多くの企業が、生成AIの試行（PoC）に取り組まれています。
一方で、次の壁が立ちはだかります。
・社内データを扱えない／扱いにくい
・権限管理・監査・データやシステム統合が曖昧で全社展開できない
・現場の業務フローに入らず、個人利用で止まる
ここを越えるには、「個人の生産性向上」ではなく、「企業の業務プロセスに接続できるAI基盤」が必要です。
GenU（Generative AI Use Cases JP）とは
GenUは、AWSが公開している生成AIのユースケース集を備えたオープンソース実装です。
Amazon Bedrock等のAWSサービスを活用し、チャット／文章生成／RAG／画像生成など、業務利用を想定した複数のユースケースを1つのアプリとして提供します。
ポイントは「AIモデル単体」ではなく、企業利用に必要な部品（UI、運用、拡張、データ統合）まで含めて動く形で比較的容易に実装できること。
つまり、ゼロから内製するより、はるかに短期間で「社内向け生成AI」を形にできます。
GenU導入のメリット（経営・業務改革の観点）
1) スモールスタートで「実業務」に入れられる
GenUはユースケースが最初から用意されているため、
「何を作るか」から迷う時間を圧縮できます。まずは小さく始め、効果が見えたところから展開できます。
2) RAGで「社内ルールに沿った回答」へ寄せられる
汎用生成AIが苦手なのは、「社内固有のルール」や「最新の社内情報」。
RAG（検索拡張生成）を使うと、社内ドキュメント等を検索し、根拠を参照しながら回答を生成できます。GenUはRAGを含むユースケースを扱えます。
3) 現場の「定型化した型」を増やして、業務標準化に効く
属人化している業務は、多くの場合「判断ポイント」と「文章作成」に滞留します。
GenUは、よく使うプロンプトや業務手順を“型”にして共有しやすい設計です。
「RAG」や「一般的な生成AI」との違い
○一般的な生成AI（単体利用）
・会話・文章生成は強い
・ただし 社内固有の根拠に弱い（＝誤りやそれっぽい回答「ハルシネーション」が混ざる）
・企業統制（権限／監査／データ境界）を別途設計する必要がある
○RAG（検索拡張生成）
・社内ドキュメントを検索し、その結果を踏まえて回答を生成
・根拠に近い回答に寄せやすい
・ナレッジの更新が反映されやすい
○GenU
・RAGを含む業務ユースケースを、最初から動くアプリとして提供
・さらに、ノーコードでユースケースを増やして配布できる仕組み（ユースケースビルダー）も拡充中
具体的なユースケース（非エンジニア部門で成果が出やすい例）
1) 経営管理・企画：資料作成のドラフト作成自動化
・会議メモ→要点整理→ドラフト作成
・稟議書の骨子、KPIレビューコメントの下書き
・月次報告のたたき台（見出し構成＋論点）
効果： 文書作成の時間短縮だけでなく、論点の抜け漏れを減らし、意思決定を前に進める。
2) 業務改革：問い合わせと手続きのセルフサービス化
・社内規程、申請手順、FAQをRAGで回答
・「誰に聞けばいい？」のムダを減らす
・属人化の解消（担当者が休んでも回る）
効果： 探す時間が減る。バックオフィスの負担軽減が早い。
3) コールセンター／サポート：ナレッジ検索＋回答案
・問い合わせ内容を整理し、回答案を提示
・既存FAQの不足箇所を抽出し、整備を促進
効果： 応対品質が揃い、教育コストが下がる。
構築の仕方（「まず動かす」ための現実的ステップ）
ここでは経営・AX推進部門向けに、技術詳細を省きつつ「進め方」を整理します。
Step 1：対象業務を選ぶ
・最初の成功確率を上げるコツは、次の条件を満たす業務から始めることです。（クィックウィン）
・入力がテキスト中心
・参照すべき情報が社内にある（規程、FAQ、手順書など）
・成果が数字で測れる（工数、一次回答率、処理時間など）
Step 2：社内ドキュメントの整備（量より鮮度）
RAGの品質は、モデルよりも投入する情報の整備で大きく変わります。
まずは「最新版の所在が明確」「更新責任者が決まっている」文書から始めるのがおすすめです。
Step 3：ユースケースの型を作る
AWS公式ブログで紹介されているユースケースビルダーのように、
業務で繰り返し使う手順・観点・出力フォーマットをテンプレ化すると、現場定着が一気に進みます。
Step 4：段階的に広げる（部門→全社）
最初は「問い合わせ」や「文書作成」など、波及効果が大きい領域から。
利用ログや現場の声をもとに、次のユースケースへ拡張します（作って終わりにしない）。
導入後に期待される効果（経営視点での整理）
効果1：間接業務の圧縮（探す・書く・整える）
・探す時間の短縮（ナレッジ即時アクセス）
・書く時間の短縮（ドラフト自動生成）
・整える時間の短縮（フォーマット統一）
効果2：業務標準化と属人化解消
・ベテラン依存を減らし、引継ぎ・教育を軽くする
・ルール逸脱の抑止（参照すべき根拠を揃える）
効果3：AI活用を個人技から組織能力の強化へ
・現場のベストプラクティスをテンプレとして共有
・部門横断で再利用し、改善サイクルを回す
デフィデができること（GenU活用を「経営改革」に接続）
デフィデ株式会社は、AIの導入を「ツール導入」で終わらせず、
業務プロセスの再設計（BPR）とセットで成果につなげます。
・どの業務から始めるべきか（効果が出るユースケース選定）
・RAGに入れるべき情報と整備方法（ナレッジ設計）
・型の作り方（出力フォーマット／判断観点のテンプレ化）
・定着設計（運用・KPI・改善サイクル）
「PoC止まり」から抜け出し、現場実装→全社展開へ進めたい企業様はご相談ください。
よくある質問
Q：GenUは何から始めるのが安全？
A：まずは社外秘度が低いドキュメント（公開情報・一般手順書）でRAGを試し、運用ルールを固めてから段階的に範囲を広げるのが現実的です。
Q：現場が使わなくなるのが心配です。
A：最初から自由入力チャットだけにせず、ユースケースビルダーのように業務の型（入力フォーム／出力フォーマット）を用意すると定着しやすいです。
まずは「ひとつのテーマ」で、効果を数字にしませんか？
「社内問い合わせ」か「文書作成」のどちらか1つから始めると、短期間で成果を出しやすいです。
貴社の状況に合わせて、最短ルートの進め方をご提案します。
