「今の、なんて言った？」——現場で交わされる声は、その場では役に立っても、次の瞬間には消えていきます。マニュアルに載っていない判断、ベテランのちょっとしたコツ、ヒヤリとした一言。トランシーバー代わりのアプリで飛び交うそうした音声を、聞き流さずにAIへ渡したら何が起きるのか。リコージャパンとサイエンスアーツが手を組んで示したのは、声をそのまま「使えるデータ」に変えるという発想です。デスクの前ではなく、動き回る現場にこそAIを届けようとする一手を、順を追って見ていきます。
リコージャパン（社長執行役員・笠井徹）とサイエンスアーツ（代表取締役社長・平岡竜太朗）は、2026年7月7日、新サービス「Buddycom for RICOH」の提供を開始すると発表した。
ライブコミュニケーションプラットフォーム「Buddycom」をベースに、現場で発生する音声コミュニケーションをAI活用可能な業務データへ変換し、店舗、物流、製造、介護などの現場業務のDXを支援する。生成AIアプリケーション開発プラットフォーム「Dify」と連携させ、従来人手で行っていた業務を自動化する。
Difyとの連携には別途契約・開発が必要となる。主な開発例は、音声AIチャットボットによるナレッジ検索と、会話ログを活用した業務報告書の自動生成機能である。
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リコージャパンとサイエンスアーツ、現場の音声をAI活用につなぐ「Buddycom for RICOH」を提供開始
【編集部解説】
まず押さえておきたいのは、今回の発表が「まったく新しい提携」ではなく、5年以上続く積み重ねの上に立っているという点です。リコーとサイエンスアーツは2020年8月に音声ソリューション分野で業務提携を結び、リコージャパンが同年からBuddycomの販売を開始しています。今回はその延長線上で、蓄積されてきた「現場の声」をついにAIへ接続する段階に入った、と読むのが自然でしょう。
その接続の要となるのが、もう一方の主役である「Dify」です。Difyは、米国のLangGenius社が開発したオープンソースの生成AIアプリ開発プラットフォームです。同社は2023年に設立され、Difyも同年に公開されました。「Define（定義する）」と「Modify（改良する）」を組み合わせた名称のとおり、ノーコードでRAG（社内文書を参照して回答を生成する仕組み）やAIワークフローを組める点が特徴で、GitHubで公開されているOSS版のスター数は10万を超えています。
リコー自身も、Difyとは浅からぬ関係にあります。リコーは2024年12月にLangGeniusと販売・構築パートナー契約を締結しており、独自に700億パラメータのLLMを開発するなど、AI基盤づくりを進めてきました。つまり今回のサービスは、「自社のAI戦略」と「現場の音声資産」を掛け合わせた、リコーにとって理にかなった一手なのです。
では、なぜ今このニュースを取り上げるのか。理由は、生成AIの主戦場が「デスクの上」から「現場」へと移り始めた象徴だからです。これまでAIによる生産性向上の恩恵は、PCの前に座るナレッジワーカーに偏ってきました。立ち仕事や移動を伴い、手が塞がっているフロントラインワーカーは、その波から取り残されがちだったのです。
現場の会話は、これまで空気の中に消えていく「記録されないデータ」でした。トラブル対応の判断、熟練者の一言、ヒヤリとした瞬間の共有──そこには業務改善の宝が眠っています。それを音声のまま捨てず、テキスト化してAIに読ませ、報告書やナレッジ検索へ還元する。この発想が、今回の技術的な核心といえます。
読者のみなさんが実感しやすい変化を挙げるなら、二つです。ひとつは、手を止めずに「これ、どうすればいい？」と問いかければAIが音声で答えてくれる世界。もうひとつは、一日の会話ログから報告書が半自動で仕上がり、記録漏れや書式のばらつきが減る世界です。
一方で、慎重に見ておくべき論点もあります。最大のものは、常時つながる音声が「監視」に転じうる点です。従業員の会話が常に録音・解析される環境は、プライバシーや労務管理の観点から、運用ルールと合意形成なしには信頼を損ないかねません。
もうひとつは、生成AIが苦手とする「正確性」の問題です。介護や製造といったミスが許されない現場で、AIが誤った情報を自信ありげに提示すれば、事故につながる恐れもあります。報告書の自動生成も、最終的な確認責任は人間に残る──この一線は動かせないでしょう。
規制の観点でも、この論点は無視できません。EUのAI法（AI Act）は、雇用・労務管理の領域で従業員の行動や業績を監視・評価するAIを「高リスク」に分類しています。この高リスクAIへの義務は当初2026年8月からの適用予定でしたが、ルール簡素化の枠組み「デジタル・オムニバス」を通じて、単体で用いられる該当AI（附属書Ⅲ）の適用は2027年12月2日へと先送りされる方向で整理されました（2026年5月の政治合意、同年6月の欧州議会による承認などを経たものです）。一方、職場で人の感情を推定するAIの利用は、医療・安全目的の狭い例外を除き、すでに原則禁止です。猶予期間はできたものの、方向性は明確です。国内でも今後、現場音声の解析やデータの二次利用をめぐる運用指針の整備が問われていくはずです。
