AIやLLMを業務に活用したいと考えても、「何から始めるべきか」「どう評価すべきか」「セキュリティをどう担保するか」で悩む企業は少なくありません。本シリーズでは、社内で構築・運用してきたVirtual Concierge（AI受付アバターシステム）を題材に、LLMを中心としたAI活用の実践知を紹介します。技術要素だけでなく、実際の開発・運用で直面した課題や判断のポイントを、これからAI活用を進める方にも分かりやすく解説します。

1. 生成AIを“使う”から“仕組みにする”へ

　ChatGPTをはじめとする⽣成AIの登場により、AIやLLMは一気に身近な存在になりました。技術系ニュースやセミナでもLLMの話題を耳にする機会が増え、個人で生成AIツールを試したことがある方も多いのではないでしょうか。一方で、いざ「自社の業務やサービスに組み込もう」と考えると、途端に難しさが見えてきます。

• AIシステムを導入したいが、何から始めればよいか分からない
• 社内データを外部に漏らさず、オフライン環境でAIを動かしたい
• LLMの回答品質をどう評価すればよいのか分からない
• 複数のAIモデルを組み合わせたとき、どこをどう検証すべきか整理できない
• 自社で対応できる範囲と、専門的な支援が必要な範囲を見極めたい

　こうした悩みは、AI活用を本気で進めようとする企業ほど直面しやすいものです。そして、これは、私たち自身も実際に、まさに悩んできたことでした。

　本シリーズでは、私たちのチームが「AI社会実験道場」の取り組みの⼀環として、1年以上にわたり構築・改善してきたVirtual Concierge（AI受付アバターシステム）を題材に、LLMを中⼼としたAI活用の考え方や、設計・実装の中で直⾯した課題、そこでの判断のポイントをお伝えします。

　単なる技術紹介ではなく、重視するのは「実際に作ってみて、どこで悩み、何を比較し、どう判断したのか」という視点です。AI活用を検討している方にとって、「これは自社でも同じ課題になりそうだ」「この考え方は、自分たちのプロジェクトにも使えそうだ」と感じていただける内容を目指します。　

2. AI社会実験道場とは何か

　まず、本シリーズの背景となる取り組みについて紹介します。

　AI社会実験道場とは、AI関連システムを社内で実際に開発・運用しながら、AI人材の育成と実践知の蓄積を目指す取り組みです。特徴は、単にAIの知識を学ぶだけではなく、実際に動くシステムを作り、社内で運用する点にあります。机上の検討だけでは見えにくい、運用上の課題やリスク、改善ポイントを実体験として把握できることが大きな価値です。また、この取り組みでは、年次や所属部門に関係なく、営業・技術・管理部門が連携しながらAI活用に取り組みます。

　AIを「一部の専門部署だけが扱うもの」にするのではなく、各部門が自分たちの業務に引き寄せて考え、実例を作っていく。そこから得られた知見を、お客様への提案や安心・安全なAI活用支援にもつなげていく。それがAI社会実験道場の狙いです。

3. なぜVirtual Concierge（AI受付アバターシステム）を題材にしたのか

　今回題材とするVirtual Conciergeは、来訪者対応を行うAI受付アバターシステムです。このテーマを選んだきっかけは、AI社会実験道場のテーマ選定時に、社内受付システムの更新時期が重なったことでした。

　通常であれば、受付システムの更新は単なる機器の入れ替えで終わるかもしれません。しかし私たちは、これをLLMや音声認識、音声合成、アバター制御、外部システム連携など、複数のAI技術を実際の業務フローに組み込む実証の場として活用できると考えました。特に受付は、「人とシステムが直接やり取りする」場です。

　なお、本システムはセキュリティ要件を踏まえ、基本的にはオフライン／オンプレミス構成を採用しています。一方で、業務上必要なMicrosoft TeamsやExchangeとの連携については、社内承認と独自のセキュリティ対策のもとで実施しています。つまり、「完全に外部と遮断する」のではなく、必要な連携は安全性を確保したうえで行うという考え方です。

