ソリューション
Claude Scienceの全学導入を、研究現場で安全かつ継続的に活用できる基盤から支援します。
Claude Scienceは、文献調査、データ解析、図表や原稿の作成など、研究プロセスを横断して支えるAIワークベンチです。個人単位の活用から全学利用へ広げるには、ライセンスの手配だけでなく、研究データを安全に扱う実行環境と学内運用の整備が欠かせません。
ToraPlanは、AWS上の実行環境、学内認証・権限管理、RDMやHPCなどの研究システム連携、ガバナンス、利用定着までを一体で設計・構築します。
CLAUDE SCIENCE 全学導入基盤の構成例
Claude Science 全学利用
研究者・大学院生による文献調査、データ解析、図表・原稿作成
ガバナンス・運用
利用ルール・相談窓口・効果測定
Skills・Reviewer
分野別プロンプト・解析手順・評価基準
コネクタ管理
学内データ・計算資源への接続統制
学内SSO・権限管理
所属・役割別アクセス
AWS WorkSpaces Applications
統制された安全な実行環境
学内研究・教育システム
研究DXの構想づくりだけでなく、Claude Scienceを全学で利用できる技術基盤と運用体制を実装します。
01
対象部局や研究データの区分、既存の認証・ネットワーク・計算資源を整理し、PoC、基盤構築、段階展開、学内への運用移管までを一つの計画として推進します。
02
AWS WorkSpaces Applications（旧Amazon AppStream 2.0）などを活用し、端末へ研究データを残さない利用方式や、所属・役割に応じた認証・権限、ログ管理を設計します。
03
学内RDM、HPC、論文データベース、LMSなど、すでに利用している研究・教育システムを生かしながら、Claude Scienceへ安全につなぐ構成と運用を設計します。
全学導入に必要な企画、ガバナンス、学内連携、クラウド基盤を分断せず、大学の状況に合わせて支援します。
各部局の活用を単発で終わらせず、成功事例を横展開するAI for Science CoEの機能と運用を設計します。
研究データの機密性と利用者の利便性を両立するため、技術対策と学内ルールを同時に整備します。
研究者が使い慣れたデータや計算資源へ、安全で管理可能な経路からアクセスできる環境を整えます。
大学のポリシーと既存環境に合わせ、全学で安定して利用できるクラウド基盤を設計・構築します。
安全な導入と研究現場への定着を同じロードマップで進め、AI活用を全学の研究力向上へつなげます。
小規模な検証から始め、技術・運用・ガバナンスを確認しながら、無理のない単位で全学へ展開します。
STEP 01
対象部局、ユースケース、データ区分、既存基盤を確認し、導入範囲、セキュリティ要件、ロードマップを定めます。
STEP 02
代表的な研究ユースケースで実行環境、認証、権限、ログ、システム連携を検証し、全学利用に耐える基盤へ拡張します。
STEP 03
利用ガイド、研修、相談窓口、効果測定を整え、部局ごとの展開支援と学内運用チームへの移管を進めます。
