[イーデイリーYun Junghoon 記者]HANWHA SOLUTIONS(009830)は、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）およびアンソロピック（Anthropic）との協業を基盤に、生成型人工知能（AI）の全社的な普及を加速させています。セキュリティとガバナンス体制を先制的に構築することで、AI導入のスピードと企業データの保護を同時に確保し、個人の生産性向上にとどまらず、実質的な事業成果の創出に乗り出すという戦略です。
ハンファソリューションのオ・サランAIチーム長が23日、ソウル江南区のパルナスタワーで開催された「AWS AI Wave」の基調講演で発表を行っています。（写真＝Yun Junghoon 記者）
ハンファソリューションのオ・サランAIチーム長は23日、ソウル江南区のパルナスタワーで開催された「AWS AI Wave」の基調講演で、ハンファソリューションのAIトランスフォーメーション（AX）の事例を紹介し、 「Amazon Bedrockを基盤とした『Claude Cowork』を一般の社員に開放することにした当時、国内はもちろん、グローバルでも参考になる事例を見つけるのが難しかった」とし、「セキュリティとガバナンスを先に構築していたため、正式リリース（GA）以前から実際の業務にAIを適用することができた」と明らかにしました。
太陽光発電や石油化学を中心に、グローバルなエネルギー・素材事業を展開するハンファソリューションは、AIを従業員個人の自律的な活用にとどまらず、全社の業務プロセスに内在化することをAXの中核目標としています。
初期段階では、製造業の特性上、設計値の一つひとつが営業秘密に該当する可能性があり、法人ごとの認証体系もそれぞれ異なるため、AIの導入にはセキュリティと統制という課題が伴いました。特に、構成員の大部分が開発者ではない大企業の環境において、AIを実務に定着させるためには、単なるツールの配布を超えた体系的なアプローチが必要でした。
ハンファソリューションがAmazon Bedrockベースの「Claude Cowork」などを使用しているタイムライン（写真＝Yun Junghoon 記者）
そこでハンファソリューションは、リスクを低減するため、AI活用に向けた共通のセキュリティ・管理体制をまず整備しました。
その核心は、すべてのAI呼び出しが自社のAWSアカウント内の「LLMゲートウェイ」を経由してAmazon Bedrockに接続されるよう、アーキテクチャを設計した点にあります。これにより、利用データやログを社内アカウントで管理し、統合管理コンソールを通じて法人別・組織別の利用状況をリアルタイムで把握できるようにしました。
Amazon Bedrockのガードレールも、すべての呼び出しに適用しました。氏名や電話番号などの個人情報が入力されると、自動的にマスキングを行った上でモデルに送信されるよう設計し、機密情報の漏洩リスクを低減しました。AI活用の経路を統合し、データ保護と利用状況の管理体制を整備することで、全社的な普及に必要な基盤を確保したのです。
こうした準備は、新技術の導入スピードを加速させる成果につながりました。ハンファソリューションは、去る4月にAmazon Bedrockで「Claude Cowork Research Preview」が公開されるやいなや検討に着手し、わずか3週間で本番環境を構築しました。続いて7月の正式リリース時点には、第1次概念実証（PoC）を完了し、実際の業務に活用できる段階に達しました。
AWSおよびAnthropicとの協業も、導入過程において重要な役割を果たしました。ハンファソリューションは両社と連携して現場の課題を迅速に改善し、サービスの適用を具体化するとともに、小規模な単一チームを中心に、韓国や米国を含むグローバルな事業拠点へと展開範囲を拡大しました。
ハンファソリューションのガバナンスモデルは、グループ内でも広がりを見せています。現在、Claudeの導入を推進しているグループ会社は7社に増えました。ハンファソリューションが構築したセキュリティ・運用体制が、グループレベルでのAI活用を支える参考事例として定着したと言えます。グローバル企業も、このような全社的なAI定着の過程に関心を示しています。
ハンファソリューションは今後、AI活用の拡大を超え、実質的なビジネス価値の創出に焦点を当てた第2段階の戦略を推進します。初期のPoCが個人の生産性向上や事務の自動化に集中していたのに対し、今後はチーム単位の予算プールを運用し、中核事業やバリューチェーン全般において難易度の高い課題を発掘する計画です。
特に、チームの主要業績評価指標（KPI）と連携した業務用AIエージェントを社内に定着させ、実際の事業成果につながる活用事例を確保する方針です。AIの導入件数や使用量を増やすにとどまらず、業務効率や事業の競争力に与える影響を具体的に確認するということです。チーム単位の目標とAI活用を結びつけ、現場主導のAXを推進することが核心です。
