企業の業務プロセスを革新する「生成AI導入支援サービス」の提供を開始
配信日時: 2026-04-23 13:00:00


株式会社日立ソリューションズ・テクノロジー(本社:東京都立川市、取締役社長:平間 顕一、以下 日立ソリューションズ・テクノロジー)は、生成AIを導入したものの十分な効果が得られないと感じている企業あるいは生成AIシステム導入に不安を抱えている企業に対して、業務課題の分析・把握、試行システム構築、本番導入までを一貫して支援する「生成AI導入支援サービス」を、4月23日より提供開始します。
日立ソリューションズ・テクノロジーが提供する「生成AI導入支援サービス」は、日立グループの一員として培ってきた生成AIに関する技術力を背景とした業務コンサルティング力、生成AIシステムの実装力に加え、日立ソリューションズ・テクノロジー独自の高精度なRAG技術により、高い精度を実現した生成AI活用システムを構築します。さらに、クラウドに依存せず、自社のインフラや既存設備を最大限に活用したオンプレミスでのシステム構成により、データの機密性やコスト最適化に柔軟に対応したシステム構築を実現します。
日立ソリューションズ・テクノロジーは今後も、生成AI技術と現場実装力を活かしたソリューションの提供を通じて、誰もが安心して働ける環境づくりを支援し、持続可能で豊かな社会の実現に貢献していきます。
■生成AI導入における業務適用の壁とは!
生成AIを導入したものの、「期待した精度が出ない」「セキュリティ面が懸念となり活用が限定的になる」といった理由により、実務への定着が阻まれるケースは少なくなく、以下4つの課題が存在します。
(1) 社内特有の用語や複雑なデータ構造をAIが正確に理解できず、回答精度に限界。
(2) RAG(検索拡張生成)活用も、社内資料の「図」「表」などが正しく読み取れず、情報の欠落が発生。
(3) 外部漏えいが許されない機密情報や個人情報の取り扱いに厳しい制約があり、クラウド型AI活用が困難。
(4) 生成AIの活用方法が不明確なため、現場での試行が進まず、導入効果が不十分。
■日立ソリューションズ・テクノロジーの「生成AI導入支援サービス」による解決策
「生成AI導入における業務適用の壁」の打破に向けて、以下の「独自技術×最新生成AI」で、お客さまの独自のデータ環境に最適化された生成AIシステムを実現し、お客さまの業務革新と新たな価値創出に貢献していきます。
【日立ソリューションズ・テクノロジーの独自技術/サービス】
(1) 複雑な資料も読み解く「高性能RAG」の実装
Excel、Word、PDFといった標準的な形式はもちろん、従来は解析が困難だった図や表にも対応。
社内資料を正確に引用・参照することで、根拠が明確で信頼性の高い回答を生成します。
(2) 自社GPU基盤による「高速な検証・開発」
自社保有のGPUクラスターを活用し、モデルの精度検証から改善までのサイクルを極限まで短縮。現場特有のニーズやフィードバックを即座に反映し、実務に即した最適なAI環境をスピーディーに構築します。
(3) 機密情報を適切に扱う基盤設計
日立ソリューションズ・テクノロジーが提供する基盤は、企業の重要資産であるデータを適切に取り扱うため、アクセス権限管理を徹底した柔軟なアーキテクチャです。許可されたユーザーやシステムのみが利用可能な環境を構築し、機密性の高い情報を安心して利活用できる基盤を実現します。
(4) 課題抽出から定着まで「一気通貫の伴走支援」
単なるシステム提供に留まらず、現場の課題特定から業務プロセスへの組み込み、運用後の定着までをトータルでサポートします。「現場に選ばれ、使い続けられるAI」へのトランスフォーメーションを実現します。
画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/591673/LL_img_591673_1.png
生成AI導入支援サービス
【導入事例紹介】
業務現場で実際に成果を生み出した生成AI活用の事例を紹介します。課題解決のプロセスから導入効果まで、具体的な活用イメージを確認いただけます。
事例(1):現場の複雑な図や表を突破
業界には複雑な図や表などが多く、これらは一般的な生成AIでは読み込むことが困難です。
本事例ではお客さまに高性能なAIシステムをお届けしたいベンダーさまからのご依頼で、日立ソリューションズ・テクノロジーが開発したRAG(検索拡張生成)を導入し、テキストだけでなく、現場特有の複雑な図や表、独自フォーマットまで理解するソリューションを提供しました。さらに、AIエージェントと対話するだけで、過去のトラブル事例や判断根拠を即座に引き出せる環境を提供し、以下の価値を実現しています。
●「探す時間」を「考える時間」へ:経験の浅い社員でも、熟練技術者のような的確な情報アクセスが可能。
●部門を越えた知見の融合:組織の壁を越え、眠っていたナレッジを共有。
●「自社専用」の安心感:既存のインフラやセキュリティ方針を尊重し、機密性を保持した基盤。
画像2: https://www.atpress.ne.jp/releases/591673/LL_img_591673_2.png
生成AI活用イメージ
【技術的特徴】
(1)図や表のデータに対応:文章だけでなく、複雑な表の資料や社内データなどもAIが理解・整理。
(2)業界向けにカスタマイズ可能:業界特有の用語や業務フローに合わせて最適化。
(3)使いやすいAI設計:AIエージェントによるユーザーの質問意図を汲み取り、曖昧な点や前提条件が不足している場合には適切に聞き返しながら対話を継続。チャット形式の会話を通じて、高精度な情報提供。
事例(2):「AIをどう使ってよいかがわからない」を解決
現場の方から「この業務ではAIは使えない」「AIの使い方がわからない」という課題が多く寄せられています。
本事例はそんな採用現場において生成AIを用いて業務効率の改善さらにはAIによる付加価値を生んだ事例になります。
バラバラな形式の職務経歴書の読み解きは、担当者の大きな負担であり、主観による「選考のブレ」は優秀な人材の見落としを招いていました。これに対し、日立ソリューションズ・テクノロジー独自の非定型データ解析技術で、経験や実績を瞬時にスコアリングし、客観的な可視化を実現します 。透明性の高い選考基準を確立し、応募者との最適なマッチングを創出します。
●スピード選考で優秀層を逃さない:解析からマッチ度算出までを自動化し、初期選考を劇的に迅速化。
●「スキル」にフォーカスした公平な評価:先入観を排除し募集要件に基づいた客観的なスコアリングを実現。
●直感的な判断をサポート:煩雑な管理を一本化し、採用チーム全体で候補者の情報を一元把握。
【技術的特徴】
非定型フォーマットの自動解析:PDFを含む多様な職務経歴書から主要スキルを精度高く抽出。
マッチ度スコアリング:募集要件と候補者の親和性を数値化し、判断の根拠を明確化。
全プロセス完結型Web UI:ブラウザ一つで解析から評価、結果確認までシームレスに操作可能。
透明性の高い選考ログ:評価プロセスを可視化し、選考の妥当性を組織内で共有。
画像3: https://www.atpress.ne.jp/releases/591673/LL_img_591673_3.png
Web UIのイメージ
■「生成AI導入支援サービス」の価格
【サービス】
コンサルティング
プロトタイプ検証
【構成内容】
〈コンサルティング〉
課題抽出
ターゲット選定
効果予測
〈プロトタイプ検証〉
効果検証
精度評価
【価格】
個別見積
■「生成AI導入支援サービス」について
https://www.hitachi-solutions-tech.co.jp/solutions/generative_ai/support/index.html
※記載の会社名、製品名は、それぞれの会社の商標もしくは登録商標です。
詳細はこちら
プレスリリース提供元:@Press
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