第８１回ニッポンクラウドワーキンググループ会合報告
『生成AIの活用事例を知り、クラウドビジネスの可能性を拓く！』をテーマに、ニッポンクラウドワーキンググループ第８１回会合を、リアルとオンラインのハイブリッドにて開催いたしました。
今回の会合は、株式会社エル・ティー・エス リンクさんに会場をご提供いただき、多くの方々にご参加いただき活気ある会合となりました。
テーマ：『生成AIの活用事例を知り、クラウドビジネスの可能性を拓く！』
日 時：２０２６年２月９日（月）１７：００～１９：００
懇親会 １９：３０～２１：３０
場 所：株式会社エル・ティー・エス リンク 会議室
東京都港区元赤坂1丁目3-13 赤坂センタービルディング15F
および、オンライン（Zoom）
【司会者のご紹介】
司会 NCWG副会長 藤田 浩之
１．開催のご挨拶
副会長 藤田 浩之
本日は、日本クラウドワーキンググループ第８１回会合にお集まりいただき、ありがとうございます。本日、司会進行を務めさせていただきます、副会長の藤田です。よろしくお願いいたします。本日のテーマは「生成AIの活用事例を知り、クラウドビジネスの可能性を拓く！」です。
まずはじめに、本日会場をご提供いただきましたLTSリンクさん、ありがとうございます。昨年の2月にも会場をご提供いただきましたが、今年もこうしてご協力いただけることに改めてお礼申し上げます。昨日は都心でもそれなりに雪が積もったという話でしたが、本日に当たらなくて本当に良かったと感じております。
過去には、台風の直撃で交通機関が乱れ、かなりの方々が参加できなかった回もありましたが、今日は無事に開催でき、大変嬉しく思っております。
本日のアジェンダをご説明します。まず各部会からの報告があり、続いてLTSリンクの高倉さんよりLTSリンク社のビジネスについてご紹介をいただきます。その後、メンバー発表として、以下の3社にご登壇いただきます。
Fullon株式会社 田上さん
勤怠管理システム「Teasy」にAIエージェントを実装したお話などを伺います。
株式会社ユニリタ 安田さん
セキュアな生成AI利用環境やインフラサービスについてお話しいただきます。
株式会社DataWisdom 大場さん
マニュアル回答ボットとその裏側で動くRAGシステムについてご紹介いただきます。
非常に楽しみな内容ばかりですので、ぜひ多くの知見を吸収し、今後の皆さんのクラウドビジネスに活かしていただければと思います。
今期のスローガンは「Beyond the Clouds and Advance the “SAMURAI CLOUD”」、サブスローガンは「クラウドケイパビリティを重ね合わせ、クラウドビジネスの可能性を拓く！」です。
今日の講演を通じてクラウドケイパビリティを獲得し、クラウドビジネスの可能性を拓いていきましょう。それでは、会合を始めたいと思います。よろしくお願いいたします。
２．部会報告
サムライクラウド部会
部会長 野元 恒志
昨年の周年イベントでの年度報告会、および新年度の活動計画の中でも触れましたが、2026年度のサムライクラウド部会は「2大テーマ」を掲げて活動していきます。
一つは、これまでも継続して取り組んできた「ゼロトラスト」。そしてもう一つが、昨年から深く関わり始めている「生成AI」です。現在、部会内ではテッキーズポットの戌亥さんが非常に高いリサーチ能力を発揮し、ご自身でもバリバリとコーディングをされているため、非常に有益な情報が共有されています。サムライクラウド部会としては、単に生成AIを活用するだけでなく、そこに「セキュリティ」の観点を必ず組み込んでいきます。クラウドを利用する上で、ゼロトラストと生成AIは切っても切れない関係にあります。2026年度は、この2つを必須のクラウドケイパビリティとして進めていく考えです。
部会では毎回、非常に濃く活発な議論が行われています。1月の部会では、会場を提供いただいているクオリティアさんには恐縮ですが、参加者が13〜14名に達し、嬉しい悲鳴をあげるほどの活況でした。最近はパスキーやゼロトラスト、生成AIなど多方面にわたる議論が展開されています。初めて参加される方は「喧嘩をしているのではないか」と驚くほど、喧々諤々の議論が繰り広げられることもあります。しかし、そこでニヤリとしているのは常連のメンバーです。それほど面白く、ためになる話が飛び交っています。
