AWS公式オープンソース「GenU」とは 〜業務で回る生成AIを、最短距離で社内実装するために〜 生成AIは「使う」から「業務に組み込む」フェーズへ

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。