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GAIA Governed AI Access AIアクセス基盤 GAIA

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GAIA Governed AI Access

GAIA Governed AI Access(GAIA)は、AIエージェントによるデータアクセスを制御・記録・管理するプラットフォームです。

権限パススルーによる安全なデータ参照と、全アクセスの自動ログ記録により、企業のAI本番導入を後押しします。 

AI推進のスピードと
安全性を犠牲にせずに、
経営が知りたいことに答えを出す。

gaia個人の権限を越えず、
経営情報に対する安全なアクセスをAIに提供

gaia導入に伴う業務データ移行は不要

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GAIAとは
 

GAIAは、AI活用のための情報資産アクセス基盤です。
GAIAを介してあらゆる社内データへ、AIによる安全なアクセスを実現します。

GAIAの意義
 

経営が知りたいことにAIが答える

AIが一般論しか返さないのは、AIの性能の問題ではありません。

社内の情報にAIが届いていないからです。GAIAは、基幹システム・SaaS・図面や文書に、使う人の権限のままAIを届ける基盤です。

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GAIAにより実現されること

AIが外部情報✕社内情報を横断活用。

商品開発、海外展開、事業スキーム等、外部専門知見が内部知見とかけ合わさることで、社員と組織の提供機能が大幅に拡張されます。

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GAIA導入による経営の変化

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ミドルマネジメントがそれぞれの情報ソースから情報を集約、要約、加工して上下に伝達。その過程で情報は悪意なく減退(欠落/変質)する。これが経営の永遠の悩みである「現場の肌感覚がわからなくなる」状態です。
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経営が見ているのが「ミドルマネジメントを経由した報告」から「組織そのものの情報」に変わる。

いちばん大きな変化は、
より早く状況の変化に

気づけること

 

経営が数字で異常に気づいたとき、
原因はすでに数か月前に起きています。

 

分断されたシステムを横断して時系列で見ると、結果に出るより先に現れている兆候が取り出せます。GAIAが変えるのは、この「気づく時期」です。

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集めて見るのではなく、

気づいて、動かす

01-会社の中で起きている変化を神経網のように知覚し、

02-縦にも横にも絡んだ因果をたどり、

03-見つけた結果をシステム側へ戻す

──GAIAはこの3つを1つの流れで担います。

01

 

気づきが、全社に広がる

 

── 会社の中で起きていることを、

   知覚できるようになる

 

ダッシュボードは、あらかじめ決めた指標を、決めた周期で映すものです。決めていなかったことは、そこに映りません。GAIAが基幹システムに加えて、チャットやメール、議事録といったコミュニケーションにまで接続されることで、指標として設計していなかった変化にも気づけるようになります。

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数字になる前のやり取りや、文書の中で起きている変化まで含めて、

会社が自分の中で起きていることを知覚できるようになります。


02

 

またいで見る、さかのぼって見る

 

── 単一の指標には、決して出てこない 

 

現場で起きていることは、1つの原因では説明できません。横(部門・システムをまたぐ)縦(時間をさかのぼる)の両方をたどって初めて、因果の連鎖が見えます。

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03

 

読むだけでなく、書き戻す 

 

── 分析で終わらせず、システムに戻す

 

 

多くの分析は「示唆」で終わり、そこから先は人の手作業に戻ります。GAIAの上で動くエージェントは、読むだけでなく、承認を経てシステム側へ書き戻すところまでを担います。

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AIを活用しながら、説明責任を果たす ソリューション概要

タイトル

AI導入の効果を実感できないのはAIが社内の情報を踏まえて答えられないためです。
GAIAは、AIと社内システムの間に立つ唯一の関所として、AIがこれに応えられる環境を実現します。
GAIAを導入することにより、AIごとに個別の接続を作り込む必要がなくなり統制する場所を1か所に集約できます。

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AIが答えられるようになる問い

経営・全社

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来期の受注は、
いま本当に足りているのか

来期の受注は、
いま本当に足りているのか

 

いま:月次の実績と営業の肌感で判断。売り上げが落ちたと分かるのは落ちた後

 

導入後:商談の動き方・接触頻度・見積の滞留から、売り上げが落ちる数か月前に兆候が現れる

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今週、
経営が見るべき異常はどれか

今週、
経営が見るべき異常はどれか

 

いま:部門ごとの報告を待ち、突き合わせに数日かかる

 

導入後:全社横断の状況が毎朝1枚にまとまり、異常だけが浮き上がる

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この判断の根拠になる前例は、
社内のどこにあるか

この判断の根拠になる前例は、
社内のどこにあるか

 

いま:「たしか3年前に似た案件があった」で止まる 

 

導入後:過去の稟議・議事録・実績を横断し、出典つきで即座に出る

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あの人が抜けたら、
何が止まるのか

あの人が抜けたら、
何が止まるのか

 

