AI統合：企業のシステムで活用するChatGPT、Claude、Gemini
Mesterséges Intelligencia Központ Kft. は、ブダペストのソフトウェア開発会社です。OpenAI（ChatGPT）、Anthropic（Claude）、Google（Gemini）の言語モデルを企業のシステムに組み込みます。存在するあらゆるものを人工知能でつなぎます。
要点： 言語モデルはAPIを通じて既存システムの一部になり、その結果は実際に使われる場所、つまりCRM、ERP、ECサイト、メールソフトに届きます。モデルは独立したレイヤーに分けるため、プロバイダーを交換でき、モデルにはタスクに必要なデータだけが渡ります。
AI統合とは？
AI統合とは、社員がテキストをコピーして出し入れするウィンドウが、もう一つ増えることではありません。言語モデルはプログラミングインターフェース（API）を通じて、既存システムの一部になります。タスクに必要なデータを受け取り、読み取り、要約、分類、翻訳、文章作成といった得意な処理を行い、その結果は実際に使われる場所、つまりCRM、ERP、ECサイト、メールソフトに届きます。具体的な構築の流れは、企業のシステムを人工知能とどのようにつなげばよいですか？の記事で段階を追ってご説明しています。
モデルが回答するだけでなく、登録、送信、予約といった操作も実行する必要がある場合、それはもうAIエージェントです。これについてはAIチャットボット・AIエージェントのページでご説明しています。
活用できる場面
| 分野 | 例 |
|---|---|
| 文書 | 請求書、契約書、納品書からのデータの読み取りと照合 |
| メール | 受信メールの分類と転送、担当者向けの返信の下書き |
| CRM・ERP | 顧客履歴の要約、見積もりの文面作成、ふだんの言葉によるデータへの質問 |
| ECサイト | 商品説明文、翻訳、より精度の高い検索、カスタマーサポートの回答 |
| 社内ナレッジ | 規程、マニュアル、過去のプロジェクトから作る、社員が質問できるナレッジベース |
業務システムに組み込まれたAIについては業務ソフトウェアのページで、複数のシステムにまたがる自動化されたプロセスについては業務プロセス自動化のページでご覧いただけます。
モデルは交換できます
言語モデルは急速に進化しています。今日の最適な選択が、将来もそうであり続けるとは限りません。そのため、モデルを独立したレイヤーに分けています。プロンプト、データへのアクセス、品質測定は企業のシステム側にあり、プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google）は、システムを書き直すことなく交換できます。切り替えはすべて、本番環境に移す前に、その企業自身の事例で測定します。
データ保護：どのデータがどこへ？
AI統合はデータ処理でもあります。そのため設計で最初に検討するのは、どのデータを企業のシステムの外に出してよいかという点です。当社が注意している点は次のとおりです：
- データの最小化： モデルに渡すのは、タスクに必要なデータだけです。個人データは、可能な限りマスキングまたは仮名化します。
- プロバイダーの利用条件： ビジネス向けAPI経由で送られたデータを、モデルのプロバイダーがどこに、どのくらいの期間保存するのか、またモデルの学習に使用するのかを確認します。
- 契約： モデルのプロバイダーは通常データ処理者にあたるため、データ処理契約が必要です（GDPR第28条）。高リスクのデータ処理では、データ保護影響評価も必要です（GDPR第35条）。
- 権限とログ： モデルが参照できるのは、質問したユーザー自身が閲覧できる範囲に限られます。また、誰が何を質問したのかをさかのぼって確認できます。
これは情報提供であり、法的助言ではありません。最終的な法令適合性については、データ保護責任者や弁護士にもご相談されることをお勧めします。規則の本文：EUR-Lex上の一般データ保護規則（GDPR）。AIがチャットボットとしてお客様と会話する場合の透明性とデータ保護のルールは、AI ActとGDPR：企業のチャットボットでは何に注意すべきですか？の記事で、チェックリストとともにまとめています。
AI統合の進め方
- 無料の初回のご相談： どの作業を機械に任せたいのか、データがどのシステムにあるのか。
- 実際のサンプルによる要件定義： 企業自身の文書やメール（必要に応じて匿名化したもの）を使い、モデルに何ができ、どこで間違えるのかを確認します。
- 規模測定とお見積もり： 開発の規模をCOSMICファンクションポイントで測定し、そこからお見積もりとスケジュールを作成します。
- 段階的な開発： システムへの組み込み、権限、ログ記録、品質測定を、定期的なデモを交えて進めます。
- 引き渡しと運用： ソースコードと利用権の扱いは、契約で定めます。引き渡し後は、モデルの動作の監視を含め、運用・保守もお引き受けします。
当社自身の事例
当社自身も、このように取り組んでいます。当社のトップページでは、Claudeの言語モデルで動くAIアシスタントがゲームを見守っています。大きな見せ場にはおよそ1〜2秒で反応し、ゲームの14言語で訪問者と会話します。ゲームの風景や障害物は、当社独自の制作ラインで作られています。言語モデルが設計し、画像生成モデルが描き、プログラムが結果をチェックし、採用するかどうかは人が判断します。
よくあるご質問
AI統合をGDPRに準拠させることはできますか？
はい、そのように設計すれば可能です。データの最小化、データ処理契約、適切なプロバイダーの利用条件、権限管理、ログ記録によって実現します。特定のデータ処理が準拠しているかどうかは、その目的とデータによって異なります。これは情報提供であり、法的助言ではありません。
どのモデルを選びますか？
タスクによって異なります。当社が重視する点は、ハンガリー語の文章の品質、タスクの性質（テキスト、文書、画像）、速度、利用料金、データ取り扱いの条件、そして可用性です。候補となるモデルを企業自身の事例で試し、測定結果に基づいてご提案します。モデルは交換できるため、この判断はあとから見直すこともできます。
AIは自社の文書をもとに回答できますか？
はい。この手法はRAG（retrieval-augmented generation、検索拡張生成）と呼ばれます。システムがまず企業の文書から質問に関連する箇所を探し出し、モデルがそれをもとに、出典を示して回答します。ハンガリー語の文書とハンガリー語の質問にも対応しています。詳しくはAIチャットボット・AIエージェントのページをご覧ください。
私たちは何を準備すればよいですか？
- 明確に定めた目標：どの作業をより速く、あるいはより正確にしたいのか。
- 実際のサンプルをいくつか（文書、メール、質問）。必要に応じて匿名化したもの。
- 連携するシステムのテスト環境またはインターフェースへのアクセス。
- 業務プロセスを把握している窓口担当者。
- どのデータをモデルに渡してよいかについてのご判断。
料金は何によって決まりますか？
料金は2つの部分から成ります。開発費は機能規模から決まり、機能規模はCOSMICファンクションポイント（ISO/IEC 19761）で測定します。モデルの実行にかかる費用はプロバイダーの従量課金で、処理するテキストの量（トークン数）に比例します。この費用は設計段階で見積もり、モデル選びの際にも考慮します。詳しくは料金の考え方のページをご覧ください。ご質問があれば、お問い合わせのページに記載の連絡先までご連絡ください。