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HRBrain、生成AI連携基盤「Brain MCP」を提供開始

公開:
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この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元
株式会社HRBrain
配信日時
2026年10月27日 11時00分
転載日
2026年10月28日

発表内容については発表元へ、当サイト上の訂正・削除については、当サイトのお問い合わせフォームにご連絡ください。

転載
プレスリリース本文

厳格なセキュリティで、自社で導入している生成AIから人材データを分析・活用可能に

株式会社HRBrain(本社:東京都港区/代表取締役CEO:堀 浩輝、以下「当社」)は、タレントマネジメントシステム「HRBrain」において、外部生成AIとの厳格なセキュリティと低コスト・高精度な連携を実現する独自基盤「Brain MCP」を、2027年以降順次提供開始いたします。

本基盤の提供により、自社で生成AI環境を導入している企業は、自社のセキュリティポリシーに準拠した形で、日常業務で使用するAIツールからHRBrainの人材データをスムーズに検索・集計することが可能になります。

エンタープライズ企業の厳格な情報システム審査やセキュリティ評価に対応しやすい環境のもと、コストを抑えた高度なAI活用の推進を支援いたします。

開発背景:AI活用における「人材データの機微性」と「外部送信リスク」

企業の生成AI活用が急速に進むなか、社内に点在するデータとAIを連携させ、業務効率化や意思決定の迅速化を図る取り組みが加速しています。しかし、人材データは従業員の給与、評価、個人の適性検査結果、キャリア希望といった機密性の高い情報を含むため、生成AI活用において極めて慎重な取り扱いが求められる領域です。

従来のデータ連携手法や一般的なMCP連携では、「外部の生成AI基盤に大量の生データを渡して処理させる」構造になることが多く、情報漏洩リスクや権限外データ参照への懸念から、エンタープライズ企業を中心とする情報システム・セキュリティ部門の厳しいポリシーが壁となり導入が進みにくいという課題がありました。

こうした課題に対し、当社はユーザーが使う外部AIツールに生の個人情報や人材データを直接送信せず、データの検索・集計処理をHRBrainの管理下で行い、集計・処理結果のみをユーザーのAIツールへ返却する「内部完結型アーキテクチャ」を採用したデータ基盤「Brain MCP」を開発するに至りました。

MCP(Model Context Protocol)とは

MCPとは、生成AIと外部のシステムやデータベースを安全にシームレスに接続するためのオープンな共通規格です。

これまでAIと外部システムを連携させるには、システムごとに個別のAPI開発や専用連携機能の構築が必要でした。MCPに準拠することで、利用企業は自社で導入している生成AI環境から、個別開発を行うことなく外部データへアクセスできるようになります。

HRBrainは、このMCPに準拠したサーバー機能を提供することで、既存の生成AI活用環境を活かした「生成AIからシームレスに利用できる人材データ基盤」として機能します。

「Brain MCP」が提供する3つの価値

1. セキュリティに配慮したゼロトラスト型連携

ユーザーが使う外部AIツールへ、従業員データを一覧のまま送信しない構造を採用しています。生データはHRBrainのセキュリティ環境下で管理し、質問への回答に必要な範囲の情報のみを外部生成AIへと提供します。

この設計により、外部流出リスクを大幅に低減し、エンタープライズ企業の厳格な情シス審査やセキュリティ評価に対応しやすい環境を実現します。

2. プロンプト領域を圧迫しない「トークン効率化設計」

一般的なMCP連携で大量の生データ(例:数百人分の評価項目や詳細な過去履歴)をそのまま外部AIに送信すると、リクエストごとに膨大なプロンプトトークンが消費され、外部AIサービス側のAPI利用コストが高額化しやすくなります。

「Brain MCP」は、HRBrain内部で事前にデータを絞り込み・最適化して必要なメッセージのみを転送するため、送信データ量を抑え、企業が負担する外部AIのランニングコスト低減に貢献します。

3. HRBrain内部での処理による回答精度の高度化

生成AIに大量の生データを渡して分析・抽出を行わせる場合、データ量が増えるにつれて条件の読み飛ばしや想定と異なる回答が発生しやすくなる課題があります。

「Brain MCP」では、人材データ構造に最適化されたHRBrain内部のロジックで事前の計算や抽出を行ってから結果文言を作成するため、外部AI側の処理ブレを抑え、より意図に沿った実用的な回答を得やすくなります。

「Brain MCP」の具体的な活用例としては、下記のようなものが挙げられます。

対話型のデータ集計・傾向分析

「部署ごとのスキルの偏り」や「エンゲージメントスコアの推移」などの集計・分析を、外部生成AIから呼び出すことができます。分析に必要な集計計算はHRBrain内部で行われるため、まとまった集計結果をもとに、AIと施策の検討を進められます。

文脈に応じたセキュアな参照権限の継承

HRBrain上で設定されている「部署」や「役職」ごとの参照権限をMCP経由でもそのまま継承します。ログインユーザーの権限外の情報は自動的に除外されるため、権限に応じた適切なデータのみが外部生成AIへと提供されます。

今後の展望

当社は2026年4月より、従業員データにアクセス可能な対話型AI「社内版生成AI Brain」の提供を開始しました。「Brain MCP」の提供により、HRBrainからだけでなく、各社が利用する外部の生成AIからも、HRBrainに蓄積した人材データを活用できるようになります。

今後は、社内施策の申請・登録処理への対応や、各社固有のAIエージェントとの相互連携を順次拡大していく予定です。企業内のあらゆる意思決定と人材データがシームレスかつ安全に繋がる、AIエコシステムの「データ基盤」の構築を目指してまいります。

資料のお問い合わせはこちら

https://www.hrbrain.jp/brain

HRBrainについて

HRBrainは、人事領域におけるあらゆる業務課題の解決と、人的資本の最大化を支援するクラウドサービスです。タレントマネジメント、評価管理、労務管理、ラーニング、サーベイなどの機能を通じて、人材データの一元管理・活用を実現し、戦略人事の推進と経営の意思決定を支援します。今後も、人事・経営の未来を支える基盤として、サービスの進化と拡充を続けてまいります。

HRBrain 会社概要

社名:株式会社HRBrain

所在地:東京都港区三田3-5-19 住友不動産東京三田ガーデンタワー5階

代表取締役CEO:堀 浩輝

設立:2016年3月1日

コーポレートサイト:https://www.hrbrain.co.jp/

サービスサイト  :https://www.hrbrain.jp/

HR大学      :https://www.hrbrain.jp/media

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