サービス · AI コパイロット

AI コパイロット導入

社内の知識・ツール・権限と連携した、現場で実際に使われる職場アシスタントです。すべての回答にソースが明示され監査可能で、Slack・ブラウザ・既存の業務システムに直接組み込まれています。

DEFINITION · AI コパイロットとは

AI コパイロットとは？

エンタープライズ AI コパイロットとは、社内の知識と連携した AI 業務アシスタントです。RAG（検索拡張生成）アーキテクチャ上に構築され、貴社自身のドキュメント・ERP/CRM・データベースを根拠に回答します。既存の権限モデルを完全に継承するため、ユーザーはすでに閲覧を許可された情報のみを参照でき、すべての回答にはクリック可能で監査可能なソースが添付されます。さらに、また別のツールを開く必要はなく、Slack・ブラウザ拡張機能・社内システムといった従業員がすでに使っているワークフローの中に直接組み込まれます。一般的なチャットボットと根本的に異なるのは、社内のプライベートな知識を根拠とし、貴社の権限に従い、回答を検証できる点です。

プライベートな知識を根拠とする

回答はモデルの記憶や一般公開された Web ではなく、貴社の実際のドキュメントとシステムから得られます。RAG 検索により、すべての応答が社内データに裏付けられます。

既存の権限を継承する

検索はユーザー自身のアクセス権を適用するため、すでに閲覧を許可された情報のみが表示されます。コパイロットに質問しても部門をまたいで情報が漏れることはありません。

出典付きで監査可能

すべての回答にクリック可能なソースリンクと引用箇所が添付され、バックエンドはコンプライアンスと内部監査のためにクエリと引用の完全なログを保持します。

既存のワークフローの中で動く

Slack・ブラウザ・社内システムに組み込まれ、従業員がすでに働いている場所に現れます。新しいタブを開く必要も、新しいインターフェースを覚える必要もありません。

COMPARISON · AI コパイロット vs 一般的なチャットボット

エンタープライズ AI コパイロットは一般的なチャットボットとどう違うのか？

一般的なチャットボットは公開された知識についての会話は得意ですが、貴社の社内事情は何も知らず、誰が何を見てよいのかも把握していません。エンタープライズコパイロットは、まさにこの 2 つの課題を解決します。回答を社内のプライベートな知識と権限で裏付け、すべての応答を検証可能かつ統制可能にするのです。違いはどちらのモデルが賢いかではなく、貴社の実際のシステムと連携しているかどうかにあります。

一般的なチャットボット / 消費者向け ChatGPT

エンタープライズ AI コパイロット（Tenten が提供）

知識ソース / 根拠付け

モデルの記憶と公開 Web に依存し、社内のドキュメントやデータは知らない

RAG で貴社のナレッジベース・ERP/CRM・データベースに接続し、回答をプライベートな知識で裏付ける

権限管理

権限という概念がなく、すべてかゼロかのアクセスになる

貴社の権限モデルを完全に継承し、すでに許可された情報のみをユーザーに表示する

ソースの追跡可能性 / 監査

回答に出典がなく、検証できず、責任の所在も追いにくく、ハルシネーションのリスクが高い

すべての回答にクリック可能なソースと引用が付き、監査用にクエリと引用のログを残す

現れる場所（ワークフロー）

独立したチャット画面で、従業員はタブを開いてコンテキストを切り替える必要がある

Slack・ブラウザ・社内システムに組み込まれ、従業員がすでに使うワークフローの中で動く

ツール・アクション連携

会話のみで、注文の確認・レポートの取得・承認の起票はできない

ツールを安全に呼び出して実行する。状況確認・チケット起票・承認フロー開始も可能

データガバナンス / デプロイ

データが公開サービスに送られ、ログに残ったりトレーニングに使われたりする可能性がある

貴社の VPC または指定クラウドにデプロイし、データは外に出ず、モデルのトレーニングにも使われない

継続的な評価 / 品質

品質が固定で、貴社のユースケースに合わせた調整も測定もできない

評価セットと人手によるラベリングでヒット率とハルシネーション率を定量化し、週次でイテレーションする

コパイロットをデモから日常業務へ移行する

AI アシスタントを導入した多くの企業は、同じ壁に突き当たります。デモは印象的でも、ローンチ後に誰も使わなくなってしまうのです。原因はほぼ共通しています——回答がハルシネーションを起こす、内部データを入力することへの情報漏洩の懸念、そしてまた別の新しいツールを開かなければならないという煩わしさ。結果として ROI ゼロのシステムが放置されることになります。本質的な問題はモデルの賢さではなく、モデルが貴社の知識と接続されておらず、権限管理を尊重せず、人々がすでに仕事をしている場所に現れないことです。

