュアル・チケット履歴をAIチャットに統合
  • 誰でも均一な回答ができる環境を構築
効果（想定）
新人研修期間を 2週間短縮／一次解決率 15％向上

導入プロセスと支援内容

当社は設計～構築～AI機能実装までワンストップで支援します。

0

Phase 0：構想整理 – お客様の現状・構想把握。最適なAIデータ基盤構成案策定

  • AI活用ニーズ・ユースケース のヒアリング
  • 現行システム構成（クラウド ／DB／SaaS等）の確認
  • データソースの種類・接続性 の把握
  • セキュリティ・ネットワーク制約 の確認
1

Phase 1：要件定義 – AIデータ基盤構築に向けた技術前提条件の明確化

  • 接続対象データソースの構成 ・規模の把握
  • 連携方式の可否とデータ特性 の分類・整理
  • ネットワーク・セキュリティなど 非機能要件の確認
  • バッチ処理やスケジューリング 要件の定義
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Phase 2：基盤設計 – セキュアで拡張性あるAIデータ統合基盤の設計

  • OCIサービス構成の設計
  • データ連携アーキテクチャ設 計（ツール選定・パイプライン設計）
  • セキュリティ・ネットワーク設計 （NW・権限・暗号化・監査ログ）
  • AI最適化データ構造設計 （AI 活用に向けたデータモデル）
  • 運用・監視設計 （バッチ ・障害対応・性能監視・アラート）
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Phase 3：基盤構築 – 設計に基づいたAIデータ基盤の構築

  • クラウド環境の構築・初期設定
  • データ収集・連携処理の実装
  • AI向けデータ変換（クレンジング・正規化・メタデータ付与）
  • セキュリティ機能の実装（アクセス制御・暗号化・バックアップ 等）
  • 動作テスト・調整
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Phase 4：AI機能実装 –”AI Ready”な業務活用環境を実現

  • RAG検索機能の構築（ベクトル化・検索・回答生成の実装）
  • MCP Serverの構築（設定・セキュア接続・監査対応）
  • チャット形式の対話UIの開発
  • 精度調整と応答品質の最適化

こんな企業におすすめです

既存のOracle Databaseを最大限活用したい企業

複数システムに分散した業務データをAIで横断利用したい企業

PoCから全社展開へ移行したいが、セキュリティ面が不安な企業

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