「サムライクラウド部会は敷居が高くて難しい」という声をよく耳にします。実は、私自身もいまだにそう感じています。回によっては、内容を2割程度しか理解できていないこともあります。しかし、半分でも理解しようと食らいつき、繰り返し参加していると、不思議なことに少しずつ分かるところが出てくるものです。自分で調べようという意欲も湧いてきます。ですから、ぜひ根気強く付き合っていただきたいと思います。「1回出て難しかったから次はいいや」と諦めてしまうのは、非常にもったいないことです。経験豊富な先輩方が多いため聞きづらい側面もあるかもしれませんが、議論を止めて質問しても全く構わない場です。
これほど熱量の高い議論ができる場は、最近では他にほとんどありません。皆さんのご参加を心よりお待ちしています。次回は来週、引き続きクオリティアさんの会議室をお借りして開催予定です。今年度もよろしくお願いいたします。
クラウドビジネス推進部会
部会長 藤田 浩之
クラウドビジネス推進部会では、今年度、主に以下の3つの指針を掲げています。
１．相互交流の機会提供: 日本クラウドワーキンググループのメンバーが積極的に交流できる場を設けます。
２．ビジネスの活性化: 誰もが気軽に参加できる場を提供し、重要な情報を共有することで、各社のクラウドビジネスを活性化させます。
３．道具の使いこなしと本質の理解: ITツールやAIという「道具」の本質を知り、効率的に使いこなすことを重視します。その事例やノウハウを共有し、クラウドケイパビリティを高めることで、クラウド人材の育成にもつなげていきます。
隔月で開催している「クラウドビジネスサロン」を、1月19日にアルティネットさんの会議室にてハイブリッド形式で開催しました。
テーマは「生成AIのここを何とかしてほしい！」。本日登壇いただく大場さんにもご参加いただきました。
議論の中では、AIのハルシネーション（嘘をつくこと）や、記憶の保持といった一般的な課題も出ましたが、特に共通の悩みとして挙がったのが「ExcelやPowerPointの資料作成」です。テキストベースの内容は良くても、表や図をAIが効率的に生成・構成してほしいという点は、多くのメンバーが直面している課題であることが分かりました。
次回のクラウドビジネスサロンは、３月にアルティネットさんの会議室をお借りして開催します。
テーマは「MCP Update／実践MCP！」で、 昨年の部会発表でも触れたMCPについて、最新情報のアップデートを行います。特に1月末に追加された新仕様「MCP Apps」は、AIエージェントからアプリケーションの画面を呼び出し、独自の操作や表示を可能にするもので、非常に高い利用価値と相乗効果が期待されています。また、生成AIを活用して実際にMCPサーバーを作成するプロセスも取り上げる予定です。
ご興味のある方はぜひご参加ください。
以上となります。ありがとうございました。
３．LTSリンク社からのご紹介
株式会社エル・ティー・エス リンク
代表取締役社長 髙倉 敏行 氏
皆さん、こんにちは。LTSリンクの高倉です。本日は当社オフィスにお越しいただきありがとうございます。ニッポンクラウドワーキンググループとは、私個人としても長くお付き合いさせていただいており、本日の開催を通じて皆様の活動に少しでも貢献できればと考えております。本日は、当社のビジネス紹介に加え、専門家の立場から見た「生成AIがIT市場に与える影響」についても所感をお話しします。
①LTSグループとLTSリンクの立ち位置
当社はコンサルティング会社である株式会社LTSのグループ企業です。グループ全体では1,200名規模（日比谷コンピュータシステム等を含む）となり、戦略・IT・M&Aなどの総合的なコンサルティングを展開しています。その中で、LTSリンクは「プラットフォーム事業」を担っています。社内にエンジニアやコンサルタントを大量に抱えるのではなく、外部のプロ人材やIT事業者と企業を繋ぐビジネスモデルです。
②主な事業内容
プロフェッショナル・ハブ: 約5,000名のフリーランスコンサルタント・プロ人材の登録ネットワーク。企業の課題に対し、最適なプロ人材をリサーチして提案・アサインします。
アサインナビ: 累計5,800社以上が登録するITビジネス・マッチングプラットフォーム。案件と人材のマッチングだけでなく、生成AI領域などの「中長期的なビジネスパートナー探し」の支援も強化しています。
