企業向けAI · 導入環境を選択可能

AI活用を、会社に蓄積される力へ

Groveは、チームのAI対話、ナレッジ、テンプレート、業務ファイルを部門ごとのワークスペースに集約します。 自社のデータセンターまたは専用クラウドに導入でき、権限管理、監査ログ、定期実行も標準で備えています。

導入について相談する Groveの機能を見る
  • ナレッジとテンプレートを社内に蓄積
  • エンジニアが導入と業務設計を支援
  • データと成果物を指定環境で管理
Lychee Grove — 研究開発部門の共有対話
Lychee Groveの共有対話。エンジニアが検証レポートを依頼し、AIが共有ワークスペースのファイルを読み書きしている

掲載画面は繁体字中国語のデモ環境です。

Groveが必要な理由

個人のAI活用を、会社全体の力に変える

ChatGPTなどを使えば、一人ひとりの作業は速くなります。一方で、対話、テンプレート、経験は個人アカウントに残りがちです。 Groveは、それらをチームで共有し、引き継ぎ、管理できる場所を提供します。

同じ課題に、何度も時間を使っている

一人ひとりが同じ問題を別々に調べていると、その分だけ工数が増えていきます。新しいメンバーも、また最初から試すことになります。

経験者の判断を引き継ぎにくい

重要な判断ほど、長年の経験に支えられています。その基準を再利用できる業務フローに整えることで、教えやすくなり、判断のばらつきも抑えられます。

汎用AIには、社内の前提がわからない

社内用語、帳票の形式、顧客ごとの要件は会社によって異なります。実務で使える成果を得るには、AIにもその前提を共有する必要があります。

Groveの構成

企業のAI業務を支える6つの機能

Groveは使い慣れたチャット画面を提供しながら、テンプレート、ファイル、業務フローを部門のワークスペースにまとめます。 AIがファイルを直接処理し、権限管理と監査ログによってIT部門に必要な管理性も確保します。

部門ナレッジとテンプレート

効果の高かった指示や業務フローを、部門共通のテンプレートとして再利用できます。社内用語、帳票形式、判断基準をナレッジとして蓄積し、AIの出力を実務に合わせます。導入時には当社エンジニアが構築を支援します。

チームで共有するAI対話

AIとの対話を部門内で共有できます。メンバーはやり取りの全体像を確認し、同じ会話を引き継げるため、検討過程も成果もチームに残ります。

ファイルワークスペース

共有ワークスペースにあるファイルをAIが直接読み書きします。Excelのセル単位の編集、Markdown文書、プレゼンテーション、ボードに対応し、コピー＆ペーストではなく、そのまま使える成果物を作成します。

AIエージェントの定期実行

週次レポート、データ集計、定期チェックをスケジュールに沿って実行できます。完了後は結果がチームの対話に戻り、通知も送られます。

部門権限と監査ログ

部門ごとに独立したワークスペースとデータ境界を設け、管理者とメンバーの権限でアクセスを制御します。AIへのリクエストやツール操作も記録し、セキュリティ確認や事後調査に備えます。

自社環境への導入

Groveは、自社のデータセンターまたは専用環境に導入できます。テンプレート、ナレッジ、対話、ファイルは自社で管理し、AI推論にはクラウドAPI、ハイブリッド、完全オンプレミスを選べます。

製品画面

Groveの使い方を見る

よくある4つの利用場面を、架空のデモデータで紹介します。項目を選ぶと画面が切り替わります。

Lychee Grove — 研究開発部門の共有対話
Lychee Groveの部門共有対話。エンジニアが検証レポートを依頼し、AIが共有ワークスペースのファイルを読み書きしている

