2026年9月9日、株式会社デジックは、社内イベント「デジック AI研究発表会」を開催しました。

札幌本社の会場に加え、東京支社や各拠点をオンラインでつなぎ、各部門が取り組んでいるAIに関する知見や事例を全社で共有しました。
本発表会の目的は、AIに関する技術や事例を紹介するだけではありません。実際の業務やお客様、地域が抱える課題とAIをどのように結び付けるかを考え、部門を越えた新しい取り組みにつなげることを目指して開催しました。

開会の挨拶

発表会は、代表取締役 中村による開会の挨拶からスタートしました。

3部門がそれぞれの視点から発表

第一部では、企画営業部、システムコンサルティング部、AI Lab.の3部門が発表を行いました。
同じ「AI」というテーマでも、顧客提案、地域のDX支援、技術開発など、それぞれの立場から異なる視点が示されました。

企画営業部「既存データを安全に活用するAIエージェント『dGIC Agent』」

企画営業部からは、デジックが開発を進めているAIデータ分析ソリューション「dGIC Agent」について発表しました。

企業がAIを導入する際には、既存システムの老朽化やデータセキュリティへの懸念、クラウド移行にかかる費用と期間などが課題となります。

dGIC Agentは、既存のデータベースへ読み取り専用で接続し、データを別のサーバーへ複製したり、AIの学習用データとして蓄積したりすることなく分析を行う仕組みです。
既存システムを生かしながら、データの誤更新や情報漏えいのリスクを抑えたAI活用を目指しています。
操作には、SQLやプログラミングの専門知識を必要としません。「先月の商品別売上推移と、その要因を教えて」といった質問を日本語で入力すると、AIが必要なデータを取得し、分析結果やグラフを提示します。

発表では、複数のAIエージェントが役割を分担して処理を進めるフレームワーク「CrewAI」の仕組みも紹介しました。
AIが依頼内容を整理し、必要に応じて追加確認を行ったうえで、データの取得から分析、グラフの作成までを進める流れを解説しました。

販売データを想定したデモンストレーションを通じて、手作業で行っていた集計や分析を効率化し、必要な情報を業務や会議の場で速やかに確認できる可能性を共有しました。

システムコンサルティング部「地方中小企業・地方自治体から見るAIの位置づけ」

システムコンサルティング部からは、「地方中小企業・地方自治体から見るAIの位置づけ」をテーマに発表しました。

北海道中小企業団体中央会が主催するセミナーへの登壇や、道内自治体への訪問を通じて見えてきた、北海道における中小企業・自治体DXの実情を紹介しました。

地方の中小企業では、紙やFAX、属人化したExcel業務が残っているケースも多く、AIの導入以前に、業務手順やデータを整理する必要があります。
また、人手不足によって日々の業務に追われ、新しい技術を学ぶ時間を確保しにくいという現状もあります。
一方、地方自治体では、将来的な職員数の減少を見据え、業務そのものを見直すDXの必要性が高まっています。

発表では、AIの導入自体を目的にするのではなく、地域や行政が抱える課題を解決するための手段として活用することの重要性が示されました。

現場の業務を理解し、課題を整理したうえで必要な解決策を提案する。そのための業務分析力や知識を持つDX人材として、デジックが地域にどのような価値を提供できるかを考える機会となりました。

AI Lab.による発表と開発レポート

AI Lab.からは、設立1年目の活動報告に加え、デジックにおけるAI活用の現在地や、AI駆動開発を取り入れた社内SNS「Ummy」の開発事例を紹介しました。

AI Lab.は、生成AIやクラウドをはじめとする新しい技術を検証し、得られた知見や仕組みを各部門へ展開することで、会社全体の技術力向上を目指す組織です。
これまでに、生成AIやRAGの技術検証、社内SNS「Ummy」の開発・運用、AIを安全に試すための検証環境「AI-Sandbox」の試作、AI駆動開発テンプレートの整備などを進めてきました。また、各部門から寄せられる技術相談への対応や、プロジェクトの支援にも取り組んでいます。

