生成AIを、社内の業務データと安全につなぐ。
MCPを活用し、AIエージェントが社内ツール、ドキュメント、データベースと連携できる環境を整えます。構想整理からプロトタイプ開発、社内導入、運用改善まで、必要な範囲から伴走します。
小さく試し、業務に合わせて広げるMCP活用を支援します。
MCP活用の設計
業務課題、既存システム、セキュリティ要件を整理し、MCPでつなぐべき対象と優先順位を明確にします。
MCPサーバー開発
社内ツール、SaaS、データベース、ファイルストレージなどと連携するためのMCPサーバーを設計・実装します。
PoC・プロトタイプ
限定された業務領域で短期間に試作し、実際の利用価値、運用負荷、リスクを検証します。
社内導入支援
利用ルール、権限設計、ログ取得、問い合わせ対応など、現場で安心して使うための導入体制を整えます。
セキュリティ・権限設計
扱う情報の範囲、認証、アクセス制御、監査ログを踏まえ、安全な接続設計を行います。
運用改善・内製化
導入後の利用状況を見ながら、連携先の追加、プロンプト改善、開発チームへの引き継ぎを進めます。
AI活用を「チャットで聞く」から「業務を進める」へ。
生成AIは単体でも便利ですが、社内の情報や業務ツールとつながることで、調査、確認、作成、更新といった実務に近い使い方が可能になります。MCPは、その接続部分を整理し、再利用しやすくするための重要な仕組みです。
はじめから大きな導入を目指さず、検証しながら進めます。
業務とデータの整理
対象業務、利用者、接続したいシステム、扱うデータの機密性を確認し、最初に取り組む範囲を決めます。
小さなプロトタイプを作成
限定されたユースケースでMCPサーバーを実装し、AIエージェントとの連携を実際に試せる形にします。
評価と改善
出力品質、作業時間の削減効果、セキュリティ上の懸念、現場での使いやすさを確認し、改善します。
導入・運用へ展開
必要に応じて接続先を増やし、社内ルール、監視、保守、内製化まで含めて継続運用できる状態を作ります。
たとえば、次のような業務から始められます。
- 社内ドキュメントを横断した調査・要約
- CRMやチケット管理ツールの情報参照
- 問い合わせ対応の下調べと回答案作成
- 営業資料や提案書作成の補助
- 社内ナレッジベースの検索体験改善
- 定型レポート作成や業務ログの確認
- 開発チーム向けのリポジトリ・Issue連携
- バックオフィス業務の確認・申請補助
MCPで何ができるか、まずは一緒に整理しませんか。
具体的な開発依頼が決まっていなくても構いません。現在の業務、使っているツール、AI活用で困っていることを伺い、最初に試すべきテーマを整理します。