自律型AIを本番運用へ進めるには―カギは社内データを安全に使える仕組みにある

検証から本番へ。日本企業のAI活用は次の段階に入る

データストリーミング基盤を提供する米Confluentは、2026年6月16日に「2026年データストリーミングレポート」を公表しました（14カ国のITリーダー4,625人が回答）。このレポートによると、自律型AI（Agentic AI）を本番環境で運用している日本企業の割合は17%で、14カ国平均の32%を下回っています。

米国の大企業では、AIの使い方がもう一段先へ進んでいます。監査・税務・アドバイザリーを手がけるKPMGの米国法人は、2026年6月に「AI Quarterly Pulse Survey」を公表しました（売上高10億ドル以上の米国企業の経営幹部が回答）。役割の異なる複数のAIエージェントを連携させる「マルチエージェント・オーケストレーション」を導入した企業は、1四半期で9%から18%へと倍増しています。

2つの調査は対象も指標も異なるため、数字をそのまま比べることはできません。それでも、日本企業では本番運用への移行に課題が残っていることが読み取れます。

本番運用のカギは、AIの性能より「データの渡し方」にある

本番運用への移行に向けた課題は一つではありません。AIが判断を誤ったときの責任分担や判断基準の整備、既存システムとの連携、部署ごとに散らばったデータの扱いなど、取り組むべきことはいくつもあります。そのなかで私が最も大きいと考えているのは、社内データを安全にAIへ渡せる仕組みづくりです。

当社が2026年に情報システム関連部署の956名を対象に実施した調査でも、社内データの扱いに対する懸念がはっきり表れています。

クラウドストレージをAIのデータ基盤として使う際の懸念を尋ねると、上位には3つの項目が並びました。「AIが誤った情報を生成するリスク」（35.8%）、「機密データがAIに意図せず学習・利用されるリスク」（34.9%）、「アクセス権限の管理が複雑になる」（27.9%）です。どれも、AIに社内データを渡す際の安全性に関わっています。

その一方で、生成AIをすでに業務で使っている企業は54.7%と半数を超えました。AIサービスと社内データをつなぐ標準規格であるModel Context Protocol（MCP）にクラウドストレージが対応した場合、導入に前向きな企業も42.2%に上ります。

法人向けのAIサービスなら、入力した内容が学習に使われない契約を選べます。ただ、学習されないことと、社内の閲覧権限や操作の記録がAIの利用にもそのまま適用されることは、別の問題です。私は、後者まで備えて初めて、情報システム部門が安心してAIを全社に広げられると考えています。

未承認のAIツールの利用を禁じるルールは、情報を守るために企業が当然持つべきもので、本番運用の障壁にはあたりません。ただ、AIの利用そのものを止めてしまうと、現場の生産性を高める機会も失われます。必要なのは、ルールを守ったまま社員がAIを使える、企業が管理できる環境です。当社はDirectCloud AIを、その環境を用意するためのサービスとして提供しています。

DirectCloudが金庫、AIは司書。権限を保ったまま社内文書をつなぐ

当社が長年磨いてきたのは、7段階のアクセス権限や詳細な操作ログといった、企業のファイルを守る仕組みです。DirectCloud AIは、その仕組みの上に生成AIを組み込んでいます。私はこの関係を「DirectCloudが金庫、AIは司書」とたとえて説明してきました。金庫の鍵は情報システム部門が握ったまま、司書であるAIが、利用者に見せてよい文書だけを探して届けます。

MCPに対応するサービスは、ほかにも増えています。それでも当社が負けないと考えているのは、ファイルの保管、アクセス権限、操作ログ、AIによる検索が一つの基盤にそろっている点です。だからこそ、ファイルを移さず、権限もそのままに、社員が使い慣れたAIから社内文書を使えます。AI用に別の場所へデータを移す必要もありません。MCPに対応しているかどうかと合わせて、こうした一体性も比べていただきたいと考えています。

AIで検索しても、閲覧権限は守られるのか

この基盤の上で社員がAIを使う方法として、当社は2通りを用意しています。一つはDirectCloudの画面からAIに質問する方法、もう一つはDirectCloud MCPを通じて、社員が普段使っている生成AIサービスから社内文書を検索・取得する方法です。

どちらの場合も、DirectCloud AIが受け持つのは、AIに社内文書を渡す部分です。判断や作業を行うのは企業が選んだAIで、当社はその判断材料となる文書を、権限と記録を保ったまま届ける役割を担います。どのAIにどこまで任せるかを、企業が目的に合わせて決められる点も、この仕組みの特長です。

DirectCloudをご利用中の企業は、すでに格納している文書と設定済みのアクセス権限を生かして、AI活用を始められます。新たに導入する企業は、対象の文書をDirectCloudに格納し、利用者ごとのアクセス権限を設定することが最初の作業です。

AIで検索しても、閲覧権限は守られるのか

営業担当者が提案書を作るとき、過去の導入事例や提案資料を探すだけで時間がかかることは珍しくありません。共有フォルダを一つずつ開いて探すのは手間がかかり、外部のAIサービスにファイルを読み込ませる方法には、情報の持ち出しにつながる心配があります。

DirectCloud AIを使えば、営業担当者は自分に閲覧権限のある文書だけを対象に、社内の資料を横断して質問できます。DirectCloud AIは、利用者ごとのアクセス権限をそのまま参照範囲に引き継ぐ設計です。特定の部署だけが閲覧できる文書が、AIを通じてほかの社員に示されることはありません。権限を変更すれば、AIが参照できる範囲にもすぐに反映されます。回答には根拠とした文書名とページが示されるので、元の資料で内容を確かめたうえで提案書に使うと安心です。

