社会課題解決理念のもと、車両運行サービス、自治体 BPO、IP ビジネス、外食・観光サービスなどを幅広く展開する持株会社、シダックス株式会社様。多角的な事業展開に伴い、社内の情報はそれぞれの業務に適したツールで管理されてきました。同社は AI 戦略室を新設し、社内のあらゆるシステムが AI で有機的につながるシステム群「STELLA」の構想のもと、全社での AI 活用を本格化させています。KDDIアイレットは、その構想の「顔」となる汎用 AI エージェントプラットフォームの設計・開発を、自社ソリューション「Google Cloud かんたん AI パック」をベースに担当。 UI/UX 設計からデザイン、外部ツール連携の実装、次フェーズに向けたロードマップ策定まで、一貫してプロジェクトを推進しました。
抱えていた課題
- 2023年から内製チャットボットを運用していたが、最新技術への追従や検索できる情報の範囲に課題があり、社内システムとの高度な連携に対応できるシステムへの刷新が必要とされていた。
- あらゆる業務を AI と協働で行なうという構想のもと、必要な情報へ汎用的にアクセスして操作できる仕組みづくりが求められていた。
- 車両事業の運転士をはじめデジタルツールに日常的に触れる機会が限られる社員も多く、誰でも直感的に使える AI 基盤の構築を検討していた。
- AI の利用状況を可視化し、経営層への報告や導入効果の検証につなげられる体制の整備を見据えていた。
KDDIアイレットの
取り組み
- 自社ソリューション「Google Cloud かんたん AI パック」をベースに、デジタルツールへの慣れに関わらず誰もが迷わず使えるチャット環境を設計・構築。
- MCP（Model Context Protocol）の実装により、AI が外部ツールを自律的に呼び出す仕組みを確立。管理者がブラウザ上からエージェントや連携ツールを柔軟に制御可能に。
- チャット履歴の検索機能と利用状況の可視化基盤を構築し、経営層への報告体制の土台を整備。
- シダックス様のブランドカラーを取り入れた UI デザインの刷新。
- 早期にデモ環境を展開してフィードバックを同一フェーズ内で反映するアジャイル型の進め方を採用し、次フェーズの優先順位付けとロードマップ策定までをフェーズ内で完了。
お客様が
得られた結果
- 特定のキーワードから過去のチャット履歴を素早く特定できる、実用的な検索・対話環境が整った。
- システム利用の浸透度や導入効果を検証するためのデータ基盤が構築され、経営層への報告体制の土台が整備された。
- エンドユーザーに意識させることなく、管理者側で AI エージェントや外部連携ツールをブラウザ上から柔軟に制御・メンテナンスできる運用体制が実現した。
- 開発に空白期間を設けることなく、次フェーズの優先順位付けとロードマップ策定へそのまま移行できた。
「誰もが迷わず使える」を設計方針に。AI 戦略室の構想を全社が使えるかたちへ
シダックス様では「AI 活用によって業務効率を飛躍的に向上させ、現場で働くエッセンシャルワーカーに還元する」という目標を掲げ、2026年4月に AI 戦略室を新設しました。同部門では、基幹システムのリプレースやマニュアルの一元化、暗黙知の収集と還元といった複数のプロジェクトを並行して推進。いずれも AI ネイティブなシステムとして設計・選定を進めています。同社はこれらが有機的につながったシステム群を「STELLA」と名付け、将来的にはあらゆる業務を AI エージェントと協働で進められる体制の確立を目指しています。
同社は元々、内製でチャットボットを開発して業務効率化に取り組んできました。しかし、このシステムで社内情報を効率的に検索できるようになったものの、その後の AI エージェント対応や外部システムとの連携などの潮流に対応できず、早期に陳腐化してしまいました。この経験から、高い汎用性と拡張性を持つ仕組みを素早く作る方針を採用。そこで、STELLA の”顔”となる汎用チャットボットの構築を、KDDIアイレットが自社ソリューションである「Google Cloud かんたん AI パック」をベースに開発いたしました。
