投稿者 global-ai-media 
求人検索エンジンを運営するJobrapidoが、Google CloudのVertex AI Agent Builderを活用して社内ツールを刷新し、生産性を向上させた事例が公開されました。本記事ではこの事例を端緒に、日本企業が直面する「社内データの散在」という課題に対し、最新のAI基盤を用いてどのように実務的なナレッジ活用（RAG）を進めるべきか、ガバナンスと開発効率の観点から解説します。
Jobrapidoの事例：社内ナレッジ活用の「民主化」
グローバルで求人検索エンジンを展開するJobrapidoは、Vertex AI Agent Builderを採用し、社内の多様なデータソースを連携させた内部ツールを開発しました。この事例の本質は、単に「最新のAIを導入した」ことではなく、エンジニアリソースを過度に消費することなく、社内に点在するデータ資産を実務で使える形に統合した点にあります。
従来のAI開発、特に社内独自のドキュメントを回答ソースとするRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の構築には、データのベクトル化やインデックス作成、検索ロジックの調整など、高度なエンジニアリングが必要でした。しかし、Jobrapidoの事例は、マネージドなサービスを活用することで、ビジネス部門のニーズに即応したツールを迅速に展開できる時代に入ったことを示唆しています。
日本企業における「データサイロ」とRAGの壁
日本企業の多くは、部門ごとに異なるシステムやファイルサーバー、SaaS（Box、SharePoint、Google Driveなど）を利用しており、いわゆる「データのサイロ化」が深刻です。「あの資料はどこにあるのか」「誰が最新の規定を知っているのか」といった探索コストは、生産性向上の大きな阻害要因となっています。
生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）を用いた社内検索やQ&Aボットは、この解決策として期待されています。しかし、日本企業でこれを実戦投入するには、以下の3つのハードルを越える必要があります。
- 開発・運用のコスト：専任のAIエンジニアが不足している中、フルスクラッチでのRAG構築は維持管理が困難。
- 回答の正確性（ハルシネーション）：業務利用では、AIがもっともらしい嘘をつくことは許容されにくい。
- セキュリティと権限管理：「役員報酬の規定」や「未発表の人事情報」など、アクセス権限のない社員に回答が表示されてはならない。
ノーコード・ローコード開発とガバナンスの両立
Jobrapidoが採用したような「Agent Builder」系のアプローチ（各クラウドベンダーが提供するRAG構築支援サービス）は、日本企業にとっても現実的な解となります。これらのサービスは、主要なデータソースへのコネクタがあらかじめ用意されており、ドキュメントを読み込ませるだけで、引用元（グラウンディング）付きの回答を生成する検索エージェントを構築可能です。
特に重要なのが、エンタープライズレベルのセキュリティ設定（ACL：アクセス制御リスト）の継承です。社内のファイルサーバーやSaaSと連携する際、ユーザーの権限に基づいて検索結果を出し分ける機能は、コンプライアンスを重視する日本企業にとって必須要件です。これを自前で実装するのは極めて困難ですが、クラウドベンダーのマネージドサービスを利用することで、既存のセキュリティポリシーを維持したままAI活用が可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
Jobrapidoの成功事例を踏まえ、日本企業が社内AI活用を進める上での要点は以下の通りです。
1. 「作るAI」から「繋ぐAI」へのシフト
高度なモデルを自社で学習させるのではなく、既存の強力なモデル（GeminiやGPT-4など）と自社の独自データをいかにセキュアかつ効率的に「繋ぐ」かに注力すべきです。Vertex AIのようなプラットフォームを活用し、インフラ構築の手間を最小限に抑えることが、プロジェクトのROI（投資対効果）を高めます。
2. データの「整理整頓」が先行投資になる
AIがいかに優秀でも、参照するデータが古かったり、重複していたりすれば、正確な回答は得られません（Garbage In, Garbage Out）。AI導入を契機に、社内ドキュメントの鮮度管理や保存ルールの統一など、泥臭い情報ガバナンスの見直しを行うことが、結果としてAIの精度向上に直結します。
3. 小さく始めて、現場に「育てさせる」
全社一斉導入を目指して要件定義に時間をかけるよりも、特定の部署（例えばヘルプデスクや法務部門など）に限定してプロトタイプを導入し、フィードバックを得ながら調整するアジャイルなアプローチが有効です。マネージドサービスを利用すれば、PoC（概念実証）の立ち上げも数日〜数週間で完了可能です。