導入目的・ユースケース設計
導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。
導入から運用までの3つの領域
利用開始だけで終わらせず、対象業務、データ、運用を段階的に整えます。
初期設定・データ連携
初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。
品質評価・運用・ガバナンス
出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。
製品導入と業務連携・運用設計を一つのロードマップで進める
業務へ導入するには、対象業務、参照データ、権限、出力の評価基準を具体化する必要があります。grasys（グラシス）はユースケースの整理、初期設定、データ連携、利用開始後の評価とガバナンスを段階的に担います。
- Gemini Enterpriseの導入目的と対象業務を整理
- Google Workspaceと社内データを連携
- クイックスタートからエージェント実装へ展開
- 権限・ログ・監査を含む運用設計
Gemini Enterprise導入で目指す4つの状態
早期の利用開始
対象と範囲を絞り、検証可能な単位から利用を始めます。
権限を踏まえた連携
既存のアクセス権限とデータの扱いを確認し、接続方法を設計します。
業務に合わせた利用手順の設計
現場の手順と判断に合わせ、AIに任せる処理と人が確認する範囲を整理します。
監査可能な運用
ログ、ルール、責任範囲を明確にし、確認可能な運用を整えます。
AI・データ活用の導入事例
AI、検索、データ活用を業務へ取り入れた事例をご紹介します。
LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化
Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。
事例を見る
限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援
開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。
事例を見るDiscover
この内容に関連する課題・目標・技術
同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。
Gemini Enterprise導入の進め方
対象業務の整理から品質評価・運用改善までを4段階で進めます。
目的と対象業務の整理
導入目的、利用者、対象業務と期待する変化を整理します。
環境・データ連携設計
権限、接続先、セキュリティとガバナンス要件を設計します。
初期導入・検証
対象範囲へ導入し、実際の業務を使って利用方法と品質を確認します。
品質評価・運用改善
出力結果とログを確認し、設定、利用ルール、データ連携を継続して改善します。
よくあるご質問
Gemini Enterpriseの導入と運用に関する主なご質問です。