AIスタートアップのGenspark（ジェンスパーク）は、11月5日（木）に都内で事業戦略および新機能に関するメディア発表会を開催した。同社はこれまで、スライド作成やWeb検索など個人業務を効率化するAIツールを展開してきたが、今回の発表では「個人業務のAI」から「組織全体のAI基盤」への方針転換を明確にした。
会場では、組織内の知識やルールを自動集約する新機能「TeamBrain」のローンチが発表されたほか、全国の中堅・中小企業に向けた現場DXの推進を目的に、KDDI Biz Edgeとの戦略的パートナーシップ締結が公表された。
事前整理を不要にする組織向けナレッジ基盤「TeamBrain」
発表会の冒頭、共同創業者であるジャスティン・リュウ（Justin Liu）氏は、新機能「TeamBrain」の概要を説明した。TeamBrainは、社内のメールやチャット、各種ドキュメントに散らばっている「仕事の進め方」「社内規定」「過去の判断事例」などをAIが自動で集約・整理するシステムだ。
単なる社内Wikiのような文書置き場にとどまらず、人間が社内ルールを確認するために使えることはもちろん、AIエージェントが「自社の業務の文脈や前提条件」を正しく把握し、社員と同じ判断基準で作業を自律遂行するための土台（前提知識のデータベース）として位置づけられている。
従来のナレッジベース（社内知識データベース）は、人間が手作業で社内Wikiなどの文書を最新化する必要があった。これに対しTeamBrainは、Microsoft 365やSlackなどの社内ツールを接続するだけで、資料、メール、議事録などの非構造化データ（定型フォーマットを持たない文章データ）をAIが自動で読み込み、体系化・要約する。文書間で内容に矛盾がある場合はAIがフラグを立てて人間に確認を促すため、事前にデータを整理・清掃する工程を挟むことなく導入できる点が特徴だ。
蓄積されたナレッジは、人とAIがチャット形式で協働するワークスペース「GenTeam」と連携する。GenTeam上では、用途に応じた複数の専門AIエージェントが稼働し、社内ルールに沿ったマニュアルの作成や問い合わせ対応、タスクの進捗管理を行う。業務プロセスの大半をAIが処理し、人間は最終的な確認と承認（意思決定）に専念する体制を構築できる。
事例紹介に登壇したFounding GTMの王暁麒（Xiaoqi Wang）氏によると、製造系人材サービスの日総工産では、膨大な求人票の市況分析や原稿リライト、求職者とのマッチング業務に3体のAIエージェントを導入し、少人数での業務遂行を実現している。
また、経営コンサルティングの船井総合研究所では、200業種におよぶ過去の支援事例やノウハウをTeamBrainに集約し、若手コンサルタントの育成加速や提案品質の均一化に役立てているという。
KDDI Biz Edgeと連携し、スマホで完結する「Mobile Work AI」を展開
続いて、エンタープライズ営業リーダーの中島隆行氏より、現場業務に特化した「Mobile Work AI（モバイル・ワーク・エーアイ）」の構想が発表された。
現在、国内法人の生成AI導入率は大企業の78%に対し、中小企業では約25%にとどまる。さらに、生成AIの利用環境はPC経由が96.6%を占め、モバイル経由の利用はわずか3.4%にすぎない。建設、製造、医療、小売、外回り営業など、現場や移動先で活動するワーカーにはAIの利便性が届いていないのが実態である。
Mobile Work AIは、PCを開けない環境でもスマートフォンと音声入力を通じて業務を完結させる。商談中の音声を認識して議事録や日報を自動作成するほか、工場の設備点検時には異常を音声で報告するだけで、日本語、英語、ベトナム語などの多言語へ自動翻訳して関係者へ通知する。
この取り組みを全国規模で普及させるため、GensparkはKDDIグループで中堅・中小企業向け営業を担うKDDI Biz Edgeと提携した。登壇したKDDI Biz Edge代表取締役社長の落合孝之氏は、全国41拠点の営業網を活かし、通信インフラと併せて現場へのAI導入を支援すると述べた。中小企業ではIT専門人材の不足が定着の障壁となるため、専用チャットボットによる24時間365日の操作サポートや、業務ごとのステップアップ支援を提供し、ツールの導入にとどまらない運用定着を伴走する方針を示した。
共同創業者ジャスティン・リュウ氏に聞く――AI活用のコスト、安全性、最初の一歩
発表会終了後、Genspark共同創業者のジャスティン・リュウ氏へ個別取材を行い、製品の設計思想やセキュリティに対する見解を直接聞くことができた。
ChatGPTやClaudeなどの主要サービスが普及するなか、ユーザーがGensparkを選択する理由について、リュウ氏は「モデル・アグノスティック（特定のAIモデルに依存しない方針）」と「オールインワン設計」を挙げた。
「最先端の研究機関は自社の最上位モデルを使わせようとし、消費トークン（AIがテキストを処理する計算単位）の増加を促す傾向がある。しかしGensparkは、OpenAI、Anthropic、Googleなどの商用モデルからオープンウェイト（モデルの内部構造が公開されているもの）まで、100以上のモデルに対応している。高度な推論が必要なタスクには最上位モデルを割り当て、定型業務には安価なモデルを割り当てる制御を行うことで、顧客のコストを最小化できる」
さらに、文書作成、スライド生成、表計算、会議録の要約などを単一のワークスペース内で完結させることで、ツールの切り替えやコピペの手間を排除していると説明した。
AI利用に伴う情報漏洩への懸念に対して、リュウ氏は「エージェントを本物の人間と同様に厳格管理するアプローチ」をとっていると強調した。
リュウ氏は「データ保護やサイバーセキュリティには、業界で長年培われてきたベストプラクティス（標準的な最良手順）がある。重要なのは、それをエージェント環境に正しく適用することだ。企業ユーザー向けの管理画面では、どのエージェントがどのデータソースにアクセスできるかを細かく制限し、エージェントが実行したすべての操作について監査ログ（利用履歴の記録）を保持している」と説明。
また同社では、自社システムを防御するために「レッドチーム（攻撃者視点で脆弱性を検証する役割）」のエージェントを稼働させ、外部から攻撃される前にシステムの不備を洗い出すテストを継続的に実施しているという。
AI導入にハードルを感じている現場への助言を求めると、リュウ氏は「壮大な計画を立てる必要はない」と回答した。
「最初から包括的な導入計画を練ろうとせず、毎日行っていて“最も嫌いな定型作業”を1つ選び、それをAIに任せてみることをおすすめする。会議のメモ起こしや記事の骨子作成など、時間を奪われている作業を代行させることで、時間の節約効果を具体的に実感できる。そこから少しずつ用途を広げていけばいい」
「日本企業には、マニュアルを綿密に読み込み、入念に準備してから業務へ適用しようとする真面目さがある。だが、試行錯誤が前提となる生成AIの導入においては、まずは肩の力を抜き、疑問があれば『とりあえずAIに何でも聞いて試してみる』という姿勢こそが大切だ」とリュウ氏は語る。
組織の知識を自律的に集約する「TeamBrain」や、現場での利用を前提とした「Mobile Work AI」など、企業が安全にAIを運用するための基盤は整いつつある。大がかりな導入計画を立てて立ち止まるのではなく、現場のワーカーが日常の些細な業務からAIに委ねてみることこそが、組織全体の生産性を引き上げる確実な第一歩となりそうだ。