また、社員を対象としたAI活用アンケートとAI Lab.の活動実績をもとに、ChatGPTを用いてデジックの現在地を分析しました。
アンケートからは、多くの社員が情報収集や文章作成だけでなく、コーディング、コードレビュー、テストケースの作成など、システム開発のさまざまな工程でAIを活用していることが分かりました。

発表では、社内SNS「Ummy」を題材に、AI駆動開発の具体的な進め方と、その開発の裏側も紹介しました。

AI駆動開発とは、AIを単なる質問・検索ツールとして利用するのではなく、要件整理や設計、実装、テスト、レビューといった開発工程全体のパートナーとして活用する手法です。
Ummyの開発では、人が要件定義や設計、テスト、レビューを担い、AIがプログラムの実装を中心に担当しました。また、フロントエンドとバックエンドでそれぞれAIを活用し、作業を並行して進めることで、開発中の待ち時間を減らす工夫も取り入れています。
背景デザインを変更する機能を例に、AIへの指示からプログラムの作成、動作確認、本番環境への反映までの一連の流れを紹介しました。AIが実際の開発現場でどのように活用されているのかを、具体的にイメージできる内容となりました。

Ummyは約2カ月で完成し、実装作業の約77％をAIが担いました。この結果から、AI駆動開発によって、すべてを人の手で開発する場合と比べて、開発工数を大きく圧縮できる可能性が示されました。
一方、AIを導入すれば、開発のすべてが自動化されるわけではありません。開発の目的や要件を整理してAIへ的確な指示を与えること、生成されたプログラムの品質や安全性を人が確認することが欠かせません。今回の事例を通じて、AIの力を引き出しながら、人が判断と品質管理を担うなど、これからのシステム開発における協働のあり方を共有しました。

AI Lab.では今後も、AI駆動開発、RAGによる社内ナレッジの活用、機密情報を外部へ出さずに利用できるローカルLLMなど、一歩先の技術を検証していきます。研究や実践を通じて得られた成果を各部門やプロジェクトへ還元し、AIを日常業務やシステム開発に生かせる環境づくりを進めてまいります。

発表後の質疑応答

各部門の発表後には、参加者から質問が寄せられました。開発における参考にした文献やAIへの命令実行回数についてなど、実際の業務へ導入する際の進め方について、具体的な質疑を通じて理解を深めました。

第二部は、軽食を囲んだディスカッション

第二部では、札幌本社のラウンジで軽食を囲みながら、参加者同士が自由に意見を交わすディスカッション・懇親会を実施しました。

第一部の発表をきっかけに、各部門が抱える業務上の課題について直接話し合う様子も見られました。

参加者アンケートから見えた反響

発表会終了後に実施したアンケートでは、回答者の86.8％が、発表会への参加を通じて「AIに関する理解が深まった」と回答しました。

※割合は小数点第二位を四捨五入しています。

また、印象に残った内容を尋ねた設問では、89.7％の参加者が「AI Lab.」の発表を選択しました。AI駆動開発のデモンストレーションなど、AIが実際に動く様子を確認できる内容に、特に高い関心が集まりました。

参加者から寄せられた声

「AI駆動開発の実際の動きを見られてよかった。」

「AIの進化は早く、最新の情報やトレンドを追いかけるには限界がありますが、このような場があることで、現在の動向を把握することができました。」

「現在のデジックにおけるAI活用の状況を理解できたので、今後は自分自身も、より業務に活用できるようにしたいと思いました。」

※掲載許可をいただいた回答の内容を一部読みやすく整えています。

今回のアンケートから、発表会がAIに関する知識の共有だけでなく、参加者一人ひとりが自身の業務での活用を考えるきっかけにもなったことが分かりました。

寄せられた意見は、今後のAI Lab.の活動や、全社的なAI活用を進めるうえで生かしてまいります。

AIを現場の課題解決につなげるために

今回の研究発表会では、デジック社内で進めているAI・DXの取り組みを全社で共有し、参加者同士が部門を越えて意見を交わしました。

AIを有効に活用するためには、技術だけでなく、現場の業務やお客様が抱える課題を正しく理解することが欠かせません。

デジックは今後も、AI Lab.を中心とした技術研究と、各部門が持つ業務知識や顧客接点を組み合わせながら、AIを実際の課題解決につなげる取り組みを進めてまいります。

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