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統合で必ず出てくる論点

• AIに「何を見せて良いか」（機密/個人情報/社内規程）
• AIの「出力をどう扱うか」（承認/ログ/説明責任）
• 既存システムの「入口」をどう作るか（API/ETL/イベント連携）
• 運用を回す仕組み（評価→改善→横展開）

AIの価値は、「業務のど真ん中に入って成果を出すこと」。そのために統合設計が必要になります。

よくある誤解（現場で詰まりやすいポイント）

• 「AIを入れれば勝手にDXが進む」→ ❌（業務フロー設計が必要）
• 「プロンプトを工夫すれば全部解決」→ ❌（権限・データ・運用が必須）
• 「PoCが成功したら本番も成功」→ ❌（本番は監査・保守・コストが論点）

成功する組織は、最初から“統合と運用”を前提に設計します。

① システム連携（API/イベント/ワークフロー）

• 基幹・CRM・SaaSとAIを接続（認証/権限/監査）
• チケット化・承認・通知などの業務フロー統合
• バッチ/イベント駆動の設計（再実行・冪等性）

② データ統合（RAG/検索/ETL）

• 社内文書・DB・FAQの統合検索（RAG）
• データ前処理（分割/メタ情報/更新）
• 権限連動の検索（見せて良い情報だけ返す）

③ ガードレール設計（安全・品質）

• 機密/個人情報の入力制限・マスキング
• 禁止表現・誤回答への対策（根拠提示/承認ゲート）
• ログ・監査・インシデント対応の準備

④ 運用最適化（評価・改善・コスト）

• 評価指標（正確性/再現性/満足度）の整備
• 改善サイクル（問い合わせ→原因→対策→反映）
• コスト最適化（キャッシュ/ルーティング/制限）

例：社内AIを複数部門へ横展開している場合

• 9:30：ログ監査・問い合わせの原因分析
• 10:30：権限/データ更新の調整（情報の見え方確認）
• 13:00：連携実装（API/ワークフロー/検索）
• 16:00：評価（質問セット/品質指標/再現テスト）
• 18:00：改善・横展開（テンプレ化/運用設計）

特徴：統合職は“安定運用・監査・改善”に時間を使う割合が高いです。

• 入力ルール（機密NG）が明文化されている
• 権限設計（役割別アクセス）が整備されている
• 監査ログが残り、追跡できる
• 重要出力は承認ゲートがある
• 改善サイクル（評価→改善）が回る

未整備がある場合は、先に「権限・ログ・ルール」から整えるのが安全です。

統合職は「AI＋システム設計」が中心

• API/認証（OAuth・SSO・RBAC）
• データ統合（RAG・検索・ETL）
• クラウド基礎（ネットワーク・セキュリティ）
• ログ/監査（追跡性・説明責任）
• 運用設計（評価→改善の仕組み化）

現場で刺さりやすいカテゴリ

• クラウド（AWS / Azure / GCP）アーキテクト系
• セキュリティ（情報処理安全確保支援士など）
• データ基盤（DB/ETL/分析）関連

資格は補強。統合職は「接続して動かした実績」が一番評価されます。

おすすめの順番（現実的ルート）

• つなぐのが得意（API/データ/業務）
• 安全性・運用を重視できる
• テンプレ化して横展開するのが好き
• 現場の困りごとを仕組みで解決したい

• AIインテグレーション → AIアーキテクト（設計責任者）
• AIインテグレーション → セキュリティ/ガバナンス（監査・規程）
• AIインテグレーション → プラットフォーム/基盤（運用最適化）
• AIインテグレーション → AI戦略/推進（全社横断）