Gemini

Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。

• AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。
• データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。
• 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。

Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。

• 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。
• 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。

個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。

• 業務・判断フロー設計: 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。
• エージェント・ツール連携実装: 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。
• 評価・監視・ガバナンス: 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。

Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。

• 分散した社内情報とアクセス権限を整理: 保管先、文書形式、更新方法、利用者とアクセス権限を確認し、検索対象を整理します。
• 検索・RAG方式とデータ接続を設計: Agent Search、RAG、ベクトル検索などから目的に合う方式を選び、データへ接続します。
• 回答品質と参照元を継続的に評価: 質問、検索結果、回答と参照元を評価し、データと検索設定を継続して改善します。