【必要な共通認識について】
「文fumi」は、LLM＋RAG（独自DB）構成でつくる、「独自のAI」を実現するための最小・最安クラスの構成です。すべてクラウドベースで構築することで、低コストでの導入・運用を可能にしています。
重要なのは、「独自の一次コンテンツを生成できるツールを導入する＝独自AIを構築して導入する」という認識です。コンテンツをつくるのはAIですが、そのAIに自社の知識・ノウハウを参照させる設計にすることで、はじめて「自社らしいAI」になります。その結果、「文fumi」は単なる文章作成ツールではなく、
社内教育の講師役、
事業アイデアの壁打ち相手、
営業/マーケティングの企画ブレーン
としても活用できます。
【LLMOの本質について】
LLMO──すなわち、AIに認識され、評価されるためにもっとも重要なのは、良質なコンテンツを発信しているかどうかという点です。
ここでいう「良質コンテンツ」とは、どこにでもある汎用的な情報の焼き直しや要約ではなく、その企業や組織が独自に持っている一次情報です。社内に蓄積されたノウハウ実際の事例・失敗談・成功パターン現場でしか見えないインサイトといった独自のコンテンツこそが、最強の武器になります。逆に、ネットに出回っている既知の情報を並べ替えただけでは、AIにとっても、人間にとっても、価値はほとんどありません。「文fumi」は、この「自社の一次情報」をAIに参照させながら、LLMOに強いオリジナルコンテンツを量産するための土台になります。
【AIによる課題解決について】
「AIを導入しないリスク」がよく語られますが、導入ありきではなく、どんな課題を、どんなコンテンツで解決したいのか？を明確にすることが先だと考えています。無理やりPoC(実証実験）したり、社員に強要しても、浸透するはずがありません。導入するなら、明確な目的をもつべきです。目的としておすすめしたいのは、AIを既存業務の効率化ツール、コストカットの道具としてではなく、売上につながる「情報発信のエンジン」として使うことです。いまの時代、SNSやオウンドメディアで一次情報を発信しない企業は、確実に不利になります。広告だけに依存していては、認知拡大も、プロモーションも、ブランディングも頭打ちです。大切なのは、自社ならではの一次情報を継続的に発信し、共感と信頼を積み上げていくこと。これはB2Cだけでなく、B2Bでもまったく同じです。
結果として、コンテンツ制作AI「文fumi」を導入することは、社内に眠っている一次情報をデジタル化する強い動機づけにもなり、社内DXの推進にもつながっていきます。
【AI導入の費用感について】
また、「独自AIの導入＝多額の投資」というイメージがあるかもしれません。しかし、Function Calling や MCPサーバーなど最新の仕組みを使い、AIに“学習させる”のではなく“参照させる”設計にすることで、数十万円クラスの予算感でも導入が可能です。
なお、AIの活用方法の具体的な話はこちらで解説しています。
有益な一次情報をつくる準備は、日々の業務に追われて、なかなか手をつけにくい作業ですが、LLMO 時代に本当に価値を持つのは、自社やベテランスタッフの頭の中に眠っている一次情報です。
まずやるべきことは、この情報を引き出して、整理して、デジタル化することです。
たとえば、次のような作業が「一次情報づくり」の具体的なステップになります。
・ベテランスタッフへのインタビュー
└ 強み・失敗談・暗黙知をヒアリングしてテキスト化する
・営業・サポートの現場からよくある質問＆回答（FAQ）を集める
・過去の案件を整理し、事例紹介（Before/After・成功パターン・注意点）としてまとめる
・社内勉強会や研修の資料を集約し、ナレッジ記事として書き起こす
・経営者・責任者の考え方や方針を、メッセージやストーリーとして文章化する
こうして集めた一次情報を、最終的にはAIが参照できるデータにしてあげる必要があります。
・紙のファイル：スキャンしてPDF化し、必要に応じてテキスト化
・画像・動画・音声：キャプション・文字起こし・要約などを付けて、「読めるデータ」に変換
・バラバラなファイル：フォルダ構成やタグを決めて整理し、RAG 用の「知識ベース」として使える状態にする
これらの変換・整理作業は、外注でも問題ありません。
「AIに学ばせるネタがない」のではなく、
まだ掘り起こしていないだけ──その前提で、一つひとつ一次情報を形にしていきましょう。
AIの本質はデータです。
どんなデータを学習させるか、あるいは参照させるかによって、AIの価値は大きく変わります。一般的に「独自AIモデルを学習させる」となると、サーバー費用や学習コストを含めて高額な投資が必要になります。
しかし、学習ではなく“参照させる”方式をとれば、
数十万円規模でも導入が可能です。
（※扱うデータ量や、前処理・加工の工数によって価格が変わります）
具体的には、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術を使います。
RAGとは、かんたんに言えば、「AIが外部のデータベースを検索・参照しながら答えを出す仕組み」です。この仕組みを使うことで、“自社データをよく知っている独自AI”を、
フルスクラッチの学習なしで、安価につくることができます。
一度このAIを構築してしまえば、そのAIにコンテンツ制作を任せられるようになります。
従来は1日かかっていた文章作成が、
数分〜数十分で完了する世界に変わります。
自社や業界に特化した独自コンテンツを生み出せる専用AIは、情報発信用のコンテンツ制作が得意なのはもちろんですが、役割はそれだけではありません。
実は、社員教育や経営判断の支援といった“副次効果”がとても大きいのです。業界特有の用語や、自社独自の言い回しまで理解しているAIは、
新人教育用の講師役（EX：Employee Experience）
経営陣の意思決定を支える壁打ち相手（MX：Management Experience）
としても活躍します。
たとえば、そこに社内の機密性の高い数値データや、重要KPIの情報を追加で参照させれば、経営会議前のシミュレーションや、施策検討の相談相手としても使えるようになります。さらに余裕のある企業であれば、自社サーバー上にAI環境を構築し、機密性の高いデータだけを閉じた環境で扱うといった運用も可能です。
結局のところ、キモになるのは、会社独自のデータを入れて、「自社専用のAI」を持つことこれに尽きます。
なお、セキュリティを考慮したより本格的な導入をご検討の方はこちらをご覧ください。
環境の変化に対応できた
企業だけが存続し成長する。
