AI を「配るだけ」から、
組織の成果に変える。
ディスカバリーズは、AI 前提で組織を設計し直す「AX（AI Transformation／AI 変革）」を、5 つの要素から組み立てる独自フレームワークを提唱しています。エンタープライズ AI コンサルティングサービスは、ビジネス戦略と AI 戦略・テクノロジーとデータ・プロセス再設計・ユーザー体験とカルチャー・AI ガバナンスの 5 つの要素で、AI を組織の成果へとつなげる伴走支援を行います。
ディスカバリーズが考える
AX フレームワーク
ディスカバリーズは、生成 AI の導入を「ツールの配布」ではなく「組織の設計変更」と捉えています。AX（AI Transformation／AI 変革）とは、AI が前提となった働き方へと企業を転換することです。私たちはその転換を、5 つの要素を統合して進めるフレームワークとして定義しています。
AX は、5 つの要素を統合して進めることで実現する。
ビジネス戦略と AI 戦略で目的を定め、テクノロジーとデータで土台を整え、プロセス再設計で業務そのものを変え、ユーザー体験とカルチャーで使いこなす組織をつくる。そして AI ガバナンスが、この 4 つの要素を安心・安全に支えます。どこか一つだけを進めても成果は限定的です。5 つの要素を組み合わせることで、AI が組織の成果につながります。
AI 戦略
AI を導入する明確なビジネスゴールを設定する。コンセプトワークで戦略を言語化し、ロードマップを策定する出発点。
データ
最適なモデルやサービスを決定し、AI Ready なデータ管理と高精度 RAG システムを整備する。安心して AI を使うための土台。
再設計
部分最適ではなく業務全体を見直して再設計する。BPR とエージェント開発で、業務そのものを AI 前提に変革する。
カルチャー
リテラシー習得とユースケース体験で「AI のボス」を育てる。体験共有とコミュニティ運営で成熟度を高める。
ガバナンス
ガイドライン策定・権限棚卸し・エージェント運用設計・利用観察で、安心・安全に AI を使える環境を維持する基盤。
5 つの要素を組み合わせ、
エンタープライズ AI を組織に実装する
ディスカバリーズは、AX フレームワークの 5 つの要素を組織に実装していく過程を 「エンタープライズ AI」 と呼んでいます。エンタープライズ AI コンサルティングサービスは、お客様の現在地に合わせて 5 つの要素を設計・実装し、AI を「配るだけ」で終わらせない伴走支援を行います。
多くの企業が直面する
AI 活用の「見えない壁」
生成 AI は急速に業務に浸透しつつあります。しかし、導入と成果の間には大きなギャップが存在します。
導入企業割合（準備中含む）
日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）の「企業 IT 動向調査 2026」によると、言語系生成 AI を「導入済み」の企業は 33.9%、「試験導入中・導入準備中」を含めると 53.4% に達しました。売上高 1 兆円以上の大企業では「導入済み」のみで 85.1%。生成 AI は実務のインフラとして定着し始めています。
一方、JIPDEC「企業 IT 利活用動向調査 2026」では、AI 活用成熟度は二極化しており、入出力データに関する課題感は導入後も継続していることが指摘されています。導入しても成果が出ない企業と、成果を出し続ける企業を分けているのは、AI の性能ではなく「進め方の設計」です。
「AI を導入すること」そのものが目的化し、どの業務でどんな成果を出すのかが曖昧なまま始めてしまう。投資対効果を説明できる計画がつくれません。
社内データが SharePoint・ファイルサーバー・基幹システムに散在し、AI が参照できない状態のため、回答の精度が安定しません。業務で使いづらい状態が続きます。
ライセンスを配布し研修を実施しても、既存の業務プロセスを AI 前提で再設計しなければ、個人の生産性向上にとどまります。「使われないツール」になってしまいます。
AI の仕組みやプロンプトの知識が不足し、活用が一部の人にとどまります。成功体験が共有されず、組織全体の成熟度が上がりません。
AI が社内データを横断的に参照することで、本来見えてはいけない情報が意図せず露出する懸念があります。ガバナンスを整えなければ、全社展開に踏み切れません。
戦略・データ・プロセス・カルチャー・ガバナンスのどれから着手するべきか、自社の現在地と次の一手が見えません。全体像を描けないまま立ち止まってしまいます。
5 つの要素の詳細
それぞれの要素で、どのような支援を提供するのかを具体的にご紹介します。
AI を導入する
明確なビジネスゴールを設定する
AI は生産性や創造性を高めるための 手段 です。しかし「導入すること」自体を目的としているケースや、具体的な業務で成果を定義しないまま始めるケースは、その多くで 失敗 しています。
ディスカバリーズのコンサルタントと一緒にコンセプトワーク（目的や狙いを言語化する共同作業）を実施することで、ビジネス戦略と AI 戦略を言語化し、実行までの道筋を描いたロードマップ（段階的な実行計画）を策定できます。
最適な技術と、
AI Ready なデータを整える
戦略に基づき、どの業務で AI を活用するかが決まれば、さまざまな AI システムの中から最適なモデルやサービスを決定していきます。また、精度の高いプライベートデータ（社外に出さない自社データ）を参照させることが高精度な生成につながるため、AI Ready なデータ管理 と 高精度 RAG システム（社内データを参照して回答する仕組み）の構築 を支援します。
