製造業7社が直面するAIエージェント全社基盤の壁　認証・認可の課題と実践知

製造業7社が参加し、AIエージェントを全社で使うための基盤づくりについて、実践や課題を共有しました。

7社が直面する権限管理とデータ整備

製造業の生成AI活用は、一部の部門で試す段階から、AIエージェントを基幹業務に組み込み、全社で使える基盤を整える段階へ進んできました。利用者ごとの権限の扱い方や社内データの整備、品質とコストの管理が課題になっています。

今回のイベントには、7社（グループ含む）が参加しました。参加したのは、三菱重工業、ブラザー工業、ミスミグループ本社、パナソニック インダストリー、パナソニック エナジー、キユーピー、キユーピーデジタルイノベーション、村田製作所、リコーです。

各社は30分の持ち時間で自社の取り組みを共有しました。資料には書きにくい失敗や未解決の課題も、率直に語られました。

閲覧権限が多いと社内検索の条件も長くなる

全社の社内情報検索（RAG：検索拡張生成）では、利用者が閲覧できる文書だけを対象にするため、閲覧権限を検索の絞り込み条件として渡す方式がよく使われます。

しかし、閲覧できる文書の範囲が広い利用者ほど条件が長くなり、検索の回数や処理時間が増えるという指摘がありました。権限の持ち方と検索の設計を合わせて考える必要があります。

参加者20人へのアンケートでは、認証・認可の設計と、人材と組織の変化を最大の課題に挙げた人が、それぞれ5人で最も多くなりました。質疑応答でも、権限の管理方法が繰り返し話題になりました。

登壇者からは、Amazon Bedrock AgentCore Gatewayのインターセプターを使う方法が紹介されました。利用者を識別する情報をナレッジベースに渡し、許可された文書だけを検索させるものです。

共通部品を基盤に置き、各部門は業務に集中

複数の企業の発表や質疑応答からは、共通して効果があったアプローチとして次の点が挙げられました。

• 共通部品は基盤側で持ち、業務ごとの差分だけを各部門が作る分担にする
• 利用部門へのヒアリングで要件を確定し、少人数で範囲を絞って早く出しながら直す
• 文書検索だけでは答えられない質問に、エージェントが検索をやり直したりツールを呼び出したりして答える
• 利用者が必ず通る導線や、開発者が手を動かす体験の場を作る

一方、今後の課題には、認証・認可と人の関与の設計、品質・コスト・成果の定量的な測定、データの準備と統制のバランスが挙げられました。

権限やガバナンスの設計は自社に合わせた判断が必要

認証・認可やガバナンスの設計は、サービスの機能だけでは決まらず、各社の組織やデータの状況に合わせた判断が必要です。参加者からは、ベストプラクティスが整備されない理由を問う声もありました。