いつものAIから使っても、統制は情報システム部門に残る

DirectCloud MCPを使えば、社員は普段使っている生成AIサービスから、DirectCloud内のファイルを検索・取得できます。このとき適用されるのは、DirectCloudでフォルダごとに設定したアクセス権とアクセスレベルです。閲覧できないファイルは検索の対象にならず、削除などの操作も、アクセスレベルで許された範囲でしか実行できません。一方で、IPアドレス制限のように、MCP経由の接続には適用されないアクセス制御もあります。そのため、MCPを使える利用者は管理者が一人ずつ許可する仕組みです。

AIを経由した操作はすべて記録され、管理者は誰が、いつ、どの操作を行ったかを後から確認できます。MCP経由で削除したファイルはゴミ箱に移るため、誤って消しても利用者自身で元に戻せる設計です。個人で契約したAIツールと違い、情報システム部門が把握できる経路で社内文書をAIにつなげられます。

注意したいのは、原本がDirectCloudに残ることと、データがAIサービスに渡らないことは別の話だという点です。DirectCloud MCPが返すのは、利用者の操作と権限に応じた検索結果やファイルの情報に限られ、社内の文書をまとめて送ることはありません。ただし、AIがファイルを読み込んで回答を作る場合は、その内容が、接続している生成AIサービスの提供事業者のサーバーに送られます。送られたデータの保存期間や学習への利用条件は、各サービスの契約や利用規約によって決まります。

DirectCloud AIの画面から質問する場合も、回答を作るために、検索した内容と参照文書の一部をMicrosoft Azureの法人向け環境へ送っています。この場合、送ったデータがモデルの再学習に使われることはありません。どのAIにどの文書を見せるかを、企業が権限と記録で管理できるようにしているのは、こうしたデータの流れがあるからです。

表や図が多い技術文書でも、必要な箇所を探し出す

製造業の現場では、技術者が仕様書や保守マニュアルを何冊も見比べて、作業手順や注意点を確かめる場面があります。こうした文書の多くは表や図を含み、解析が不十分だと表の行と列の関係が崩れて、AIが正しい値を読み取れません。DirectCloud AIは、表の構造を保ったまま文書を解析し、キーワードによる検索と意味の近さによる検索を組み合わせて該当箇所を探します。文書を章や節のまとまりごとに分割する方法に改めたことで、当社の評価では検索精度が約15%向上しました。MCP経由でフォルダを指定して質問する場合も、この仕組みで回答を作ります。

回答の質は、参照する文書の置き場所や更新の状況に左右されます。AIに参照させるフォルダを決め、回答を確かめる担当者を置いてから使い始めてください。

まずは一つの業務で、AIが「使える」と実感する

AIにどこまで判断を任せるかという社内の合意や、効果を測る指標づくりは、ツールを入れるだけでは片づきません。だからこそ、最初から全社に広げるより、一つの業務で成果と課題を確かめながら進めるほうが確実です。

最初に選ぶのは、文書の検索や集計に手間がかかり、効果を測りやすい業務です。次に、AIに参照させるフォルダを決めて不要な権限を外し、テスト用のアカウントで閲覧範囲外の文書が検索結果に出ないかを確かめます。そのうえで限られた利用者から使い始め、検索にかかる時間や回答の質を見ながら対象を広げていく流れです。

当社がAI活用についてお話を伺った、ある企業の例を紹介します。この企業では、営業所ごとの月次報告や展示会の報告書がいくつものファイルに分かれて保存され、年間の数字は担当者が手作業で集計していました。生成AIはすでに導入していましたが、使い道は文章の清書にとどまっていたそうです。

この企業には、以前、定型業務を自動化するソフトウェアロボット（RPA）を導入した際、社内に広げるのに苦労した経験がありました。転機になったのは、現場が手間に感じていた業務を一つ自動化して見せたことです。それをきっかけに、ようやく社内で使われるようになったとのことでした。AIも同じで、業務で役立った体験を一つ作れるかどうかが、社内に広がるかどうかを分けると私は考えています。

AIを最初に使い始めるのは、たいてい変化に前向きな一部の社員です。当社はDirectCloud AIを有料プランに追加料金なしで標準搭載し、ユーザー数も無制限にしました。そうした社員を起点に、活用が組織全体へ広がる環境を最初から用意しておきたいと考えたからです。

データを守りながら、AIを現場で自由に使える企業をつくる

慎重な検証を重ねてきた日本企業にとって、次の段階は本番運用への移行です。そこで問われるのは、AIの性能だけではありません。社内データを誰が、どの範囲で使えるのかを決め、その状態を保ったままAIにつなげられるかどうかです。

DirectCloud AIは、すでに設定しているアクセス権限を保ったまま社内文書をAIとつなぐことで、社内データを安全に使うという課題の一部を解決します。データは安全に管理し、AIは現場で自由に使える。私たちが目指しているのは、この状態を一社でも多くの企業で実現することです。日本企業のAI活用が検証から本番運用へ進むよう、当社はお客様と一緒に、その仕組みを磨き続けます。

自社の文書や権限の設定を生かして、どこからAI活用を始められるのか。具体的に検討したい方は、当社にご相談ください。

株式会社ダイレクトクラウド
代表取締役　安 貞善