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タグ: AI基盤
AI基盤のAI活用事例
日立Agentic AI基盤でSI全工程の生産性を向上
AI活用事例の構造図
活用
対応
適用
統合
配置
削減
実績
蓄積
背景
IT・OT SI資産
課題
熟練者減少
要望
近代化需要
AI処理
VelocityAI連携
AI処理
Agentic AI基盤
AI処理
工程別AI
エージェント
成果
トークン費削減
成果
社内生産性向上
利用
AI可読ナレッジ
https://it.impress.co.jp/articles/-/29623
日立Agentic AI基盤でSI全工程の生産性を向上
Azure DatabricksでRAG基盤と即時データ活用
AI活用事例の構造図
統合
刷新
基盤化
検証
分析
収集
公開
背景
急増する業務データ
課題
複雑な旧データ基盤
要望
データの二次利用
人の役割
PoCと段階提供
AI処理
RAGデータ基盤
利用
Power BIで分析
成果
15分周期
のデータ収集
利用
RAG基盤を初回公開
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26298-tokyo-electron-azure-databricks
Azure DatabricksでRAG基盤と即時データ活用
日立システムズ、Foundryで製造業AIを提供
AI活用事例の構造図
背景
要件
支援導入
技術支援
開発
共通化
背景
慢性的な人手不足
要望
安全な業務効率化
課題
開発ノウハウ不足
AI処理
FoundryでAI開発
人の役割
PSfP技術支援
利用
製造業向けAI
成果
基盤の共通化
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/25948-hitachi-systems-microsoft-foundry
日立システムズ、Foundryで製造業AIを提供
北國銀行、Microsoft Fabricで運用負担をほぼゼロに
AI活用事例の構造図
刷新
解決
対応
連携
移行
軽減
保護
背景
複数ツールの利用
課題
提供遅延と運用負担
制約
高度なデータ保護
AI処理
Microsoft Fabric
その他
Microsoft Sentinel
利用
本番運用開始
成果
運用負担ほぼゼロ
成果
分析対象を拡大
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26013-the-hokkoku-bank-microsoft-fabric
北國銀行、Microsoft Fabricで運用負担をほぼゼロに
神戸市KOBE AI PORTの庁内AI活用
AI活用事例の構造図
解消
対応
搭載
検索
整備
開発
活用
作成
課題
ネットワーク分断
課題
回答精度の差
要望
業務別アプリ
AI処理
情報検索チャット
AI処理
KOBE AI PORT
AI処理
専用アプリ開発
利用
根拠付き検索
成果
庁内AI利用環境
成果
3業務アプリ作成
https://jp.ricoh.com/release/2026/0708_1
神戸市KOBE AI PORTの庁内AI活用