Copilot・Claude と社内ナレッジの接続
社内の資料・データベースを Copilot・Claude から参照できるように接続し、「社内のことを知っているAI」として日常業務で使える状態にします。
BEFORE
一般知識しか答えられないAI
AFTER
社内ナレッジを踏まえて回答
実例
実験データ基盤の Copilot 連携
Copilot / Claude 業務導入
ツール導入で終わらせない。
業務を、AIネイティブに
作り替える。
Copilot・Claude などの AI ツールを配って終わり、使うのは一部の社員だけ──そうした「ツール導入止まり」を、全社の日常業務に定着する形へ作り替えるサービスです。社内ナレッジとの接続、繰り返し発生する定型業務の「スキル」化、AI駆動開発の環境整備、利用ガバナンスの策定まで、定着に必要な仕組みを一つずつ整えます。 どんな仕事に時間がかかっているか、データはどこにあるか、AIで変えられる部分はどこか。業務とIT投資を一つずつ見直し、AIを前提とした業務設計まで伴走します。私たち自身が開発・経営のあらゆる場面でAIを最も激しく実践しているユーザーであり、その運用ノウハウをそのまま提供します。
Problems
課題
01
導入率は上がった。
成果は、まだ出ていない
- 生成AIの企業導入率は57.7%※1まで上昇。しかし「期待を大きく超える効果」を実感した企業はわずか4.0%と、導入と成果の間に大きなギャップがある
- 日本企業の「期待を上回る効果」実感率は約10%※2と、米国（約45%）・英国（約40%）の1/4以下
- 約70%※3のAI導入プロジェクトがPoC段階で停滞。導入企業の59.8%が「効果測定を行っていない」
生成AIの導入率 vs 期待を超える効果
「期待を上回る効果」実感率（国別）
70%
AI 導入プロジェクトが PoC 段階で停滞している割合
59.8%
AI 導入企業のうち効果測定を行っていない割合
02
「活用方法がわからない」まま、
ツールだけが配られている
- 70.3%※1の企業が「リテラシー・スキル不足」をAI活用最大の課題として挙げる
- 企業の約50%が「効果的な活用方法がわからない」「セキュリティリスクが不安」として踏み出せていない
- 使い方が個人任せのままでは、成果が一部の社員の工夫に依存し、組織の生産性向上につながらない
03
AI人材の採用では、
間に合わない
- 2030年には12.4万人※4のAI人材不足が見込まれる
- 2040年にはAI・ロボット利活用人材の不足が326〜340万人※5規模に拡大すると経産省が試算（2025年5月／改訂版2026年3月）
- AI関連求人は2017年度比6.6倍に拡大したが、供給が追いつかない構造的不足
326万人
2040年に不足するAI・ロボット利活用人材（試算）
Solutions
アウタークが提供する
ソリューション
AI駆動開発の環境構築と自走化支援
GitHub 運用・レビュー・自動テストまで含めたAI駆動開発の環境を整備し、社内の開発チームが自走できる状態まで伴走します。
BEFORE
AIツールが開発に活きない
AFTER
開発プロセス全体をAI前提に
実例
大規模WebサービスのAI駆動リプレイス支援
AI駆動開発の基盤整備と自走化支援
自社実践: 開発プロセスへのAI全面導入
定着・ガバナンス設計
利用ルール・権限・機密情報の扱いを定め、繰り返し発生する定型業務のスキル化と効果測定まで、導入後の定着を見据えて運用を設計します。
BEFORE
ツールを配っても使われない
AFTER
業務に溶け込むAI活用
References
- ※1野村総合研究所 IT活用実態調査（2025）
- ※2PwC Japan 生成AIに関する実態調査 2025春
- ※3JUAS 企業IT動向調査 2025
- ※4経済産業省 IT人材需給に関する調査（2019）
- ※5経済産業省 2040年の就業構造推計（2025年5月／改訂版2026年3月）
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