Tenten AI はコパイロットをエンジニアリングの課題として捉え、調達のラインアイテムとしては扱いません。フォワードデプロイドエンジニア（FDE）がオンサイトに常駐し、IT・法務・ビジネスチームと協力して、アシスタントを貴社のナレッジベース・ERP/CRM・ドキュメントシステム・既存の権限モデルと接続します。RAG アーキテクチャで構築するため、すべての回答にクリック可能なソースリンクが付与されます。何か問題があれば、該当するドキュメントと該当箇所まで遡ることができます。貴社のデータは VPC または指定クラウド（Azure / AWS）内に保持され、モデルのトレーニングには使用されません。

重要なのは、ローンチはスタートラインであってゴールラインではないということです。実際の質問・人手によるラベリング・自動スコアリングによる継続的な評価ループを構築し、ヒット率とハルシネーション率を定量化して、ローンチ後も品質が低下するのではなく向上し続けるよう週次でイテレーションします。最初のユースケースで ROI を証明してから横展開できるよう、最初の使えるアシスタントをおよそ 5〜6 週間でリリースします。

機能

貴社の知識と権限に接続

RAG アーキテクチャにより、Confluence・SharePoint・Google Drive・Notion・ERP/CRM・データベースを接続し、既存の権限モデルを完全に継承します。ユーザーはすでに閲覧権限を持つ情報のみを参照でき、部門間の情報漏洩はありません。

すべての回答が追跡・監査可能

回答にはクリック可能なソースリンクと引用箇所が付与され、従業員は 1 クリックで元の文書を確認できます。バックエンドは質問と引用の完全な記録を保持するため、コンプライアンス対応や内部監査が容易になり、ハルシネーションリスクを確実に管理できます。

既存のワークフローに組み込まれる

Slack・ブラウザ拡張機能・社内システムに直接組み込まれるため、新しいタブを開いたり新しいインターフェースを学んだりする必要はありません。コパイロットは人々がすでに仕事をしている場所に現れます。

ツールと接続し、アクションを実行

質問に答えるだけでなく、注文状況の確認・レポートの取得・チケットの起票・承認フローの開始なども実行できます。安全で権限スコープ付きのツール呼び出しを通じて、コパイロットは情報を見つけるだけでなく、業務を実行できます。

継続的な評価と品質改善ループ

評価データセット・人手によるラベリング・自動スコアリングを構築してヒット率とハルシネーション率を定量化し、実際の使用状況に基づいてプロンプト・検索・ガードレールを毎週イテレーションします。ローンチ後も品質が向上し続けます。

エンタープライズグレードのデータガバナンス

貴社の VPC または指定クラウドにデプロイするため、データは貴社の環境外に出ることはなく、モデルのトレーニングにも使用されません。SSO・監査ログ・PII 削除・SOC 2 / GDPR 要件に対応し、法務・セキュリティレビューを問題なく通過できる設計です。

ユースケース

サポートチーム向けナレッジアシスタント

サポート担当者が Slack やチケットシステム内で「この返品案件のポリシーは？」と質問すると、製品マニュアル・SOP・過去のチケットから出典付きの一貫した回答を取得できます。新入社員の立ち上がり時間を短縮し、エスカレーション率を低下させます。

営業・プリセールス向けオンデマンドナレッジ

担当者が商談前に製品仕様・競合比較・価格・過去の案例を取得できます。CRM と社内 Wiki を連携することで、プリセールスが他部門に情報を問い合わせる時間を削減できます。

製造現場・エンジニアリングの検索

フィールドエンジニアが MES のエラーコード・設備保守マニュアル・品質基準を照会できます。ドキュメントシステムと機械データに接続することで、ベテラン技術者のノウハウを検索・継承可能にします。

コンプライアンス・リスク情報の照会

金融・規制業種において、コンプライアンス担当者が KYC/AML ポリシー・社内規則・最新の指令を照会できます。コパイロットは出典付きの回答を返し、監査証跡を保持するため、すべての判断に追跡可能な根拠が残ります。

