Re: [AI-Path]お打ち合わせのお礼と資料のご送付

櫻井様 御要望書において、御社名が異なっておりました。 申し訳ございません。 From: 倉橋 彩子 Sent: Thursday, May 7, 2026 5:50 PM To: 'Mina Sakurai' <m-sakurai@ai-path.jp> Subject: RE: [AI-Path]お打ち合わせのお礼と資料のご送付 櫻井様 日頃のご高配深謝いたします。 大変お時間を頂いてしまい申し訳ございません。やはり部門での意見を吸い上げようとすると 非常に時間を要するので、一度簡単にまとめた内容をお送りさせていただきます。 内容的には、既に進化で鎬を削るAIで現段階でも解決するテーマも多いのですが、そうなると やはりコンシェルジュに到達してしまい、一旦臆することなく記載しております。 大変恐縮ですが、改めましてご意見交換をさせてください。 倉橋 彩子　拝 ────Circular Economy ────── 株式会社クラハシホールディングス 代表取締役グループCEO AIネイティブ推進室長 倉橋 彩子 / Ayako Kurahashi TEL 084-941-3510 FAX 084-943-4519 Mobile 090-4692-4858 E-mail 　a-kurahashi@kurahashi.co.jp<mailto:a-kurahashi@kurahashi.co.jp> URL 　https://www.kurahashi.co.jp/hd/ 水産流通から、サーキュラーエコノミーを。 ──────────────────── Confidentiality Notice: This email is intended only for the named recipient(s). If you received it in error, please notify the sender and delete it immediately. From: Mina Sakurai <m-sakurai@ai-path.jp<mailto:m-sakurai@ai-path.jp>> Sent: Tuesday, April 7, 2026 12:06 PM To: 倉橋 彩子 <a-kurahashi@kurahashi.co.jp<mailto:a-kurahashi@kurahashi.co.jp>>; 片山 弘滋 <k-katayama@kurahashi.co.jp<mailto:k-katayama@kurahashi.co.jp>>; 小林 隆伸 <t-kobayashi@kurahashi.co.jp<mailto:t-kobayashi@kurahashi.co.jp>> Cc: Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp<mailto:f-sakurai@ai-path.jp>>; secretary@ai-path.jp<mailto:secretary@ai-path.jp>; tt-itaya@proof.ocn.ne.jp<mailto:tt-itaya@proof.ocn.ne.jp>; m.kaihara.seisankakusin@gmail.com<mailto:m.kaihara.seisankakusin@gmail.com>; Akio Horibe <a-horibe@ai-path.jp<mailto:a-horibe@ai-path.jp>> Subject: [AI-Path]お打ち合わせのお礼と資料のご送付 株式会社クラハシ 倉橋様、片山様、小林様 お世話になっております。 AI-Path CEO室の櫻井美奈です。 先程はお忙しいところお時間をいただき誠にありがとうございました。 倉橋様からご要望や今後の考え方に関してお聞かせいただき、深く共感いたしました。 今後につきまして、ご要望についてまとめていただいた上で、どのように進めていくか具体的にご相談させていただけますと幸いです。 ガバナンスに関する資料と欲望リストの雛形を添付させていただきますので、ご確認ください。 引き続きよろしくお願いいたします。 ---以下議事メモ-- 会議議事録 1. 会議概要 * 会議名: AI-Path社による労務管理AIシミュレーションシステムのデモと今後の展開に関する打ち合わせ * 日時: 2026年4月7日 * 場所: オンライン会議 * 参加者: * 株式会社クラハシ（以下、クラハシ）: * 倉橋 彩子 様 * 片山 弘滋 様 * 小林 隆伸 様 * 服部 英明 様 * 山崎 様 * 株式会社AI-Path（以下、AI-Path）: * 櫻井 文雄 * 櫻井 美奈 * 目的: AI-Pathが開発した労務管理AIシミュレーションシステムのプロトタイプについてデモンストレーションを行い、その機能と今後の活用可能性について議論する。 ________________________________ 2. 会議内容 議題1: 労務管理AIシミュレーションシステムのデモンストレーション 【議論内容】 * 櫻井（AI-Path）: * 本日は、前回お話しした、AIを活用して手作業で行っていた業務をシステム化する取り組みの一環として、ご提供いただいたデータを基に短期間で構築したローン（労務）のシミュレーションシステムについてお見せしたい。 * ご提供いただいた人件費、勤怠、有給情報などのExcelファイルをシステムに直接アップロードするだけで、社員マスターや等級情報などがデータベースに自動で取り込まれる仕組みを構築した。 * 例えば、社員マスターファイルや退職者ファイルをアップロードすると、従業員情報として登録される。データの取り込みにおいて、退職日が空欄のデータについては、仮に「2026年4月1日」を設定する処理を組み込んでいる。 * これにより、各社員の報酬明細、勤怠、異動履歴、家族の扶養状況、有給情報などが一覧で確認できる状態になっている。 * 報酬明細については、ご提供いただいた人件費予算ファイルを基に、2025年度・26年度の月々の支給額を反映させている。賞与は就業規則を拝見し、7月と12月の年2回に分割して計上するロジックを組んでいる。 * これらのデータに基づき、年齢ごとの人員推移や人数の増減といった分析チャートを自動で生成できる。 * 櫻井（AI-Path）: * 本システムの面白い点として、AIとの対話によるシミュレーション機能がある。これはまだ初期段階だが、考え方をお伝えするために実装した。 * この機能の背景には、御社の就業規則をAIに読み込ませる「インチアーキテクチャ」（※RAGアーキテクチャ等を指すと思われる）という仕組みがある。フレックスタイム制度、再採用基準、休日の判定ロジック、退職関連規定、賃金体系などの情報をPDFから抽出し、AIが参照できるナレッジとして登録している。 * これにより、単なるデータ分析だけでなく、就業規則のルールを踏まえた上での問い合わせが可能になる。 * 例えば、「現在の職位に6年以上残留している社員を抽出して」とAIに指示すると、データベースを検索し、該当者をリストアップする。 * さらに、「役職の勤続年数が3年以上の在籍中社員」を抽出し、その人たちの報酬を一段階上げた場合に人件費がどう変動するか、といったシミュレーションができる。これを実現するためには、今後、役職ごとの賃金テーブルをシステムに登録する必要がある。 * 国の法制度改正に対応するため、「全社員の基礎給与を3%上げたらどうなるか」といった分析も可能。 * AIは分析結果として、「現在の役職に3年以上在留している社員は55名で、特にパートスタッフや現場リード、チームクラスに長期残留が目立ちます。これは習熟度向上の一方で、更新機会の停滞という側面もあるかもしれません」といったインサイトを提示する。 * さらに部門別での解析を指示すると、「配送センターのパートと広島営業所で特に残留者が集中している」といった深掘り分析も自動で行う。 ________________________________ 議題2: 今後の展開と質疑応答 【議論内容】 * 片山（クラハシ）: * 今回のデモは労務データだったが、このシステムを販売管理や在庫管理に応用することは可能か。基幹システムには大量のデータがあるため、それらを活用してシミュレーションや在庫管理ができれば業務効率が大幅に向上すると期待している。 * 一方で、データ量が増加した場合のセキュリティ担保や、営業社員が利用する際の環境構築について、費用感を含めて懸念している。 * 倉橋（クラハシ）: * デモを拝見し、どのようなプロセスでシステムが構築され、何ができるようになるのか、概要は理解できた。短時間でここまで形にしていただき感謝している。 * 具体的な要望として、まず現状分析をしたい。例えば、若手やシニア層の人口分布がどうなっているか、年齢別・役職別の構成が業界標準（中小企業平均など）と比較してどうなのかを可視化したい。 * また、毎年変動する最低賃金に合わせて、給与がどうなるかのシミュレーターや、複雑な計算を要する「業務手当」（みなし残業代）を自動で算出する仕組みが欲しい。現在はExcelで手作業で計算しており、大きな負担となっている。 * これらの要望を実現していくにあたり、AI-Path社に都度オーダーして作ってもらうのか、あるいは我々が作り方を教わって内製していくのか、どちらの進め方が良いのか知りたい。 * 櫻井（AI-Path）: * まず、ゼロから御社内で構築するのは相当難しいと考える。基盤となる土台の構築はこちらで担当させていただくのが現実的。 * 本日お見せしたレベルの土台があれば、チャートの追加といった要望は、1つあたり数十分程度で対応可能。 * 開発体制と費用感については、私が対応すると単価は高くなるが、高品質・短納期で実現できる。例えば、先ほど倉橋様からいただいた要望であれば、私が対応すれば2時間かからず、費用としては10万円程度になる。 * 一方で、より多くの業務を自動化していくフェーズでは、私（櫻井）が倉橋様と週に1回程度のセッションで要件整理を行い、実際の開発は単価を抑えた（私の1/10程度）メンバーに指示を出す体制を組むことで、コストを抑えながら進めることが可能。 * 倉橋（クラハシ）: * その進め方でお願いしたい。私（倉橋）がこちらのPMとして、櫻井さんと連携させていただき、社内の要望を取りまとめていきたい。 * 総務・経理業務の効率化が当面の目的だが、泥臭い手作業が多く、要望は多岐にわたるだろう。遠慮なく様々な要望を投げさせていただくので、率直に実現可否や費用感をフィードバックしてほしい。 ________________________________ 議題3: 業務自動化の進め方とスコープについて 【議論内容】 * 櫻井（AI-Path）: * 要望をいただく上で、業務フローを整理することが重要になる。弊社で使っている「欲望リスト」という整理シートのフォーマットを提供できる。 * このシートでは、通常の手順に加え、「新人がつまずくポイント（属人化箇所）」「自分がやるのが嫌な作業」「本当はやりたいが時間がないこと」を書き出してもらう。これにより、現場の課題が明確になる。 * 集まったリストを基に、ビジネスインパクトとシステム実装の工数（インパクト）を評価し、費用対効果が最も高いものからプロトタイプを開発していく進め方を推奨する。 * 倉橋（クラハシ）: * 社内でもBPR（業務プロセス改革）は進めているが、現場から「何が問題か」という意見がなかなか出てこない課題がある。また、どんな話も基幹システムとの連携が前提となり、話が大きくなりがちで、現場が意見を出しにくくなっている側面もある。 * 今回の取り組みは、本来は会社の95%を占める営業部門の改革が最終目標。しかし、まずは成功事例を作るため、自分の目が届きやすい管理部門から着手している背景がある。 * 具体的な「すごい」と思わせる事例を見せることで、社内のAI活用の機運を高め、全社的な取り組みに繋げていきたい。 * 櫻井（AI-Path）: * 承知した。であれば、全社的なシステム化の話とは別に、現場の業務自動化というテーマで、特定の部門の業務整理からご一緒するのが良いかもしれない。 * 例えば、名刺を撮影するだけで顧客情報が自動登録されたり、会議の録音から議事録が自動作成されたりといった、日々の細かい業務の自動化は、現場の担当者にも効果が分かりやすい。 * もしよろしければ、社内向けの勉強会なども無償で開催させていただく。 ________________________________ 議題4: セキュリティと費用、AIガバナンスについて 【議論内容】 * 片山（クラハシ）: * 改めて、セキュリティの担保と、将来的なデータ量や利用アカウント数の増加に伴う費用について詳しく教えてほしい。ハードウェアの更新などで多額のコストが発生することを懸念している。 * 櫻井（AI-Path）: * セキュリティについて: * インフラは、オンプレミスとクラウドを組み合わせることが可能。 * 弊社ではフィクサベース社が提供する「Kube」というコンテナサービスを活用しており、これにより完全に閉じたオンプレミス環境にも、本日お見せしたような最新のアプリケーションをセキュアに構築できる。この仕組みはISO 27001や27017といった国際的なセキュリティ認証も取得している。 * アプリケーション自体のセキュリティも、AIによるコードレビューなどを開発プロセスに組み込むことで担保している。 * 費用について: * クラウドのみで簡易的に運用する場合、月額1.5万円程度。 * 先述のコンテナ基盤を構築して本格運用する場合でも、月額15万円程度が目安。 * 費用はデータ量よりも同時アクセス数に依存する。御社の規模であれば、月10万円以内で収まる可能性が高い。ハードウェア更新のような突発的なコストは発生しない。 * 櫻井（AI-Path）: * 今後のAI活用においては、ガバナンスの考え方が非常に重要になる。 * 我々が目指すのは、経理専用AI、法務専用AIといった、部門ごとの「AIワーカー」を育成し、それを人間の責任者が管理・監督する体制。 * この「AIワーカー」は、自社の就業規則や業務プロセスを学習するだけでなく、常に最新の業界情報や法改正を自ら学習し、自己アップデートしていく。 * こうしたAIワーカー群を統制し、全社的なガバナンスを効かせるための仕組みが「キャプテンAI」というコンセプト。 * 倉橋（クラハシ）: * その考え方は非常に共感する。