AI Management

AIを、経営と実務に安全に組み込む。

株式会社KYMは、中小企業・専門事務所向けに、AI導入の目的整理、業務プロセスの見直し、情報管理、セキュリティ、運用ルールまでを一体で支援します。

AI導入の前に、経営課題と情報管理を整理する。

ChatGPT・Claude・Gemini・Copilotなどの生成AIは、文書作成、調査、分析、問い合わせ対応、業務自動化に大きな効果をもたらします。一方で、目的が曖昧なまま導入すると、情報漏洩、誤回答の利用、権限管理の不備、業務プロセスの混乱が起こりやすくなります。KYMでは、AIを「便利なツール」としてではなく、「経営基盤の一部」として整理します。

  • AIで何を改善するのか明確にしたい
  • 社員のAI利用ルールを整備したい
  • Microsoft 365・Google WorkspaceなどクラウドAIの前提を確認したい
  • AI活用と情報セキュリティを両立したい
  • ネットワーク・IoT環境がAI導入に適した状態か確認したい
  • AI関連のインシデントが起きた場合の対応を準備したい
  • 中小企業でも運用できる現実的な方法を知りたい

Support Areas

AI経営支援で行うこと

AIを導入するだけでなく、業務・情報・人・ルール・システムをつなげて、継続的に使える形にします。

01

経営課題の整理

業務上の課題、顧客対応、文書作成、情報共有、意思決定など、AI活用候補を経営視点で整理します。

02

業務プロセスの見直し

既存業務を棚卸しし、AIを使う業務、人が判断すべき業務、システム化すべき業務を分けます。

03

AI活用ロードマップ

短期・中期で取り組むテーマを整理し、無理のない導入順序と優先順位を設計します。

04

情報管理の確認

AIへの入力可否は「①情報の重要度」「②AIツールのデータ扱い」「③法令・契約上の制約」の3つが揃って決まります。機密情報・個人情報・社外秘・公開情報を整理し、ツール別の入力可否マトリクスを作成します。

05

AI利用ルール整備

社員向けのAI利用ルール、禁止事項、確認手順、出力物の扱いを実務に合わせて作成します。

06

運用・改善支援

導入後の利用状況、課題、リスク、改善点を確認し、継続的にAI活用を定着させます。

Prerequisites

AI導入の前提として確認する環境

AIツールの導入効果は、その「器」となるネットワーク・セキュリティ環境に大きく依存します。以下の3点を事前に整備・確認することで、AIを安全かつ効果的に使える基盤が整います。

A

ネットワーク分離・通信の可視化

業務端末・Wi-Fi・IoT機器がひとつのネットワークに混在していると、AIツールへの通信を制御・監視できません。業務系ネットワークとゲスト・IoTを分離し、どの端末が・どのサービスに通信しているかを把握できる状態を作ります。

B

IoT・スマートデバイスの管理

会議室のスマートスピーカー、Web会議端末、スマートカメラ、センサー類にはAI機能が搭載されていることがあります。これらも「AIガバナンスの管理対象」として、利用ルール・通信先・ログを確認します。

C

インシデント対応の準備

万一、情報漏洩や不正なAI利用が疑われる場合に備え、初動対応手順・ログ保全・調査体制(フォレンジック的初期調査)を事前に整備しておくことで、被害の拡大を防ぎ、原因を迅速に特定できます。

セキュリティ支援との連携

ネットワーク分離・IoT管理・フォレンジック初期調査は、AIガバナンス支援とセキュリティ支援を組み合わせて対応します。AI経営診断の中で必要な領域を確認し、優先順位をご提案します。

ネットワーク・IoT環境の確認

現状の構成を把握し、AI導入前に対処が必要なリスクを特定します。

AIガバナンスとの統合設計

ルール・技術・対応の3層を一体で設計し、実務で機能する体制を整えます。

段階的な整備

すべてを一度に整備する必要はありません。優先順位を明確にして、コストと効果のバランスを取りながら進めます。

セキュリティ支援へのつなぎ

より深いネットワーク診断・フォレンジックが必要な場合は、セキュリティ支援と連携して対応します。

Process

支援の進め方

最初から大きなシステムを作るのではなく、現状把握から始め、リスクを抑えながら段階的に進めます。

STEP 1

現状ヒアリング

業務内容、IT環境、Microsoft 365・Google Workspaceなどの 利用状況、AI利用状況、情報管理の現状を確認します。あわせてネットワーク構成・Wi-Fi環境・IoT機器の状況も把握します。

STEP 2

課題とリスクの整理

AIで改善できる業務と、先に整備すべき情報管理・セキュリティ・権限の課題を整理します。

STEP 3

AI活用方針の設計

利用するAIツール、対象業務、入力可能な情報、確認フロー、教育方針を設計します。

STEP 4

小さく試す

議事録、文書作成、問い合わせ対応、社内FAQ、定型業務などから、効果とリスクを確認します。

STEP 5

運用ルール化・定着

成果が出た業務を標準化し、AI利用ルール、教育資料、チェックリスト、改善サイクルへ落とし込みます。

Target

このような企業・事務所に向いています

専任の情報システム部門がなくても、経営視点でAI活用と情報管理を整備したい組織を支援します。

中小企業

  • AIを使いたいが、何から始めるべきか分からない
  • 社員が個別にAIを使い始めている
  • Microsoft 365や社内データの権限管理に不安がある
  • 社内に専任の情シス担当がいない

専門事務所・技術系企業

  • 図面、契約、顧客情報など機密性の高い情報を扱う
  • 文書作成、調査、報告書作成を効率化したい
  • AI利用時の責任分界を整理したい
  • 小規模でも信頼性のある運用にしたい

Deliverables

主な成果物

ご相談内容に応じて、経営判断や社内説明に使える資料として整理します。

AI活用方針書

AI活用の目的、対象業務、導入優先順位、運用上の注意点を整理します。

AI利用ルール案

入力禁止情報、出力確認、利用記録、責任分界、社員教育の基本をまとめます。

AI活用ロードマップ

短期・中期で取り組むテーマと、必要な準備事項を段階的に整理します。

First Step

AI経営診断から始めませんか。

現在のAI利用状況、情報資産の重要度、AIツールのデータポリシー、法令・契約上の制約、ネットワーク・IoT環境を整理し、AI経営へ進むための優先順位を明確にします。

相談する
  • AI利用状況の確認
  • 業務と情報資産の整理
  • ネットワーク・IoT環境の確認
  • リスクと改善点の可視化
  • 導入順序の提案
  • 社内説明用資料の作成