古いデータや、アクセスできるユーザーの偏った RAG では、ハルシネーション（事実と異なる回答）や精度の低い生成につながります。安心して AI を使うために、データの整備は欠かせません。
サーバー
業務全体を見直し、
プロセスそのものを変革する
業務を変革するために AI エージェント（自律的にタスクを実行する AI）を導入するものの、個人の生産性しか上がらないケースがあります。業務の部分最適化では効果は限定的なので、業務全体を見直して再設計する ことで大きな成果を得られます。
その場合は特に、マネージャー自身の AI 活用と、業務を 断捨離する覚悟と勇気 が必要になります。現場で業務を変革するリーダーたちを、BPR（業務プロセス再設計）や AI エージェント開発を行うコンサルタントが支援します。
AI を使いこなす
「AI のボス」を育てる
手段である AI の使い方をマスターすることで、成果を導きやすくなります。AI の仕組み、RAG や LLM（大規模言語モデル）、プロンプト（AI への指示文）の正しい知識を身につけ、生成 AI や AI エージェントを活用する業務シーンでのユースケースを体験することで、「AI のボス」 となるように導きます。
自らのユーザー体験を共有することで、他の仲間の活用や成果を出しやすくなります。コミュニティの立ち上げや運営をサポートするなど、お客様の 成熟度を高める伴走支援 を行います。
安心・安全に AI を使える
環境と運用を維持する
安心して AI を活用できるように、AI ガイドライン や、内部情報漏洩を防ぐためのアクセス権限の棚卸し、不要な AI エージェントの棚卸し、AI エージェントの運用設計、組織別の社内利用ユーザーの観察 など、安心・安全に AI を活用できる環境を維持します。
特に Microsoft 365 Copilot のように SharePoint・OneDrive のデータを横断的に参照する AI では、アクセス権限の設計が不十分だと、本来見えてはいけない情報が意図せず露出する「オーバーシェアリング」のリスクがあります。Microsoft Entra ID を軸にしたアクセス制御から、監査ログ、データ保護まで一貫して支援します。
SharePoint のデータを AI が参照するケースで特に重要なのが、サイト・ライブラリ・ファイルごとのアクセス権限が適切かどうかを可視化することです。アクセス権限チェッカーは、SharePoint 環境全体の権限設定を棚卸しし、過剰共有されている箇所や継承が壊れている箇所を自動で検出。Copilot を全社展開する前に、オーバーシェアリングのリスクを定量的に把握できます。
- サイト・ライブラリ・ファイル単位の権限可視化
- 「Everyone」「全社員」権限の自動検出
- 権限継承の崩れ・孤立した共有の洗い出し
- Copilot 導入前のリスク評価レポート
ガイドライン
権限の棚卸し
運用設計
観察
よくある質問
エンタープライズ AI コンサルティングサービスについて、ご質問の多い項目をまとめました。
多くの場合、ビジネス戦略と AI 戦略の言語化から始めることをおすすめしています。目的と成果が曖昧なまま技術やデータを整え始めても、投資対効果が説明しづらくなるためです。ただし、すでに Copilot を導入済みの企業では、AI ガバナンスの見直しから優先的に着手するケースもあります。現在地に応じた最適な進め方は、無料相談でご提案します。
はい、ご相談いただけます。ディスカバリーズは Microsoft Solutions Partner として、Microsoft 365 や Copilot の導入計画の段階から支援しています。ライセンス選定・導入設計・活用定着までを含めて、AI 活用を前提とした環境構築を伴走します。
業務範囲と既存システムとの連携要件によりますが、シンプルな社内問い合わせ対応のエージェントであれば 2〜3 ヶ月、基幹システムや複数 SaaS と連携する業務エージェントであれば 4〜6 ヶ月が目安です。スモールスタートで早期に効果を検証し、段階的に対象業務を広げていく進め方を推奨しています。
単にベクトル検索で文書を取得するだけでなく、ドキュメントの構造化・メタデータ付与・チャンク分割設計・検索ランキングのチューニング・評価サイクルまでを設計に含めている点が異なります。業務で「信頼して使える」回答精度を実現するために、導入後もログを分析しながら継続的に精度を高めていきます。
Microsoft Copilot は、アクセス権限を持つ情報を横断的に参照します。そのため、SharePoint や OneDrive の共有範囲が過剰に広がっていると、本来見せるべきでない情報が検索結果に含まれるリスクがあります。対策として、SharePoint サイト・ファイルの権限棚卸し、機密ラベルの設計、Microsoft Purview による DLP（データ損失防止）、Restricted SharePoint Search の活用などを組み合わせ、全社展開前にリスクを抑える運用設計をご提案します。
ユーザー体験とカルチャーの要素として、AI の仕組み・RAG・LLM・プロンプトの正しい知識の習得から、実際の業務シーンでのユースケース体験、社内コミュニティの立ち上げ・運営支援までを伴走します。一人ひとりが自らの体験を共有することで、組織全体の活用と成果が広がる状態を目指します。
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