人事・社内 IT セルフサービス

従業員が休暇ポリシー・経費申請フロー・福利厚生・IT FAQ をセルフサービスで確認できます。HR ポリシーと IT ナレッジベースから情報を取得し、人的ヘルプデスクへの繰り返し質問を削減します。

サプライチェーン・物流状況の照会

オペレーション担当者がコパイロットを使って TMS/WMS 全体の出荷状況・在庫・注文例外を照会できます。複数のシステムに散在する情報を、一つの質問で取得できるようになります。

デリバリーのサイクル

第 1 週

シナリオのスコープ定義とデータマッピング

FDE がチームに常駐し、最初の高 ROI シナリオを選定し、ナレッジソース・権限モデル・セキュリティ境界をマッピングします。成功指標と評価方法を定義します。

第 2〜3 週

ナレッジ接続と RAG 構築

データ接続・権限継承・RAG 検索を完成させ、ソース引用とガードレールを組み込み、社内テストに向けた最初のアシスタントを準備します。

第 4〜5 週

ワークフロー組み込みとパイロット

コパイロットを Slack・ブラウザ・社内システムに組み込み、少数のシードユーザーに実際にテストしてもらい、評価データに基づいて検索・プロンプト・ハルシネーションガードレールを調整します。

第 5〜6 週

ローンチと継続的評価

対象チームに公開し、継続的な評価ループと週次イテレーションサイクルを確立します。定着率と ROI を定量化し、次のシナリオへの横展開を計画します。

5〜6 週間

初回ローンチまで

100%

出典付き・監査可能な回答

VPC

データは貴社の環境内に保持

よくあるご質問

AI のハルシネーションはどのように対処しますか？

RAG アーキテクチャを使用することで、回答は架空の情報ではなく貴社の実際のドキュメントを根拠とします。すべての回答にはクリック可能なソースが付与され、1 クリックで確認できます。信頼できる根拠が見つからない場合は、何かを作り上げるのではなく「見つかりませんでした」と回答するガードレールを設定します。ローンチ後は、評価データセットに対してハルシネーション率を定量化し、週次で着実に低減します。

社内データが漏洩したり、モデルのトレーニングに使用されたりしますか？

いいえ。コパイロットは貴社の VPC または指定クラウド（Azure / AWS）内にデプロイされるため、データが貴社の環境外に出ることはなく、モデルのトレーニングにも使用されません。SSO・監査ログ・PII 削除に対応しており、SOC 2 / GDPR などのコンプライアンス要件を満たすことができます。セキュリティ・法務チームが完全に承認できる設計です。

以前導入したツールと同様に使われなくなりませんか？

これは私たちが最も重視するリスクであり、設計の核心です。コパイロットを人々がすでに使っている Slack・ブラウザ・社内システムに組み込むことで、新しいツールを開いたり新しいインターフェースを学んだりする必要がありません。追跡可能なソースが生む信頼性と、継続的な評価による品質向上の組み合わせが、定着を実現します。

権限はどのように管理されますか？一般従業員が経営幹部のデータを閲覧できますか？

コパイロットは既存の権限モデルを完全に継承し、検索時に個々のユーザーのアクセス権限を適用するため、すでに閲覧権限を持つ情報のみを参照できます。誰かがコパイロットに質問しても、部門間または機密データが漏洩することはなく、すべての検索と引用は監査のためにログに記録されます。

ROI はどのくらいの速さで得られ、効果をどのように証明しますか？

最初の使えるアシスタントをおよそ 5〜6 週間でリリースし、一つの高価値シナリオに意図的に集中することで、測定可能かつ証拠に基づいた結果を得ることができます。サポート対応時間の短縮・新入社員の立ち上がり期間の短縮・社内問い合わせの削減などが例として挙げられます。第 1 週から成功指標を共同定義し、継続的な評価データによって根拠を示します。

FDE オンサイトデリバリーは従来のコンサルティング導入と何が違いますか？

FDE とは、実際のエンジニアが貴社チームに常駐してコードを書き、システムを接続し、品質を調整することを意味します。スライドデッキを渡して去るのとは異なります。IT・法務・ビジネスチームと肩を並べて最も困難な部分——データアクセスと権限管理——に取り組み、コパイロットをローンチ可能な状態に持っていき、継続的にイテレーションできる評価メカニズムを残します。

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