ISSUE 01
PoC止まりを超え、AIを事業成長の力に変える
Azure OpenAI でいち早くPoCを行った。
しかし精度・運用面の壁に阻まれ、本番展開に至らなかった。
ISSUE 02
Copilotの壁を超え、投資対効果を最大化する
Copilotで業務は便利になった。
しかし重要な情報はBox・Sansan・Backlog・Asana・SlackなどMicrosoftの外に存在する。
ISSUE 03
データ基盤の価値を、全員の業務成果に直結させる
Databricks / Snowflakeで正確な数値が手に入るようになった。次は「なぜそうなったか」非構造化データとの統合が鍵だ。
ISSUE 04
SaaSに散在する情報を、ひとつの場所に統合する
複数のSaaSに情報が散らばり、ツールが増えるほど「どこにあるか」がわからなくなる。調査時間を削減し、正しいデータに素早くたどり着く環境をつくりたい。
GleanはEnterprise Graphで社内の情報・人・活動を学習し、100種類以上のコネクタで企業内のあらゆるデータをつなぎます。権限を自動で継承しながら、ユーザーごとに最適な検索・回答・業務自動化を実現するWork AIプラットフォームです。
-
2026年9月8日 製造業向け Physical AI入門～米国事例から見えてきた、次世代AIを支えるデータ基盤～
- 2026年9月8日（火）11:00-12:00
- Webセミナー
- 米国事例を通じて、製造業におけるPhysical AI活用の可能性と実現に向けた視点を学べるセミナーです。
- 双日のグローバルネットワークを通じて、米国で進むPhysical AIの最新動向や実装事例とあわせて、製造現場で分散しがちなデータをどう活かすかという観点から、実装を支えるデータ基盤の重要性を解説します。 製造業のAI/DX戦略やデータ基盤整備の方向性を整理したい方におすすめの内容です。
- Databricks
-
2026年8月27日 ローコード導入の成功を実現するポイント ~AI活用と運用定着をデジタルで支援する、STech Iのアプローチ~
- 2026年9月8日（火）14:00～15:00
- Webセミナー
- ローコード導入の成功を実現するポイント ~AI活用と運用定着をデジタルで支援する、STech Iのアプローチ~
- ローコードの普及により、必要な業務アプリケーションを低コスト・短期間で作成し、業務改善に着手できる環境が整いつつあります。一方で、対象業務や活用方法を具体化できず本格導入に至らない、アプリを作成しても社内展開や利用定着が進まないなど、導入後の活用に課題を抱えるケースも少なくありません。さらに、AIを業務アプリケーションに組み込む動きが広がるなか、どの業務で活用し、成果につなげるかも重要な論点となっています。 本セミナーでは、ローコードやAIの活用を一過性の取り組みで終わらせず、継続的な業務改善につなげるためのポイントを解説します。ローコードアプリの作成を支援する方法から、導入後の社内展開・利用定着までを見据えた継続的な支援アプローチについて、実際の画面を交えながら、具体例とともに分かりやすくご紹介します。
- Natic Low Code powered by Pleasanter
-
2026年8月27日 生成AIを“使う”から“働かせる”へ －全社共通業務のAIアシスタント自作から始めるAIエージェントの土台作り－
- 2026年08月27日（木）14:00～15:00
- Webセミナー
- 生成AIを“使う”から“働かせる”へ －全社共通業務のAIアシスタント自作から始めるAIエージェントの土台作り－
- 生成AI活用のDX人材育成に豊富な実績を持つ株式会社ディジタルグロースアカデミア 執行役員 副社長・神宮司 剛氏をお招きし、生成AIを“導入で終わらせず”業務成果につなげるために、現場でAIを活用する習慣づくりから、全社共通業務でのAIアシスタント構築、KPI設計、推進体制づくりまでを、具体的な支援事例を交えて解説します。
- Natic AI-Navi、DX University
FEATURE 01
Enterprise Graphが社内を「丸ごと」理解する
ドキュメント・会話ログ・人・アクティビティを100以上のシグナルで自動学習。
「誰に・何が・今必要か」をユーザーごとに把握し、的確な回答を生成します。
FEATURE 02
つなぐだけで翌日から稼働、RAG構築・維持は不要
100種類超のコネクタを標準搭載。SaaSを接続した翌日から高精度の横断検索とAIアシスタントが稼働します。
自前RAGの構築・チューニング・維持は一切不要です。
FEATURE 03
権限を自動継承し、情報漏洩ゼロで全社展開