弊社でもAIリテラシー推進室を立ち上げ、AIを正しく制御できる人材の育成が急務だと考えている。 * 定型業務をAIに任せ、人はより付加価値の高いコア業務（例えば、不確実性の高い鮮魚の取引におけるオペレーションなど）に集中できる体制を早期に構築したい。そのためには、コストをかけずにスピード感を持って進めたい。 * 櫻井（AI-Path）: * おっしゃる通り。これからの時代、AIを使って攻撃してくる脅威に対し、AIを使って防御するという発想の転換が必要。 * セキュリティのリスクは、インフラの場所（クラウドかオンプレミスか）よりも、従業員のミスや悪意によって発生することが多い。重要なのは、異常を早期に検知し、対応する仕組みをAIで構築すること。 * 我々が提供するのは、何でも自由にAIを使わせるのではなく、きちんと統制されたワークフローの中で、管理可能なAIワーカーを活用していくという、ガバナンスを重視したアプローチ。 ________________________________ 3. 会議のまとめ * AI-Path社が開発した労務管理AIシミュレーションシステムのプロトタイプについて、デモを交えて機能説明が行われた。Excelファイルのアップロードによるデータ連携、AIとの対話による分析・シミュレーション機能が紹介された。 * クラハシ側からは、現状分析、最低賃金改定シミュレーター、業務手当の自動計算など、具体的な要望が提示された。 * 今後の進め方として、AI-Path社がシステム基盤を構築し、クラハシ側の要望に応じて機能を追加・拡張していく方針で合意した。倉橋氏がクラハシ側のPMとして要望を取りまとめ、AI-Path社と連携していくことを確認した。 * セキュリティと費用感について、コンテナ技術を活用したセキュアな環境構築が可能であること、およびランニングコストも許容範囲内であることが示された。 * AIの活用にあたっては、各部門に特化した「AIワーカー」を育成し、人間がそれを管理・監督するというガバナンスの考え方が重要である点で認識が一致した。 ________________________________ 4. ToDoリスト（アクションアイテム） · * AIで実現したい要望（現状分析、各種シミュレーター等）をリストアップし、AI-Path社に共有する @倉橋 彩子 #要確認 · * 社内での業務自動化に関する勉強会の開催を検討する @倉橋 彩子 #要確認 · * 業務整理を先行して進める特定部門の選定を検討する @倉橋 彩子 #要確認 · * 本日の会議で提示したガバナンス関連資料を送付する @櫻井 文雄 #2026-04-07 ---------------------------------------------- 株式会社 AI-Path（アイパス） 櫻井 美奈 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F m-sakurai@ai-path.jp<mailto:f-sakurai@ai-path.jp>

櫻井様 日頃のご高配深謝いたします。 大変お時間を頂いてしまい申し訳ございません。やはり部門での意見を吸い上げようとすると 非常に時間を要するので、一度簡単にまとめた内容をお送りさせていただきます。 内容的には、既に進化で鎬を削るAIで現段階でも解決するテーマも多いのですが、そうなると やはりコンシェルジュに到達してしまい、一旦臆することなく記載しております。 大変恐縮ですが、改めましてご意見交換をさせてください。 倉橋 彩子　拝 ────Circular Economy ────── 株式会社クラハシホールディングス 代表取締役グループCEO AIネイティブ推進室長 倉橋 彩子 / Ayako Kurahashi TEL 084-941-3510 FAX 084-943-4519 Mobile 090-4692-4858 E-mail 　a-kurahashi@kurahashi.co.jp URL 　https://www.kurahashi.co.jp/hd/ 水産流通から、サーキュラーエコノミーを。 ──────────────────── Confidentiality Notice: This email is intended only for the named recipient(s). If you received it in error, please notify the sender and delete it immediately. From: Mina Sakurai <m-sakurai@ai-path.jp> Sent: Tuesday, April 7, 2026 12:06 PM To: 倉橋 彩子 <a-kurahashi@kurahashi.co.jp>; 片山 弘滋 <k-katayama@kurahashi.co.jp>; 小林 隆伸 <t-kobayashi@kurahashi.co.jp> Cc: Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp>; secretary@ai-path.jp; tt-itaya@proof.ocn.ne.jp; m.kaihara.seisankakusin@gmail.com; Akio Horibe <a-horibe@ai-path.jp> Subject: [AI-Path]お打ち合わせのお礼と資料のご送付 株式会社クラハシ 倉橋様、片山様、小林様 お世話になっております。 