オ・チーム長は、「ガバナンスはAI導入を遅らせる障害ではなく、むしろAIを企業の核心事業に安全に定着させる決定的な力となります」とし、「導入は技術的な課題ですが、定着は経営上の課題であるだけに、AIが企業の本業と結びついた時に初めて、真のビジネス価値が創出されるでしょう」と述べました。
ハンファソリューションのオ・サランAIチーム長は23日、ソウル江南区のパルナスタワーで開催された「AWS AI Wave」の基調講演で、ハンファソリューションのAIトランスフォーメーション（AX）の事例を紹介し、 「Amazon Bedrockを基盤とした『Claude Cowork』を一般の社員に開放することにした当時、国内はもちろん、グローバルでも参考になる事例を見つけるのが難しかった」とし、「セキュリティとガバナンスを先に構築していたため、正式リリース（GA）以前から実際の業務にAIを適用することができた」と明らかにしました。
太陽光発電や石油化学を中心に、グローバルなエネルギー・素材事業を展開するハンファソリューションは、AIを従業員個人の自律的な活用にとどまらず、全社の業務プロセスに内在化することをAXの中核目標としています。
初期段階では、製造業の特性上、設計値の一つひとつが営業秘密に該当する可能性があり、法人ごとの認証体系もそれぞれ異なるため、AIの導入にはセキュリティと統制という課題が伴いました。特に、構成員の大部分が開発者ではない大企業の環境において、AIを実務に定着させるためには、単なるツールの配布を超えた体系的なアプローチが必要でした。
そこでハンファソリューションは、リスクを低減するため、AI活用に向けた共通のセキュリティ・管理体制をまず整備しました。
その核心は、すべてのAI呼び出しが自社のAWSアカウント内の「LLMゲートウェイ」を経由してAmazon Bedrockに接続されるよう、アーキテクチャを設計した点にあります。これにより、利用データやログを社内アカウントで管理し、統合管理コンソールを通じて法人別・組織別の利用状況をリアルタイムで把握できるようにしました。
Amazon Bedrockのガードレールも、すべての呼び出しに適用しました。氏名や電話番号などの個人情報が入力されると、自動的にマスキングを行った上でモデルに送信されるよう設計し、機密情報の漏洩リスクを低減しました。AI活用の経路を統合し、データ保護と利用状況の管理体制を整備することで、全社的な普及に必要な基盤を確保したのです。
こうした準備は、新技術の導入スピードを加速させる成果につながりました。ハンファソリューションは、去る4月にAmazon Bedrockで「Claude Cowork Research Preview」が公開されるやいなや検討に着手し、わずか3週間で本番環境を構築しました。続いて7月の正式リリース時点には、第1次概念実証（PoC）を完了し、実際の業務に活用できる段階に達しました。
AWSおよびAnthropicとの協業も、導入過程において重要な役割を果たしました。ハンファソリューションは両社と連携して現場の課題を迅速に改善し、サービスの適用を具体化するとともに、小規模な単一チームを中心に、韓国や米国を含むグローバルな事業拠点へと展開範囲を拡大しました。
ハンファソリューションのガバナンスモデルは、グループ内でも広がりを見せています。現在、Claudeの導入を推進しているグループ会社は7社に増えました。ハンファソリューションが構築したセキュリティ・運用体制が、グループレベルでのAI活用を支える参考事例として定着したと言えます。グローバル企業も、このような全社的なAI定着の過程に関心を示しています。
ハンファソリューションは今後、AI活用の拡大を超え、実質的なビジネス価値の創出に焦点を当てた第2段階の戦略を推進します。初期のPoCが個人の生産性向上や事務の自動化に集中していたのに対し、今後はチーム単位の予算プールを運用し、中核事業やバリューチェーン全般において難易度の高い課題を発掘する計画です。
特に、チームの主要業績評価指標（KPI）と連携した業務用AIエージェントを社内に定着させ、実際の事業成果につながる活用事例を確保する方針です。AIの導入件数や使用量を増やすにとどまらず、業務効率や事業の競争力に与える影響を具体的に確認するということです。チーム単位の目標とAI活用を結びつけ、現場主導のAXを推進することが核心です。
オ・チーム長は、「ガバナンスはAI導入を遅らせる障害ではなく、むしろAIを企業の核心事業に安全に定着させる決定的な力となります」とし、「導入は技術的な課題ですが、定着は経営上の課題であるだけに、AIが企業の本業と結びついた時に初めて、真のビジネス価値が創出されるでしょう」と述べました。