各SaaSのアクセス権限をGleanがそのまま継承。AIは、ユーザーごとに閲覧が許可された情報だけを参照して回答します。情シス・セキュリティ・コンプラ部門も安心して全社展開を進められます。
FUNCTION 01
Glean Search
100+SaaSを横断し、権限を守りながら必要な情報に瞬時にアクセス。Google検索のような直感的な体験を社内情報で実現します。
FUNCTION 02
Glean Assistant
Glean Assistantは、社内の情報・人・業務のつながりを理解し、一人ひとりの役割や状況に合わせた回答を返すAIアシスタントです。利用者は1人あたり週平均2〜3時間の業務時間を削減。特定のモデルに縛られず、GPT・Claude・Geminiなど主要なLLMから、企業ポリシーや利用環境に応じて選択できます
FUNCTION 03
Glean Agents
ノーコード・自然言語で業務エージェントを構築。繰り返し業務・情報集約・レポート生成を自動化し、現場主導で業務変革を推進します。
Azure OpenAI でいち早くPoCを行った。しかし、精度・運用面で断念した。根本原因は、汎用LLMが社内の文脈を理解していないこと——コンテキストなきAIは、どれだけ高性能でも事業成長には結びつかない。
- 精度が上がらず、本番化を断念した
PoCでは動いた。しかし社内固有の業界用語・製品名・社内プロセスを理解できない汎用LLMは、本番環境では的外れな回答を返し続けた。 - 運用負荷が大きく、維持できない
自前でRAGを構築・維持しようとすると、データ整備・精度調整・更新対応の工数が想定外に膨らみ、IT部門の運用コストがかさむ。 - 投資対効果が出ず、次の一手が打てない
PoCで終わり、本番での定量効果が示せない。経営・現場への説得力を失い、AI推進の機運が失速していく。
つなぐだけでコンテキスト付きAIが完成
-
Enterprise Graph：社内の文脈を自動学習
ドキュメント・会話・人・活動を100+シグナルで継続学習。「誰に何が必要か」をユーザーごとに把握し、的確な回答を生成する。
-
100+コネクタ接続で、RAG構築は不要
SaaSを接続するだけで即日稼働。データ整備・精度調整・更新対応はGleanが自動で行い、IT部門の運用負荷をゼロにする。
-
継続利用率 約40%、「使われる」AIを実現
一般的なエンタープライズSaaSの2倍以上の高い定着率。高い回答精度と使いやすさが、継続利用と全社展開を後押しします。
Copilotで業務は便利になった。しかし、重要な情報はBox・Sansan・Asana・Jira・SlackなどMicrosoft以外の外にある。Copilotはその壁を越えられない。
- 重要な情報は、Microsoftの外にある
Box・Sansan・Backlog・Asana・SlackはCopilotの対象外。日常業務の核心情報がAIの届かない場所に散在し、結局は手動で探すことになる。 - M365外の部門・チームはAIの恩恵を受けられない
国産SaaSや複数ツールを併用する部門では、Copilotが機能しない。社内でAI活用の格差が広がり、全社展開の障壁になる。 - ライセンス費用に見合う効果が出ない
Copilotに投資したにもかかわらず「結局Google検索の方が早い」という声が現場から上がる。ROIを経営に示せない。
M365の壁を超えた全社横断AIを実現
-
Box・Sansan・Backlog・Asana・Slackを横断検索
Copilotが届かないSaaSを含む100+コネクタ対応。「どこにあるか」を意識せず、Glean1つで全情報にアクセスできる。
-
SharePoint整理なしで、今すぐ使える
既存データのまま権限継承で動作。IT管理者の整理負荷ゼロで、高精度の回答を即日実現する。
-
Copilotとの共存を設計
Copilot環境を熟知したSTech Iが、最適な共存設計と統合アーキテクチャを提案。Copilotの精度を劇的に改善する。
データ統合基盤（Databricks / Snowflake）を導入し、正しいデータを取れるようになった。しかし、結果（構造化データ）だけでは不十分だ。経緯（非構造化データ）と合わせることで、はじめてデータの利活用が推進される。
- 「何が起きたか」はわかるが、「なぜか」がわからない
構造化データで結果は見えても、その背景にある設計変更・議事録・改善記録（非構造化データ）は別の場所に散在し、原因調査に時間がかかる。 - データ基盤を使えるのはエンジニアだけ
SQLやSparkを使えない現場担当者・経営企画が自力で調査できず、データチームへの問い合わせが集中してボトルネック化する。 - ベテランの暗黙知がデータ基盤の外にある
現場の経験・改善ノウハウは文書化されずデータ基盤に載らない。退職とともに組織の重要な資産が失われていく。