体験型研修（ボードゲーム形式）：
「今日から社長」：経営者の視点でPL/BSを理解し、事業と数字を結びつけるセンスを養います。
「ダイナミズム」：市場のステークホルダーの立場をシミュレーションし、マーケットでの成功要因を学びます。
③生成AIがIT市場に与えるインパクト
市場の結節点にいる当社の視点から、以下の5つの変化を感じています。
開発現場の変容: SIプロジェクトでも生成AI活用が急速に浸透しており、自社開発以上にスピード感を持って変化しています。
エンジニア需給の逆転: 以前は「案件過多・人手不足」でしたが、現在は特にJava等の汎用領域で「エンジニアが供給過剰」な傾向が出ています。一方で、AIを使いこなせる質の高い人材へのシフトが起きており、リスキリングが急務です。
ジュニア人材育成の危機: コンサルや開発の現場で「シニアの下にジュニアをつけて育てる」という従来のビジネスモデルが、AIによる効率化でチャージしづらくなり、崩壊しつつあります。
シニアエンジニアの復権: 技術の基礎と経験を持つシニア層が、AIを「能力拡張ツール」として使いこなすことで、質の高いアウトプットを出す事例が増えています。
インフラ・セキュリティ需要の増大: セキュリティ事故への対応に加え、AIやエッジデバイスの普及に伴い、インフラ（クラウド、オンプレ、エッジ）とセキュリティを掛け合わせた領域の需要が非常に高まっています。
<質疑応答>
Q1. なぜマッチング事業だけでなく、ボードゲーム研修まで手がけているのでしょうか？
A1. 私たちの目的はマッチングそのものではなく「事業変革の支援」です。テクノロジーが変われば必要な人材も変わります。研修は変革のためのツールの一つであり、ボードゲームという体験型の手法を用いることで、行動変容やレベルアップをより効果的に促すことを狙っています。
Q2. ジュニアエンジニアが興味を持つ領域の傾向はありますでしょうか？
A2. 正直なところ、インフラそのものを志望する若手は減少傾向にあり、多くはソフトウェアやクラウドに流れています。しかし、インフラに入ってきた層はセキュリティへの関心が非常に高い傾向にあります。
４．メンバー発表
発表１
「Teasy AIAgent：実装ハイライトとデモ」
Fullon株式会社
執行役員 オンサイト事業部
事業部長 田上 真也 氏
こんにちは、Fullonの田上です。以前「妄想」として発表させていただいた「勤怠管理にAIエージェントを組み合わせる構想」をある程度の形にしましたので披露したいと思います。
①AIエージェント実装の目的と概要
コンセプト: 日常の勤怠打刻や申請業務を、チャットボットとの自然な会話だけで完結させる
解決したい課題: 画面を開いて入力する手間の削減や、打刻忘れの防止
主な機能:
口頭・チャットによる打刻: 出勤、退勤、休憩の記録（二重打刻防止機能付き）
申請・承認業務: 有給休暇などの申請、および上長による承認
ステータス確認: 「今月の労働時間は？」といった問いかけに対し、現在の稼働状況を回答
②管理者向け機能（ダッシュボード）
「いかに苦痛なく打刻をさせるか」を重視し、アラート機能を強化しました。
AI予測による通知: 過去のデータ（1月・2月の傾向など）をAIが分析し、「月曜日は打刻忘れが多い」といった予測に基づいた最適なタイミングでのリマインド通知を設定可能
プッシュ通知・Slack連携: 残業超過のアラートや有給消化の推奨などを、各組織の状況に合わせて配信
③開発の舞台裏
今回の実装は、開発者2名、期間にして約130時間（1人月未満）という短期間で実現しました。ポイントは以下の2点です。
Cursor（開発環境）の活用: プロジェクト全体をAIが読み込んでコードを生成するため、開発スピードが飛躍的に向上
Strands Agent（ライブラリ）の採用: 生成AIの挙動調整をプログラムコードではなく、日本語の仕様書（プロンプト）に近い形で実装。これにより、API参照などの複雑な制御を比較的容易に行うことができました。
<質疑応答>
Q1. 勤怠管理は法改正など「硬い」領域だと思いますが、あえてそこを選んだ戦略はありますか？ また、経費精算など、他の業務ソフトへの横展開は考えていますか？