メンバーはAIとのやり取りを最初から確認し、同じ対話の続きを担当できます。誰が質問し、AIが誰に答えているのかも明確です。

  • 部門内で対話と知識を共有
  • 複数人で同じ作業を引き継げる
  • ツール操作の過程も確認可能
活用場面

頻度の高いレポート作成や集計業務から始める

製造業

技術レポートの下書きと定期集計

エンジニアが元データを渡すと、Groveが社内テンプレートに沿ってレポート案を作成します。週次集計も定期実行できるため、担当者は分析と判断に時間を使えます。

業種共通

会議、文書、データを実務で使える成果物へ

散在するファイルをチームのワークスペースに集め、AIで整理、比較し、要約やプレゼンテーションにまとめます。メンバーは同じ対話を引き継ぎ、完成したファイルもその場に残せます。

導入環境とデータの保存先

Groveは自社環境に導入し、AI推論の方式を選べます

チームのファイル、対話、添付資料、監査ログは、自社が指定する環境に保存します。バックアップと保存期間も自社ポリシーに沿って管理できます。 AI推論は、データの機密度とセキュリティ要件に応じて3つの構成から選べます。

クラウド推論

法人向けクラウドモデルAPIを利用

AI推論の実行場所
クラウドモデルAPI
社外へ送信するもの
推論リクエスト
Groveと社内データ
自社指定の環境

適した環境一般的な業務

よく選ばれる構成

ハイブリッド

データの機密度に応じて振り分け

AI推論の実行場所
データ区分に応じて選択
社外へ送信するもの
許可された推論リクエストのみ
Groveと社内データ
自社指定の環境

適した環境データ区分のルールがある組織

完全オンプレミス

社内GPUサーバーでAI推論を実行

AI推論の実行場所
社内GPUサーバー
社外へ送信するもの
なし
Groveと社内データ
自社指定の環境

適した環境閉域網や規制要件の厳しい環境

クラウド推論では、Anthropic（Claude）またはOpenAIの法人向けAPIに接続できます。データの取り扱いは各提供元の契約条件に従います。 ハイブリッドまたは完全オンプレミスの場合は、モデルサーバーとGPUハードウェアもあわせて設計します。

比較

違いはAIを使えることではなく、会社として管理できること

Groveは、部門で共有し管理できるワークスペースです。個人向けAIアカウントでは、対話、ナレッジ、ファイル、費用がユーザーごとに分散します。

Lychee GroveChatGPTの個人利用
対話とナレッジ 部門内で共有し、一元管理 個人アカウントごとに分散
データ境界 部門分離と役割ベースの権限 アカウントやプランごとに個別設定
監査ログ リクエストとツール操作を記録 履歴が個人アカウントに分散
社内ファイルの処理 共有ワークスペースで直接読み書き 各自がアップロード、ダウンロード
定型業務 スケジュールに沿って自動実行 ユーザーごとに設定・管理
費用管理 部門・ユーザー別に利用量を集計 契約と利用量を個別に管理
導入方法

実際の業務を1〜2件で検証し、段階的に広げる

  1. 1

    PoCで検証する業務を選ぶ

    定例レポートやデータ集計など、効果を確認しやすい業務を1〜2件選び、実際の社内データを使って小規模に検証します。

  2. 2

    Groveを自社環境に導入する

    自社のデータセンターまたは専用環境にGroveを導入し、部門、アカウント、権限を設定します。ファイルと記録は指定した場所に保存されます。

  3. 3

    部門ごとに利用を広げる

    効果を確認できた業務を日常のフローに組み込み、必要に応じて他部門へ展開します。対象プランでは、PoCの導入費を本導入費用に充当できます。

2016年創業

金融・保険業向けシステムの開発経験

3件の台湾特許

製品開発とシステム連携の実績

3つの導入構成

クラウドAPI／ハイブリッド／完全オンプレミス

製品名について

なぜ「Grove」なのか

Groveは、木々が寄り添って育つ「木立」を意味します。それぞれの木は自分の根を持ちながら、同じ土の上で育ちます。

チームの一人ひとりがAIを使いながら、対話、ナレッジ、ツール、業務フローを同じ場所に残す。そうすることで、個人の生産性が会社に蓄積される力へと育っていきます。

一つの業務から、会社のAI活用基盤をつくる

改善したい業務をお聞かせください。小規模なPoCを設計し、実際の業務で効果を検証します。

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