社内各部門から増加する生成AI活用ニーズ(文書検索、ナレッジ活用、将来的なIoTデータ活用等)に対応するため、 PoCを迅速・安全・横展開可能に実施できる共通生成AI基盤を構築。
Microsoft Fabric と Azure OpenAI Service を中核に、PoC専用のAzureテナントおよびプロジェクト別サブスクリプションを採用し、 複数PoCを同一基盤上で並行実施できる構成を整備。 RAG構成による生成AI検索の検証と、ガバナンス・コスト管理を考慮した運用モデルの確立を行った。
既存の全社共通Azure環境では、PoC向けの柔軟な構成変更が困難
PoCごとに個別環境を構築するため、開始までに時間がかかる
データ・リソースがプロジェクト単位でサイロ化 生成AI活用に伴う情報漏洩リスクへの懸念
ガバナンスおよびコスト管理が不透明
PoC専用Azureテナントによる既存環境からの分離とリスク最小化
プロジェクト別サブスクリプションによるコスト・リソース管理の明確化
Microsoft Fabric(OneLake)を活用した文書・FAQ・将来のIoTデータの統合管理
Azure OpenAI Service × RAG構成による根拠付き生成AI検索の検証
Fabric SKU(F4 / F8 / F16)+ AutoscaleによるPoC規模に応じた段階的スケール設計
既存環境に影響を与えず、迅速な検証開始が可能に
PoC成果・構成を他プロジェクトへ再利用可能
テナント/サブスクリプション単位でセキュリティ・コスト管理を明確化
今後の本格導入・高度化に向けた基盤と運用ノウハウを確立
導入の背景から効果までをまとめた事例資料をPDFでご覧いただけます。