AI-Path CEO室の櫻井美奈です。 先程はお忙しいところお時間をいただき誠にありがとうございました。 倉橋様からご要望や今後の考え方に関してお聞かせいただき、深く共感いたしました。 今後につきまして、ご要望についてまとめていただいた上で、どのように進めていくか具体的にご相談させていただけますと幸いです。 ガバナンスに関する資料と欲望リストの雛形を添付させていただきますので、ご確認ください。 引き続きよろしくお願いいたします。 ---以下議事メモ-- 会議議事録 1. 会議概要 * 会議名: AI-Path社による労務管理AIシミュレーションシステムのデモと今後の展開に関する打ち合わせ * 日時: 2026年4月7日 * 場所: オンライン会議 * 参加者: * 株式会社クラハシ（以下、クラハシ）: * 倉橋 彩子 様 * 片山 弘滋 様 * 小林 隆伸 様 * 服部 英明 様 * 山崎 様 * 株式会社AI-Path（以下、AI-Path）: * 櫻井 文雄 * 櫻井 美奈 * 目的: AI-Pathが開発した労務管理AIシミュレーションシステムのプロトタイプについてデモンストレーションを行い、その機能と今後の活用可能性について議論する。 ________________________________ 2. 会議内容 議題1: 労務管理AIシミュレーションシステムのデモンストレーション 【議論内容】 * 櫻井（AI-Path）: * 本日は、前回お話しした、AIを活用して手作業で行っていた業務をシステム化する取り組みの一環として、ご提供いただいたデータを基に短期間で構築したローン（労務）のシミュレーションシステムについてお見せしたい。 * ご提供いただいた人件費、勤怠、有給情報などのExcelファイルをシステムに直接アップロードするだけで、社員マスターや等級情報などがデータベースに自動で取り込まれる仕組みを構築した。 * 例えば、社員マスターファイルや退職者ファイルをアップロードすると、従業員情報として登録される。データの取り込みにおいて、退職日が空欄のデータについては、仮に「2026年4月1日」を設定する処理を組み込んでいる。 * これにより、各社員の報酬明細、勤怠、異動履歴、家族の扶養状況、有給情報などが一覧で確認できる状態になっている。 * 報酬明細については、ご提供いただいた人件費予算ファイルを基に、2025年度・26年度の月々の支給額を反映させている。賞与は就業規則を拝見し、7月と12月の年2回に分割して計上するロジックを組んでいる。 * これらのデータに基づき、年齢ごとの人員推移や人数の増減といった分析チャートを自動で生成できる。 * 櫻井（AI-Path）: * 本システムの面白い点として、AIとの対話によるシミュレーション機能がある。これはまだ初期段階だが、考え方をお伝えするために実装した。 * この機能の背景には、御社の就業規則をAIに読み込ませる「インチアーキテクチャ」（※RAGアーキテクチャ等を指すと思われる）という仕組みがある。フレックスタイム制度、再採用基準、休日の判定ロジック、退職関連規定、賃金体系などの情報をPDFから抽出し、AIが参照できるナレッジとして登録している。 * これにより、単なるデータ分析だけでなく、就業規則のルールを踏まえた上での問い合わせが可能になる。 * 例えば、「現在の職位に6年以上残留している社員を抽出して」とAIに指示すると、データベースを検索し、該当者をリストアップする。 * さらに、「役職の勤続年数が3年以上の在籍中社員」を抽出し、その人たちの報酬を一段階上げた場合に人件費がどう変動するか、といったシミュレーションができる。これを実現するためには、今後、役職ごとの賃金テーブルをシステムに登録する必要がある。 * 国の法制度改正に対応するため、「全社員の基礎給与を3%上げたらどうなるか」といった分析も可能。 * AIは分析結果として、「現在の役職に3年以上在留している社員は55名で、特にパートスタッフや現場リード、チームクラスに長期残留が目立ちます。これは習熟度向上の一方で、更新機会の停滞という側面もあるかもしれません」といったインサイトを提示する。 * さらに部門別での解析を指示すると、「配送センターのパートと広島営業所で特に残留者が集中している」といった深掘り分析も自動で行う。 ________________________________ 議題2: 今後の展開と質疑応答 【議論内容】 * 片山（クラハシ）: * 今回のデモは労務データだったが、このシステムを販売管理や在庫管理に応用することは可能か。基幹システムには大量のデータがあるため、それらを活用してシミュレーションや在庫管理ができれば業務効率が大幅に向上すると期待している。 * 一方で、データ量が増加した場合のセキュリティ担保や、営業社員が利用する際の環境構築について、費用感を含めて懸念している。 * 倉橋（クラハシ）: * デモを拝見し、どのようなプロセスでシステムが構築され、何ができるようになるのか、概要は理解できた。短時間でここまで形にしていただき感謝している。 * 具体的な要望として、まず現状分析をしたい。例えば、若手やシニア層の人口分布がどうなっているか、年齢別・役職別の構成が業界標準（中小企業平均など）と比較してどうなのかを可視化したい。 * また、毎年変動する最低賃金に合わせて、給与がどうなるかのシミュレーターや、複雑な計算を要する「業務手当」（みなし残業代）を自動で算出する仕組みが欲しい。現在はExcelで手作業で計算しており、大きな負担となっている。 * これらの要望を実現していくにあたり、AI-Path社に都度オーダーして作ってもらうのか、あるいは我々が作り方を教わって内製していくのか、どちらの進め方が良いのか知りたい。 * 櫻井（AI-Path）: * まず、ゼロから御社内で構築するのは相当難しいと考える。基盤となる土台の構築はこちらで担当させていただくのが現実的。 * 本日お見せしたレベルの土台があれば、チャートの追加といった要望は、1つあたり数十分程度で対応可能。 * 開発体制と費用感については、私が対応すると単価は高くなるが、高品質・短納期で実現できる。例えば、先ほど倉橋様からいただいた要望であれば、私が対応すれば2時間かからず、費用としては10万円程度になる。 * 一方で、より多くの業務を自動化していくフェーズでは、私（櫻井）が倉橋様と週に1回程度のセッションで要件整理を行い、実際の開発は単価を抑えた（私の1/10程度）メンバーに指示を出す体制を組むことで、コストを抑えながら進めることが可能。 * 倉橋（クラハシ）: * その進め方でお願いしたい。私（倉橋）がこちらのPMとして、櫻井さんと連携させていただき、社内の要望を取りまとめていきたい。 * 総務・経理業務の効率化が当面の目的だが、泥臭い手作業が多く、要望は多岐にわたるだろう。遠慮なく様々な要望を投げさせていただくので、率直に実現可否や費用感をフィードバックしてほしい。 ________________________________ 議題3: 業務自動化の進め方とスコープについて 【議論内容】 * 櫻井（AI-Path）: * 要望をいただく上で、業務フローを整理することが重要になる。弊社で使っている「欲望リスト」という整理シートのフォーマットを提供できる。 * このシートでは、通常の手順に加え、「新人がつまずくポイント（属人化箇所）」「自分がやるのが嫌な作業」「本当はやりたいが時間がないこと」を書き出してもらう。これにより、現場の課題が明確になる。 * 集まったリストを基に、ビジネスインパクトとシステム実装の工数（インパクト）を評価し、費用対効果が最も高いものからプロトタイプを開発していく進め方を推奨する。 * 倉橋（クラハシ）: * 社内でもBPR（業務プロセス改革）は進めているが、現場から「何が問題か」という意見がなかなか出てこない課題がある。また、どんな話も基幹システムとの連携が前提となり、話が大きくなりがちで、現場が意見を出しにくくなっている側面もある。 * 今回の取り組みは、本来は会社の95%を占める営業部門の改革が最終目標。しかし、まずは成功事例を作るため、自分の目が届きやすい管理部門から着手している背景がある。 * 具体的な「すごい」と思わせる事例を見せることで、社内のAI活用の機運を高め、全社的な取り組みに繋げていきたい。 * 櫻井（AI-Path）: * 承知した。であれば、全社的なシステム化の話とは別に、現場の業務自動化というテーマで、特定の部門の業務整理からご一緒するのが良いかもしれない。 * 例えば、名刺を撮影するだけで顧客情報が自動登録されたり、会議の録音から議事録が自動作成されたりといった、日々の細かい業務の自動化は、現場の担当者にも効果が分かりやすい。 * もしよろしければ、社内向けの勉強会なども無償で開催させていただく。 ________________________________ 議題4: セキュリティと費用、AIガバナンスについて 【議論内容】 * 片山（クラハシ）: * 改めて、セキュリティの担保と、将来的なデータ量や利用アカウント数の増加に伴う費用について詳しく教えてほしい。