いま:誰も棚卸しできていない。抜けてから分かる 

 

導入後:判断の型を会社側に蓄積し、担当交代の影響を事前に把握できる

プロジェクト・現場

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赤字になる案件は、
どれか

赤字になる案件は、
どれか

 

いま:月次原価が出た時点で発覚。手を打てる時期は過ぎている 

 

導入後:工数・進捗・やり取りの変化から採算が崩れる前に打ち手の候補が挙がる

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この納期は、
本当に間に合うのか

この納期は、
本当に間に合うのか

 

いま:現場の申告ベース。遅れは直前に上がってくる 

 

導入後:受注・調達・工程・出荷を横断、遅延リスクの高い品目を先に示す

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同じ不具合は、
過去に起きていなかったか

同じ不具合は、
過去に起きていなかったか

 

いま:記録は残っているが探せない。毎回ゼロから調べ直す 

 

導入後:過去の不具合記録・是正報告を横断して、類似事例と対策が出る 

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なぜ、
この在庫は動かないのか

なぜ、
この在庫は動かないのか

 

いま:「需要が落ちたせい」で説明が終わる 

 

導入後:通説の誤診を、販売・仕入・価格・顧客動向の横断で検証し直す

人・組織

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辞めそうな人に、辞める前に気づけるか

辞めそうな人に、辞める前に気づけるか

 

いま:退職の意思表示で、初めて分かる

 

導入後:配置・工数・評価・勤怠の変化を横断し、離職の予兆を早期に
把握(匿名化前提)

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専任者を置けない機能を、どう回すのか

専任者を置けない機能を、どう回すのか

 

いま:社長と少数の幹部が兼務し、そこが成長の律速点になる

 

導入後:社内情報を熟知したAIが、社外の知識とつないで判断の質を底上げする

アジアクエスト社内でのGAIA活用例

GAIA基盤の上で実際にこれらを稼働させ、業務に社内で活用しています。

稼働中 PJ健全性監視

全プロジェクトの炎上予兆を検知し、採算が崩れる前に候補を挙げる

稼働中 営業エージェント

顧客の動きと案件情報を突き合わせ、提案カードを先出しする

稼働中 経営分析

業界動向・技術動向・自社データの三点測量で、経営の判断材料をつくる

稼働中 業務支援チャット

社内情報に権限のまま届く、日常的な問い合わせの窓口

GAIA

御社の規模と使用範囲に応じた各種のプランがございます。詳しくはお問合せからご連絡ください。


  •  

600万円〜

GAIA Pricing Plans

GAIA 料金プラン

御社の規模と使用範囲に応じた各種のプランがございます。
詳しくはお問合せからご連絡ください。

年間利用料 600 万円〜
GAIA 料金プラン イラスト

FAQ よくあるご質問

データ基盤(データウェアハウス)と、どちらを先に入れるべきですか

層が違うので、比べる必要がありません。データ基盤は集めて整えて見るための場所、GAIAはその上でシステムを横断して気づき、業務に戻すための通り道です。すでにデータ基盤をお持ちならGAIAの接続先の一つになり、お持ちでなくても統合を待たずに始められます。

BIツールやダッシュボードとの違いは何ですか

3つあります。① 見に行かなくても、変化が起きた側から届くこと。② 部門と時間をまたいだ因果の連鎖をたどれること。③ 見つけた結果を、承認を経てシステム側へ書き戻せること。特に③は、BIツールでは構造上実現できません。

すでにAIツールを導入しています。入れ替えが必要ですか

不要です。GAIAは既存のAIツールを置き換えるものではなく、その下で情報へのアクセスと記録を担う層です。今お使いのツールが、社内情報に安全に届くようになります。

データの整備が終わっていません。先に整備が必要ですか

必要ありません。GAIAはデータを移さず、今ある場所のまま束ねます。整備と活用を並行して進められます。

AIが勝手にシステムを更新してしまうのが不安です

基幹システムへの書き戻しには、金額や範囲の上限と承認を挟みます。書き戻せる範囲は項目単位で御社が決め、それを超える操作は止まります。すべての操作は記録に残ります。

数年後、基幹システムを入れ替える予定があります

問題ありません。直すのはGAIAの接続部分だけで、その上で動いているエージェントも現場の使い方も変わりません。システム変更の影響を一か所で吸収するのが、この層を置く目的の一つです。

どのAIモデルを使うことになりますか

御社が選べます。特定のモデルに固定されません。LLMの覇権争いがどう決着しても、同じ基盤の上で乗り換えられます。

まず何から始めればよいですか

「いま社内で誰も即答できていない問い」を1つ挙げていただくところからです。そのテーマでデータが取り出せるかを点検し、実証の対象として設計します。