構造化データ×非構造化データを統合し、「なぜ？」に答える
-
結果と経緯を1つの問いで引き出すDatabricks / Snowflakeの数値データ＋設計書・議事録・Kaizenノウハウ（SharePoint/Box）をGleanで統合。「なぜその数値になったか」をSQLなしで即座に回答。
-
自然言語でデータ分析。エンジニア不要Databricks Genie連携により、現場担当者が日本語で「先月の品質異常の原因は？」と問いかけるだけでデータ分析結果と関連文書を同時に取得できる。
-
暗黙知をデジタル資産に変換する現場マニュアル・トラブル対応録・改善ノウハウをGleanでインデックス化。ベテランの経験が、退職後も組織の財産として機能し続ける。
複数のSaaSに情報が散らばっている。ツールが増えるほどに情報の所在がわからなくなる。
調査の時間を短縮し、正しいデータを素早く取りたい。
- 情報がどのSaaSにあるかわからない
SharePoint・Box・kintone・Slack・Teamsを渡り歩く情報探しが常態化。ツールが増えるほどに「どこを見ればよいか」がわからなくなり、調査時間が膨らむ。 - 同じ調査を何度も繰り返す
過去の対応録・判断の経緯がどのSaaSに残っているかわからず、同じ調査・議論が繰り返される。組織の時間とノウハウが失われ続ける。 - 最新・正確な情報にたどり着けない
情報が分散しているために最新データに到達できず、古い・不正確な情報で意思決定するリスクが高まる。スピードと品質の両立が難しい。
1つの検索窓で、全SaaSを横断する
- 100+コネクタを標準搭載し、主要SaaSを追加開発なしで横断 検索 Slack・Teams・SharePoint・Box・Salesforce・Jiraなど100種類以上のコネクタを標準搭載。主要なSaaSを追加開発なしで横断検索でき、「どこにあるか」を考えなくてよくなる。国内SaaSも追加開発で対応可能。
- 権限を守りながら、全社に一斉展開できる 各SaaSのアクセス権限を自動継承。部門外秘情報の漏洩なく、セキュリティ部門も承認できる全社展開を安全に実現する。
- 組織のナレッジを、資産として使い続けられる 個人やチームに埋もれた過去のやり取り・情報をGleanが横断的に引き出し、最新かつ正確な情報に基づく意思決定を支える。属人化していたノウハウが全社の資産になる。
日本でSaaSが定着しない最大の要因は「使われないこと」。
STech Iは Glean のプラットフォーム力と、Zoom・Asana 100チーム以上の実績で培った「働き方レベルでの定着支援（DEX視点）」をセットで提供します。
AI活用方針の計画策定から導入後の定着支援まで一貫して提供
導入前のAI活用方針・計画策定支援から教育までを一貫して支援します。「どこから始めればよいかわからない」段階から伴奏し、「使われないAI」で終わらせない定着支援を実現します。
標準コネクタで届かない国産SaaSにも、活用範囲を広げる
Glean標準コネクタでカバーしきれない国産SaaSへの接続開発も、個別案件ベースでご相談いただけます。既存システムをそのまま生かしてGleanに統合することで、移行コストを抑えながらAI活用の範囲拡大を目指します。
データ統合基盤のノウハウで、Glean活用の価値を最大化
STech IはDatabricsの提案・導入で培ったデータ統合基盤のノウハウを活かし、GleanとDatabricsの活用促進を支援します。構造化データと非構造化（文書・議事録・マニュアルなど）を統合し、エンジニアだけなく全員がデータを業務に活かせる環境を実現します。
-
GleanのコネクタとMCPは同じですか？
いいえ、同じではありません。コネクタは各SaaSの本文・添付・権限などをGleanに取り込み、横断検索や回答生成に使えるため、より広く深い情報を扱えます。一方MCPは、AIから外部ツールを呼び出してデータ取得や処理を実行する仕組みです。つまり、コネクタとMCPでは、得られるアウトプットに差が出ます。
-
すでにCopilotを導入していますが、Gleanと共存できますか？
共存できます。CopilotはM365製品内でのAI活用に強みがあり、GleanはM365の外側（kintone・Box・Salesforce等）との横断検索に強みがあります。STech IがCopilot環境を踏まえた最適な役割分担・統合アーキテクチャを設計します。
-
セキュリティ・権限管理はどうなっていますか？
Gleanは各SaaSのアクセス権限をそのまま継承します。あるユーザーがSharePointで閲覧できないファイルは、Gleanを通しても見ることができません。ISO 27001認証取得済み、SOC 2 Type II準拠です。
