法務向けソフトウェア大手のAderantが、Amazon Quickを活用してクラウド運用体制を刷新した。分散していた社内ナレッジをAIで統合し、エンジニアの調査時間を大幅に短縮した事例から、企業が抱える「情報のサイロ化」という課題に対する現実的な解法を読み解く。
法務向けビジネス管理ソフトを提供するAderantは、クラウド運用チームが直面していた「情報の断片化」という深刻な課題を、Amazon Quickの導入によって打破した。同社のクラウドエンジニアリングチームは、Expert Sierraというサービスを支える中で、ConfluenceやJira、SharePointなど6つの異なるシステムに散らばる情報に翻弄されていた。1つの調査に30〜45分を要する状況は、200件を超えるサポートチケットを抱えるチームにとって致命的なボトルネックとなっていた。Aderantが採用したのは、これら複数のシステムを横断的に検索し、自然言語で回答を得る「CloudOps Helper」ボットである。特筆すべきは、その導入スピードだ。2025年10月のパイロット開始からわずか数ヶ月で、全社的なワークフローへの統合を完了させた。結果として、調査時間は90％以上短縮され、ナレッジベースの作成効率も75％向上した。この事例が示唆するのは、AI導入の成否が「基盤モデルの性能」以上に「既存の業務ツールとのシームレスな統合」にあるという点だ。特に、Microsoft Teamsの会議録からJiraのチケットまでを統合的に解析し、障害発生時の時系列を数分で再構築した実績は、AIが単なる検索ツールを超え、インシデント対応の意思決定支援エンジンへと進化したことを証明している。しかし、この成果を普遍的な成功と捉えるには慎重な視点も必要だ。Aderantの成功は、AWSのインフラデータに特化したクローズドな環境下で実現されたものであり、より複雑な権限管理や、社外データが混在する環境でのセキュリティ担保については、依然として高いハードルが存在する。また、AIによるドキュメント自動生成が「人間によるレビュー」を前提としている点も重要だ。効率化の裏で、AIが生成した情報の正確性を担保するガバナンス体制を維持し続けられるかが、今後の持続的な成長の鍵となるだろう。企業がAI活用を検討する際、単なる「検索の高速化」に留まらず、Aderantのように業務プロセスそのものを再設計する視点を持てるかどうかが、競争力の源泉を左右することになる。
Aderantが6つの社内システムを横断検索するAIボットを導入し、調査時間を30-45分から3-5分へ短縮。ドキュメント作成時間が1時間から15分へと75%削減され、ナレッジ記事の生産量が3倍に増加。2025年10月にパイロットを開始し、数ヶ月で全社的な運用フローへの統合を完了。クライアントのアプリケーションデータや機密情報にはアクセスせず、内部インフラデータのみを対象に運用