4. Virtual Conciergeとはどのようなシステムか

　Virtual Conciergeは、来訪者に対して自然な対話で受付対応を行い、必要に応じて担当者への通知や案内までつなげるAI受付アバターシステムです。基盤となるフレームワークには NVIDIA Tokkio（トッキオ）を採用しています。その上で、音声認識、LLM、音声合成、アバター制御、外部システム連携などを組み合わせています。
※ NVIDIA Tokkio（トッキオ）：リアルな3Dアバター（デジタルヒューマン）を使った対話型AIを、素早く構築・実装するための「リファレンス実装（NVIDIA Blueprints）」

受付の流れ

1. 来訪者が受付エリアに近づく
2. 圧電マットが来訪を検知する
3. システムが案内を開始する
4. 来訪者が言語を選択する（日本語 / 英語）
5. 部署名や担当者名を確認する
6. Microsoft Exchangeの予定情報を参照し、アポイントを確認する
7. Microsoft Teamsで担当者へ通知する
8. 来訪者に待機案内を行い、受付を完了する

　一見するとシンプルな受付フローに見えますが、実際には、来訪者の検知、音声の聞き取り、発話内容の理解、適切な応答の生成、アバターの動作、外部システムとの連携、担当者への通知など、複数の処理が連続して発生しています。つまりVirtual Conciergeは、単なる受付端末ではなく、複数のAI技術と業務システムを組み合わせた実践的なAIシステムなのです。

受付体験を支える主なコンポーネント

　Virtual Conciergeの受付体験は、複数のコンポーネントによって成り立っています。

　中心となるのが NVIDIA Tokkioです。Tokkioは、音声認識、会話AI（LLM）、音声合成、アバター動作生成などを統合し、対話型AIアプリケーションを構築するためのプラットフォームです。

• 来訪検知：圧電マット
  　来訪者が受付エリアに近づいたことを物理センサで検知しシステムを起動します。カメラではなくマットを用いることで、来訪者のプライバシーにも配慮しています。
• 音声認識：ASR
  　来訪者の音声をテキストに変換します。
• 会話AI：LLM
  　テキスト化された来訪者の発言を理解し、適切な応答を生成します。Virtual Conciergeにおける会話の中核となる部分です。
• 音声合成：TTS
  　LLMが生成した応答テキストを音声に変換します。声の自然さや聞き取りやすさは、来訪者の体験に大きく影響します。
• アバター動作生成
  　音声に合わせてアバターの口や表情を動かします。単に音声を流すだけでなく、「人と話している」ような自然な受付体験を演出します。
• 外部システム連携：Exchange / Teams
  　Tokkioのシステム全体と外部サービスをつなぐ仕組みです。アポイントの確認にはMicrosoft Exchangeの予定情報を参照し、担当者への通知にはMicrosoft Teamsを利用します。AIによる対話だけで終わらせず、実際の業務フローにつなげるために欠かせない要素です。

5. AI活用で重要なのは「作ること」だけではない

　今回のVirtual Concierge開発を通じて見えてきたのは、AIシステムは「作って終わり」ではないということです。特にLLMを業務に組み込む場合、モデルの性能だけを見ていても十分ではありません。実行環境やシステム全体との関係性まで含めて検討することが重要になります。こうした観点は、実際にシステムを作り、運用してみないと見えにくいポイントです。

　だからこそ本シリーズでは、成功事例としてきれいにまとめるのではなく、実際の検討過程や悩みどころも含めて紹介していきます。

6. まとめ

　本記事では、AI社会実験道場の背景と、Virtual Conciergeの概要、システム全体の流れを紹介しました。今後のシリーズでは、システム全体構成の詳細と、そこで見えてきた主要課題、オフライン／オンプレミスの課題、LLMおよび複数AIの評価、Microsoft Teams・Exchangeの連携をそれぞれ掘り下げていきます。

　AIやLLMを業務で活用するには、技術そのものの理解だけでなく、業務への組み込み方、評価の考え方、運用上のリスク整理が欠かせません。Virtual Conciergeの取り組みを通じて得られた実践知が、これからAI活用を検討する方にとって、最初の一歩を考えるヒントになれば幸いです。

（執筆者：Assawamanachai Napat、上田 大斗、藤井 浩　編集者：安田 朋史）