AIドリブンで速く、お客様ドリブンで正しく
AIが開発を加速し、業務を一番よく知るお客様自身が方向を決める。これが、私たちの考えるAIドリブン・お客様ドリブンの業務改善です。これまでシステム開発会社へ依頼しなければ形にできなかった改善も、AIへ業務の流れを説明しながら自分で試作できるようになりました。会社全体の刷新ではなく、一つの部署や業務から始められます。
転記や集計を減らす
複数の表へ同じ情報を入力する作業や、毎月繰り返す集計をシステム化します。
ExcelからDBへ移行する
部署内で共有してきた台帳をデータベース化し、同時編集や検索、履歴管理をしやすくします。
業務に合う画面を作る
既製品に業務を合わせるのではなく、自社の手順に沿った入力・検索画面を作れます。
小さく試して改善する
最初から大規模発注せず、一つの業務から試して利用者の声を反映できます。
お客様ドリブンだから、現場の要望をすぐ試せます。ただし、個人の試作品でも部署内の小規模システムでも、業務利用へ進むと求められる責任が変わります。
「動いた」と「業務で使える」の間にあるもの
手元のPCで画面が表示され、データを登録できれば、開発は大きく前進しています。しかし、本番では複数の利用者が継続してアクセスし、顧客情報や業務データを保存します。
- 担当者以外がデータを閲覧できないか
- パスワードやAPIキーが漏れないか
- サーバーやDBが停止したときに気づけるか
- 誤削除やランサムウェア被害からデータを戻せるか
- アップデートで壊れたときに以前の版へ戻せるか
- 開発した本人が不在でも運用を続けられるか
これらは機能開発とは別に設計し、動作を確認し、継続して実施する必要があります。
AIだけでは埋まらない運用とセキュリティ
AIは設定例やコードを作れますが、システムの状態を毎日確認し、異常時に責任を持って判断する運用主体にはなりません。もっともらしい設定でも、実際のネットワークや利用者、保存する情報に合っているとは限りません。
アクセス制御
誰が、どの端末から、どのシステムへ接続できるかを決めます。退職・異動時の停止も必要です。
秘密情報の管理
DBパスワード、APIキー、SSH鍵をソースコードから分離し、閲覧者と利用範囲を制限します。
アップデート
OS、アプリ、ライブラリの脆弱性を確認し、テスト後に安全な手順で更新します。
監視と障害対応
停止、容量不足、バックアップ失敗、DB異常を検知し、影響範囲を切り分けます。
AIで作ったシステムを業務利用する前の確認項目
利用者と権限
共有アカウントを避け、管理者と一般利用者の操作範囲を分けます。
公開範囲と通信経路
一般公開、社内限定、管理者限定を整理し、不要なポートを閉じます。
データベース
アプリ以外から直接接続できないようにし、権限と接続元を制限します。
バックアップと復元
サーバーとは別の場所へ世代保存し、実際に復元できることを確認します。
テストとデプロイ
ユニットテスト、型チェック、ビルドを通過した版だけを本番へ反映します。
監視と連絡
異常を検知する仕組みと、発生時に誰が判断するかを決めます。
AIに作らせ、人が運用責任を持つ
AIを使わないことが安全なのではありません。AIが得意な開発速度を活かしつつ、継続的な判断が必要な部分を人が受け持つことが重要です。
AIと開発者
要件の整理、画面と機能の実装、ユニットテスト、修正、ドキュメント作成を進めます。
インフラ運用者
本番サーバー、DB、ネットワーク、バックアップ、監視、更新、障害の一次切り分けを担当します。
この分担なら、従来より小さな費用と短い期間で業務システムを作りながら、重要なデータを扱う本番環境の安全性も確保できます。
本番運用のセキュリティ対策に利用できる助成制度
東京都内で一定の要件を満たす中小企業では、AIで開発した業務システムを本番運用する際に追加するセキュアアクセス、EDR、多要素認証、アクセス管理、セキュリティログ管理などが、東京都のサイバーセキュリティ対策助成制度の対象候補となる場合があります。
「作る」のはAIとあなた。
「安全に動かし続ける」のは私たち。
レーダーワークス合同会社は、AIで構築した業務システムの開発（コーディング）は行いません。クラウド上のサーバーとDBを新規構築し、レプリケーション、削除・改ざんに強いバックアップ、監視、セキュアな接続環境、日々の保守を支援します。