A1. 法令遵守や正確性が求められる根幹部分は、Teasy本体（システム側）で厳密に制御しています。AIエージェントはあくまでその「入り口」であり、本体が「不可」としたものはエージェント経由でも通らない仕組みになっています。役割を分けることで、安全性と利便性を両立させています。また、拡張は常に考えています。プログラムによるガチガチの連携は工数がかかりますが、AIエージェントを介した「疎結合（柔らかい結合）」にすることで、データの抽出・加工・取り込みをより柔軟に行える仕組みを構想しています。
発表２
『セキュアな生成AIサービス SecuAiGent(セキュアイジェント)』
株式会社ユニリタ
データイノベーション部:プロダクトデザイングループ
リーダー 安田 匠 氏
昨年10月にリリースした、セキュアに生成AIサービスを利用できる「SecuAiGent（セキュアイジェント）」を紹介させていただきます。
生成AIの導入において企業が抱える課題として、「セキュリティと情報漏洩リスク」、「ガバナンスとコンプライアンスの整備」、「ハルシネーションによる誤情報リスク」の３点があります。これらにより、安全性と正確性を担保できず社内のデータを利用した生成AI活用が進められないケースがあります。
本サービスは、そうした課題の解決を目的に開発しました。
技術的特徴とセキュリティをどう担保しているのかについてですが、クラウド上のアプリケーションと、顧客のローカル環境（学習データ・ベクトルDB）を組み合わせた構成になっており、学習データはクラウドへアップロードせず、ローカル環境に保持されます。利用時のみAPI通信でクラウドとローカルで通信を行い、セッション終了後にデータは破棄されるため、生成AI側に情報を学習させないセキュアな環境を実現しています。(特許技術)
ハルシネーション対策としても、独自の回答チェック機能を搭載しています。AIが生成した回答に嘘や誤りが含まれる場合、ユーザーには誤った回答を表示せず、「情報を確認しましたが、分かりませんでした」と返すことで、誤情報の拡散を未然に防ぎます。(特許技術)
追加学習時のデータ加工・変換作業として、DBやExcel、PDFなど様々な形式からデータを収集、データのクレンジング、チャンク分割、ベクトル変換といった煩雑な前処理を自動化し、常に最新のデータを参照できる仕組みを構築しています。
<導入事例>
医療機関（長野市民病院）：
リリース前から共同実証実験として利用いただきました。
看護師や医師が電子カルテやマニュアル類を欲しい項目に合わせて要約して出力したり、医療文書のフォーマットに必要な情報を要約してテキストを生成するなどで、患者情報を収集・整理する時間を削減できました。
1年間導入した結果、医師の医療文書作成時間を1件あたり10分→約30秒に短縮、看護記録の情報収集を2700時間削減した効果が確認できています。
通信事業者：
基地局に関する問い合わせ対応業務でも活用されています。基地局に関する過去の膨大な問い合わせ履歴や土地情報の検索・分析に活用。「除草が必要な基地局はどこか？」といった分析業務において、担当者がデータベースを検索・要約する負担を軽減しています。
ライトプラン：最少人数で利用したい方(月額130,000〜)
スタンダードプラン：中規模で利用したい方(月額180,000〜)
エンタープライズプラン：401ユーザー以上(月額320,000〜)
そのほか技術支援メニューとして構築時の要件からお見積りさせていただいています。
・初期導入費用
・セキュア学習モジュール導入支援
・技術支援
<質疑応答>
Q. ローカルのデータを上げないとは具体的にcontextの内容を見てアップロードしないなど、どういう範囲で絞り込んでいるのか。
A. 情報が流れないというよりは、あくまで通信経路上に乗るだけで、クラウドストレージに保存されたりモデルの学習に使われたりしないという仕組みです。
発表３
『マニュアル回答ボットと裏で動作するRAG』
株式会社DataWisdom
代表取締役 大場 智康 氏
生成AI時代でもなくならない3つのポイントは以下で、この3つについてはいつ投資しても無駄にはならないと思っています。
1.RAG（独自データ）：自社データを用いた回答生成。
2.AIエージェント：業務に特化した自律的なAI。
3.プロンプト作成力＋AI関連知識：AIを使いこなす人間のスキル。
今回はそのRAGについてお話させていただきます。
RAGについて「AIの専門家がわかりやすく解説！」という動画に出させていただきました。
