2026年9月18日、KDDI株式会社は「Gemini Enterprise」を活用したAIエージェントの開発支援サービスを提供開始した。自社データの活用と高セキュリティな閉域網接続を強みに、国内企業の本格的なAI導入と業務効率化を推し進める。
専門人材不足や安全性の懸念を解決する一気通貫型の開発支援
企業における生成AI活用が進む一方、専門人材の不足や機密情報漏えいへの懸念、データ未整理といった課題により、業務現場での本格導入を見送るケースが多発している。新サービス「KDDI AIエージェント開発支援」は、ライセンス提供から導入運用までを包括的にサポートすることでこの懸念を払拭する。
実績豊富なKDDIアイレットが企画や開発を担い、ELYZA（※1）による独自モデル構築や高度な業務プロセス設計にも応じる体制だ。通信面では閉域網サービスを介して接続することで、インターネットを経由せずオンプレミス環境のデータとも安全に連携できる。
さらにフライウィールによるデータクレンジングを提供し、多様な形式の文書や図面をAIが学習しやすい形式へ構造化（※2）する。KDDI独自のデータや「Speeda」が持つ経済情報も組み込め、精度と分析力に優れたエージェント構築を支援する。
※1 ELYZA：高度なAI開発技術を持つ企業。個別の課題や複雑な業務プロセスに応じた独自AIモデルの開発および構築支援を手がける。
※2 構造化：非構造化データを整理・変換し、AIが解析・利活用しやすい状態（AI-Ready）に処理すること。
業務変革がもたらす利点と導入における実用上の課題
本支援の導入により、従来の業務プロセスの一部が自動化され、深刻な人手不足に直面する企業にとっても生産性向上や大幅な業務効率化が叶うと考えられる。一連のプロセスをグループ内でワンストップ支援する仕組みは、社内にAI専門チームを持たない組織にとって心強い武器となるだろう。インターネットと隔離された安全な環境下で自社データを活用できる点は、ガバナンスを重視する大企業や金融機関にとっても大きな恩恵と言える。
一方で、AIエージェントの回答精度は元となる自社データのクレンジング品質に大きく依存する点に注意が必要だ。元データの更新頻度や整備体制が不十分な場合、精度の低い出力が生じるリスクは拭えない。
また、本サービスを利用するには「cloudpack with KDDI」の契約が必須となるため、初期費用や月額コスト、既存のIT基盤との統合難易度を自社で見極める姿勢が不可欠となる。協業を進めるGoogle Cloud（※3）との連携のもと、この包括支援が企業のデジタル変革をどこまで加速させられるか見守りたい。
※3 Google Cloud：Google LLCが提供するクラウドプラットフォームの総称。Gemini Enterpriseなどを基盤として提供している。
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