長期的に見れば、これは「現場データ」という最後のフロンティアをAIが取り込んでいく動きの一歩です。声で問いかけ、声で応答が返る音声ファーストの業務環境が広がれば、テクノロジーは人間から仕事を奪うのではなく、人間が判断と創造に集中できる余地を広げる方向へ働きます。その理想を、監視ではなく支援として設計できるかを、これからも注視していきます。
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【編集部後記】
手が塞がっていても声で答えが返り、一日の会話から報告書が仕上がる。これは素直にありがたい。けれど、その仕組みは裏を返せば、自分の発言が常に拾われ、文字になって残り続けるということでもあります。どちらか一方だけを見て語るのは、たぶん誠実ではないのだろうと思いながらキーボードを叩いていました。
ひとつ希望を感じたのは、消えていくはずだった声に価値が認められた、ということです。これまで記録に残るのは、きれいに整えられた文書や数字ばかりでした。現場で交わされる生の声は、どれだけ知恵が詰まっていても、そのまま流れて消えていく。それが拾い上げられ、次の誰かの役に立つかもしれない。裏方の仕事に光が当たるようで、少しうれしくなりました。
だからこそ、線引きの主導権は使う人の側に残ってほしいと願います。何を残し、何を残さないか。いつ切って、いつつなぐか。それを会社や仕組みに丸ごと預けてしまえば、支援のための道具はたやすく監視の道具へ姿を変えます。技術そのものに善悪はなく、どう設計し、どう運用するかで意味が決まる——ありふれた結論ですが、音声のように無防備なデータを扱うときほど、この当たり前が重く響きます。
みなさんの職場では、どんな声を残したいでしょうか。そして、残したくない声はどれでしょうか。その問いを一人ひとりが手放さずにいられるなら、声がデータになる時代も、きっと怖いばかりのものにはならないはずです。この記事が、そんなことを考える小さなきっかけになればうれしいです。
【用語解説】
LLM（大規模言語モデル）
膨大なテキストを学習し、言語を理解・生成する生成AIの中核技術。学習規模の目安が「パラメータ数」であり、数が多いほど大規模とされる。リコーは700億パラメータの独自LLMを開発している。
RAG（検索拡張生成）
AIが回答する際、あらかじめ用意した社内文書やマニュアルを検索して参照し、その内容に基づいて回答を生成する仕組み。事実に即した回答を出しやすくする手法である。
ライブキャスト
Buddycomの機能の一つで、現場の映像をリアルタイムに共有する仕組み。言葉だけでは伝わりにくい状況を、遠隔地の担当者へ視覚的に伝えられる。
【参考リンク】
Buddycom 商品ページ（リコージャパン）（外部）
リコージャパンによるBuddycomの商品ページ。機能や店舗・物流・介護などの利用シーン、導入から運用までの支援体制を紹介している。
Dify 商品ページ（リコージャパン）（外部）
リコージャパンによるDify関連サービスの紹介ページ。生成AIアプリの開発・構築支援や導入に関する情報がまとめられている。
Buddycom（サイエンスアーツ公式）（外部）
Buddycomの開発元サイエンスアーツの公式サイト。製品概要、業種別の導入事例、最新のプレスリリースなどを確認できる。
Dify（公式サイト）（外部）
Difyの公式サイト。ノーコードでのAIアプリ開発、複数LLMの切り替え、AIワークフローなど主要機能が紹介されている。
株式会社LangGenius（日本法人）（外部）
Dify開発元LangGeniusの日本法人サイト。国内でのDify導入支援や品質基準策定、コミュニティ活動の情報を掲載する。
リコーグループ 企業・IRサイト（外部）
今回のリリースを掲載するリコー公式サイト。会社情報や技術開発、AIへの取り組みなどを幅広く網羅している。
【参考動画】
【参考記事】
「Dify」で広がる生成AI活用──株式会社LangGeniusが描く未来（外部）
DifyのOSS版がGitHubで10万超のスターを獲得し、正式版でプラグイン基盤やMCPに対応した経緯を紹介する記事。
リコー、「Dify」開発元のLangGenius, Inc.と販売・構築パートナー契約を締結（外部）
リコーが2024年12月にLangGeniusと契約したことを伝える公式リリース。700億パラメータの独自LLM開発の経緯にも触れる。
Annex III: High-Risk AI Systems Referred to in Article 6(2)（EU AI Act）（外部）
EUのAI法・附属書Ⅲの原文を掲載する公式解説。従業員の監視・評価AIを高リスクに分類する第4項を確認できる。
EU legislators agree to delay for high-risk AI rules（Hogan Lovells）（外部）
デジタル・オムニバス合意により、附属書Ⅲの高リスクAI義務の適用が2027年12月2日へ延期された経緯を整理した解説。
リコージャパンとサイエンスアーツ、音声×AIで業務効率化を図る「Buddycom for RICOH」を提供（外部）
今回の発表を報じた専門メディアの記事。BuddycomとDify連携によるナレッジ検索と報告書自動生成を整理する。