その時に例え話で「英語の試験で参考書持込みありにしたときに、答えがどこに書いてあったかわからないとさすがに回答できない。どこに書いてあるかという付箋を貼ったりして事前に準備をしておく」これがまさにRAGであると解説させていただきました。
今回の場合、特定の人物（社長）が出演する動画の内容を学習させたボットに対し、「社長は花が好きですか？花に投資をしていますか？」と質問してみますと、結果として、AIは「はい、花が好きです。2年前からスポンサー花壇を始めて…」と回答し、その根拠となる動画の具体的なシーンとタイムスタンプが提示されました。
こういった結果から、RAGによって独自の動画情報の検索が可能であることが示されました。
(出力として、一般論ではなくRAGによる回答ができる)
RAG構築(フェーズ1)：
1.ドキュメント収集
2.テキスト分割(チャンク化) →適切なサイズに
3.ベクトル化(埋め込み) →大量のデータを扱える
4.インデックス化(RDB活用) →検索のタグ
RAG検索＋生成(フェーズ2)：
1.クエリのベクトル化 →ベクトルDBからの検索
2.類似度検索 →ベクトル計算
3.コンテキスト構築 →回答生成、プロンプトへの与え方
NotebookLMで似たようなことができるのではないかとよく言われます。実際に使ってみるとそれなりに回答してくれたりするのですが、自分たちでRAGを使うと次のようなメリットがあります。
①業務に”組み込める”（導入価値がでる）
実際に業務に組み込んだ時に「自分たち専用」というのに価値があると思います。
②出典の表示形式を”選べる”（現場UXが段違い）
マニュアルなどテキスト引用だけではなく、図面や図表など自分たちが欲しい絵などが出てきてくれるとうれしいと思います。
③精度を”設計”できる（当たり外れを減らす）
NotebookLMではそれほど細かく設定できませんが、自分たちで細かく手を加えると精度をあげることができます。
④統制・監査・権限を要件通りに作れる（ガバナンス）
一般社員と役職者で見せて良い情報を変える場合、RDB側で文書ごとに閲覧権限フラグ（極秘など）を付与し、検索時にフィルタリングすることができます。
⑤運用で改善し続けられる（継続性・リスク低減）
<質疑応答>
Q1. ベクトルDBは自分でインストールして使っているのですか？
A1. 自分でインストールできるものもありますが、ベクトルDBに情報を入れる作業なども踏まえて今回はAWS上の機能を使っています。
Q2. ベクトルDBはデータを更新しなければいけないのかな？と想像していたのですが。古いデータはどう扱えばいいものなのでしょうか。
A2. 入れっぱなしでいいと思います。タグ付けする際に古いバージョンのマニュアルであるというような形にするとよいと思います。大場はデータが好きなのでもったいないと思ってしまいます。
Q3. RAGをつかった生成AI利用でインフラの特徴は？
A3. RDBであれば「東京都の」などの指定が簡単だが、ベクトルDBに対して言葉で検索させるクエリのベクトル化に癖がある。それ以外はインフラとしては他のシステムと変わらないです。
Q4. 権限、ロールで管理するところですが、既存のADなどと紐づけてできるのかなどの具体事例がありますか？
A4. RDB側でスタッフごとにどの文書がみれるかみれないかのON/OFFフラグを管理させる方法をとったことがあります。
５．会長からの総括
会長 小堀 吉伸
本会合が15年目の第1回目です。グループ内には能力の高い人材が多く存在するので、今期はそういった方々にどんどん表に出てきてもらい発表してもらいたいと考えています。
NCWGは「クローズド」かつ「技術中心」のコミュニティです。
クローズドで開催することで本音の議論ができる良さがあると思っています。15期目も引き続きクローズド主体で運営していきます。
ビジネスの話も重要ですが、基本はあくまで「技術の会」です。会の推進力となっている2つの部会「サムライクラウド部会」と「クラウドビジネス推進部会」ですが、9月に部会活動のアウトプットの場を作る予定ですので、皆さんも積極的に参加していただきたいです。今後ともよろしくお願いします。
６．懇親会
恒例の懇親会も大いに盛り上がりました。
ご参加された皆さん、お疲れ様でした。
【ＮＣＷＧ実行委員 報告書作成者】
佐々木 泰（株式会社クオリティア）
横手 広樹（株式会社ブライエ）