KDDIアイレットが設計方針の軸に据えたのは、「足すのではなく絞る」ことです。シダックス様には車両運行の現場をはじめ、パソコンに向かう時間が長いとは限らないスタッフが数多く在籍しています。ログイン認証は Google アカウントに一本化し、画面には「ログイン」ボタンを1つだけ表示。既存の「通常チャット」は削除し、グラウンディング機能付きの Google 検索へ統合して「新しいチャットを始める」ボタンに集約しました。入り口が複数あると初めて触る方は選ぶところから迷ってしまうため、あえて1つに絞っています。AI モデルの表記も型番のような技術的な名前ではなく、利用者が選びやすい表現に置き換えました。
技術面では、MCP（AI が外部システムと連携するための共通規格）を実装し、AI が外部ツールを自律的に呼び出して動作する仕組みを確立しています。チャットごとにツールのオン・オフを切り替えられる機能を搭載し、会話の途中でツールをオフにした場合でも AI がフォールバックして別の方法で回答を試みる設計としました。会話の状態を保ったままツール構成だけを動的に変更できる点が特徴です。管理者向けには、エージェントやツールの登録・更新・削除をブラウザ上で行える管理画面を用意しつつ、エンドユーザーのチャット画面からは非表示にすることで、利用者を迷わせない使い勝手とセキュリティリスクのある外部接続の制御を両立しています。
つくりながら見せる開発プロセスと、次フェーズへの接続
デザイン面では、シダックス様のブランドカラーである赤を画面の主要部分に配置し、同社に最適化されたサービスであることを視覚的に表現しました。ブランドカラーの赤はエラーや警告を示す色と近いため、使用する割合を最低限に抑え、警告の認識しやすさを担保しています。本番リリースに先駆けて、経営層への社内プレゼンテーション用の「動くデザインモック」も作成。広報の担当者からもご意見をいただきながら、サービス名とシダックス様のブランドとの統一感を検討しています。
開発の進め方としては、早い段階でデモ環境をシダックス様に展開し、フィードバックを同じフェーズの中で反映していくアジャイル型のアプローチを採用しました。動くものをご覧いただく中では当初のスコープにはなかった要望も出てきましたが、それらを整理できたことで第1フェーズの完了後に空白期間を設けることなく、次フェーズの優先順位付けとロードマップ策定へそのまま移行しています。次フェーズでは、やりたいことを一覧にしたシートを共有し、優先度と工数をお伝えした上で毎月話し合いながら進めていく体制をとっています。
この先には、認証方式の拡張、社内用語への対応、業務システムとの連携、事業部ごとの権限設計といった課題が控えています。将来的にはスマートフォンからの利用にも対応し、現場のスタッフが手元の端末で使える状態を目指す構想です。今回構築した利用状況の可視化基盤を活かした部署ごとの活用分析や、基幹・業務システムとの連携によるさらなる高度化も、ロードマップの先に描かれています。
KDDIアイレットでは、「Google Cloud かんたん AI パック」をベースに、お客様の業務環境に合わせた AI プラットフォームの設計・構築を支援しています。社内に散らばる情報の活用や、AI 活用の内製化に向けた第一歩をどう踏み出すか。まだ構想段階という方も、ぜひお気軽にご相談ください。
本プロジェクトの技術的な取り組みについては、以下の関連記事も併せてご確認ください。
部署ごとに散在する社内情報を一元活用！チャットボットでは不十分だった拡張性を AI エージェント基盤で解決
また、技術解説やプロジェクトの裏側については、以下の記事でご紹介しています。
「誰もが迷わず使える AI チャット」を全社の入り口に。社内に散らばる情報をつなぐ AI エージェント基盤の構築プロジェクト
Credit
クライアントシダックス株式会社