ハードウェアの更新などで多額のコストが発生することを懸念している。 * 櫻井（AI-Path）: * セキュリティについて: * インフラは、オンプレミスとクラウドを組み合わせることが可能。 * 弊社ではフィクサベース社が提供する「Kube」というコンテナサービスを活用しており、これにより完全に閉じたオンプレミス環境にも、本日お見せしたような最新のアプリケーションをセキュアに構築できる。この仕組みはISO 27001や27017といった国際的なセキュリティ認証も取得している。 * アプリケーション自体のセキュリティも、AIによるコードレビューなどを開発プロセスに組み込むことで担保している。 * 費用について: * クラウドのみで簡易的に運用する場合、月額1.5万円程度。 * 先述のコンテナ基盤を構築して本格運用する場合でも、月額15万円程度が目安。 * 費用はデータ量よりも同時アクセス数に依存する。御社の規模であれば、月10万円以内で収まる可能性が高い。ハードウェア更新のような突発的なコストは発生しない。 * 櫻井（AI-Path）: * 今後のAI活用においては、ガバナンスの考え方が非常に重要になる。 * 我々が目指すのは、経理専用AI、法務専用AIといった、部門ごとの「AIワーカー」を育成し、それを人間の責任者が管理・監督する体制。 * この「AIワーカー」は、自社の就業規則や業務プロセスを学習するだけでなく、常に最新の業界情報や法改正を自ら学習し、自己アップデートしていく。 * こうしたAIワーカー群を統制し、全社的なガバナンスを効かせるための仕組みが「キャプテンAI」というコンセプト。 * 倉橋（クラハシ）: * その考え方は非常に共感する。弊社でもAIリテラシー推進室を立ち上げ、AIを正しく制御できる人材の育成が急務だと考えている。 * 定型業務をAIに任せ、人はより付加価値の高いコア業務（例えば、不確実性の高い鮮魚の取引におけるオペレーションなど）に集中できる体制を早期に構築したい。そのためには、コストをかけずにスピード感を持って進めたい。 * 櫻井（AI-Path）: * おっしゃる通り。これからの時代、AIを使って攻撃してくる脅威に対し、AIを使って防御するという発想の転換が必要。 * セキュリティのリスクは、インフラの場所（クラウドかオンプレミスか）よりも、従業員のミスや悪意によって発生することが多い。重要なのは、異常を早期に検知し、対応する仕組みをAIで構築すること。 * 我々が提供するのは、何でも自由にAIを使わせるのではなく、きちんと統制されたワークフローの中で、管理可能なAIワーカーを活用していくという、ガバナンスを重視したアプローチ。 ________________________________ 3. 会議のまとめ * AI-Path社が開発した労務管理AIシミュレーションシステムのプロトタイプについて、デモを交えて機能説明が行われた。Excelファイルのアップロードによるデータ連携、AIとの対話による分析・シミュレーション機能が紹介された。 * クラハシ側からは、現状分析、最低賃金改定シミュレーター、業務手当の自動計算など、具体的な要望が提示された。 * 今後の進め方として、AI-Path社がシステム基盤を構築し、クラハシ側の要望に応じて機能を追加・拡張していく方針で合意した。倉橋氏がクラハシ側のPMとして要望を取りまとめ、AI-Path社と連携していくことを確認した。 * セキュリティと費用感について、コンテナ技術を活用したセキュアな環境構築が可能であること、およびランニングコストも許容範囲内であることが示された。 * AIの活用にあたっては、各部門に特化した「AIワーカー」を育成し、人間がそれを管理・監督するというガバナンスの考え方が重要である点で認識が一致した。 ________________________________ 4. ToDoリスト（アクションアイテム） · * AIで実現したい要望（現状分析、各種シミュレーター等）をリストアップし、AI-Path社に共有する @倉橋 彩子 #要確認 · * 社内での業務自動化に関する勉強会の開催を検討する @倉橋 彩子 #要確認 · * 業務整理を先行して進める特定部門の選定を検討する @倉橋 彩子 #要確認 · * 本日の会議で提示したガバナンス関連資料を送付する @櫻井 文雄 #2026-04-07 ---------------------------------------------- 株式会社 AI-Path（アイパス） 櫻井 美奈 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F m-sakurai@ai-path.jp<mailto:f-sakurai@ai-path.jp>