Tsuyoshi Inoue

【背景と目的】 社内ではエンジニアだけでなく、デザイナーや事務スタッフが日常的に「使い捨てスクリプト」を利用する状況があり、 Excel 関数の自動生成やデータ整形、簡易スクリプト作成などの依頼がエンジニアに集中していました。 これらの負荷を軽減し、非エンジニアでも業務自動化を実現できる環境を整えるため、 OpenHands と Ollama を用いた社内 AI 基盤を構築しました。 【プロジェクト範囲】 ・OpenHands×Ollama のオンプレ推論基盤を設計・構築・検証まで単独で担当 ・対象ユーザ：エンジニア、デザイナー、事務スタッフ ・用途：Excel 関数生成、データ加工、文言生成、スクリプト作成などの軽量業務 【技術構成】 ・OpenHands：自動コード生成・実行エージェント ・Ollama：ローカル LLM 実行基盤 ・20B クラス LLM を複数運用し、スクリプト生成やデータ変換の精度を向上 ・Docker / Linux により管理性を確保 ・アクセス制御、作業ログ収集、モデル切替などの運用基盤も整備 【成果と影響】 ・事務スタッフ：複雑な Excel 関数作成やデータ整形が自動化され、依頼数が減少 ・デザイナー：テキスト整形や命名補助などの雑務を独自に処理できるように ・エンジニア：小規模スクリプト依頼が減り、コア業務に集中可能に ・社内全体として業務スピードが向上し、AI 利用者数も継続的に増加 【学んだ教訓】 ・20B クラスのモデルは非エンジニア利用でも効果が高く、実務レベルの精度を実現できる ・LLM 単体でなく OpenHands のような実行エージェントと組み合わせることで、業務への適用範囲が大幅に広がる ・導入にはモデル性能よりも、アクセス制御・ログ設計・安全性といった基盤整備が重要である