AIとデータ基盤の融合で実現する業務変革と生産性向上の実践

この記事で分かること

• AIとデータ基盤を融合させた企業変革の全体構想と実践アプローチ
• 全社横断的なデータ活用を実現するコーパス型アーキテクチャの設計思想
• 生成AIを活用した業務効率化の具体的な事例と成果
• データ品質向上とガバナンス強化を両立させる組織体制の構築方法
• AIとデータ活用を全社に浸透させるための人材育成とカルチャー醸成の取組み

AIとデータ活用による企業変革の必要性

デジタル技術の急速な進化により、企業を取り巻くビジネス環境は大きく変化しています。特に生成AIの登場は、業務プロセスや意思決定のあり方に革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。しかし、AIの真価を発揮するためには、質の高いデータを適切に整備し、活用できる基盤が不可欠です。

ある大手電機メーカーでは、AIとデータを融合させた全社的な変革プロジェクト推進しています。同社では生成AIをはじめとする先進技術を単なるツールとして導入するのではなく、データ基盤と一体的に整備することで、業務の生産性向上と新たな価値創造を目指しています。

データとAIの両輪による変革

この企業が掲げる変革のビジョンは、「データとAIで、現場の生産性を上げ、お客様への提供価値を高める」というものです。このビジョンを実現するため、データ基盤の整備とAI活用を車の両輪として、組織全体での取組みを加速させています。

従来、多くの企業ではデータ活用とAI導入が別々のプロジェクトとして進められてきました。しかし、AIの性能はデータの質と量に大きく依存するため、両者を統合的に推進することが重要です。同社では、データ基盤の構築とAI活用を一体的に設計することで、相乗効果を生み出しています。

全社横断的な推進体制

データとAIの活用を全社に浸透させるため、専門組織を設置し、戦略立案から実行支援まで一貫して担当しています。この組織は、技術的な基盤整備だけでなく、各部門の業務課題を理解し、データとAIを活用した解決策を提案する役割を担っています。

推進体制の特徴は、トップダウンとボトムアップの両面からアプローチしている点です。経営層のコミットメントのもと、全社的な方針と基盤を整備する一方で、現場の課題に寄り添い、実践的な活用事例を積み上げることで、組織全体への浸透を図っています。

データ基盤の全体設計

同社が推進するデータ基盤構想の中核となるのが、全社のデータとAIを統合的に管理・活用するための基盤システムです。このシステムにより、従来は各部門で個別に管理されていたデータを一元化し、全社横断的なデータ活用への転換を実現します。

統合型データ基盤の設計思想

この基盤システムの特徴は、データとAIを一体的に扱う点にあります。従来のデータウェアハウスやデータレイクが主にデータの蓄積と分析に焦点を当てていたのに対し、このシステムはAIモデルの学習・推論基盤としての機能も統合しています。これにより、データの収集から分析、AI活用までをシームレスに実行できる環境を実現しています。

また、このシステムは単一の巨大なシステムではなく、用途や部門ごとに最適化された複数のデータ基盤を連携させる分散型のアーキテクチャを採用しています。

これにより、各部門の自律性を保ちながら、必要に応じて全社横断的なデータ活用を可能にしています。

データ基盤の階層構造

このシステムは、3つの階層で構成されています。

下層（データ収集層）： 基幹システムや業務システムから収集される生データを格納します。

中層（データ加工層）： 生データを用途に応じて加工・統合し、分析やAI学習に適した形式に変換します。

上層（ユーザー利用層）： ビジネスユーザーが直接利用できるダッシュボードやAIアプリケーションを配置します。

この階層構造により、データの品質管理とガバナンスを段階的に強化できます。

生データの段階では柔軟性を重視し、加工・統合の段階で品質チェックとマスタデータ管理を徹底することで、最終的にビジネスユーザーには信頼性の高いデータとAI機能を提供しています。

クラウドネイティブな基盤設計

技術基盤には、クラウドデータウェアハウスが中核として採用されています。クラウドネイティブな設計により、データ量の増加に応じた柔軟なスケーリングが可能となり、初期投資を抑えながら段階的に基盤を拡張できるメリットがあります。

また、クラウド上で提供される各種AIサービスやデータ分析ツールとの連携も容易になります。

そうすることで最新技術をスピーディに取り入れながら、ビジネス環境の変化に柔軟に対応できる基盤を実現しているのです。

生成AIを活用した業務効率化の実践事例

整備されたデータ基盤を活用し、生成AIによる業務効率化を推進する企業が増えています。

AI活用でよく見られる例としては、社内向けのFAQ型AIエージェントです。AIに質問や業務サポートを依頼することで従業員の日常の業務をサポートし、会社全体の生産性向上に役立っているようです。

社内向けFAQ型AIエージェントで対応可能な業務

FAQ型AIエージェントでは、全社員が利用できる汎用的なツールとして提供されています。このAIエージェントは、文書作成やリラリトの支援、リアルタイム情報検索、データ分析の補助など、幅広い業務をサポートします。

社内向けFAQ型AIエージェントの特徴は、RAGで読み込まれる社内固有のデータと知識を学習している点です。一般的なLLMなどの生成AIサービスとは異なり、社内の業務プロセスや専門用語、過去の事例などを理解しているため、より実務に即した回答や提案が可能です。これにより、従業員は社内の膨大な情報資産を効率的に活用できるようになるのです。

具体的な活用シーンと成果

社内向けFAQ型AIエージェントは、様々な業務シーンで活用されています。

例えば、営業部門では商談議事録の自動生成から提案のシナリオ策定、提案書への落とし込みや報告書の作成、発展型AIエージェントでは商談状況のSFAへの転記作業なども対応が可能です。

従来は数時間かかっていた文書作成が、AIの支援により短時間で完了するようになり、営業担当者はより顧客との対話や商談などコアな業務に時間を割けるようになります。

技術部門でも、過去の設計資料や技術文書の検索やコードレビュー、品質管理やサーバーコストの異常検知やアラート発信などに応用可能です。

膨大な技術資料の中から必要な情報を探し出す作業が効率化され、新製品開発のスピードアップにつながります。また、設計によっては属人化対策にもつながり、ベテラン社員の知見をAIが学習することで、若手社員への技術継承も促進することなども期待されています。

業務プロセスの自動化

生成AIの活用は、単純な文書作成支援にとどまりません。定型的な業務プロセスの自動化にもAIを活用できます。例えば、受注データの入力や検証、レポートの自動生成、問い合わせ対応の一次対応など、これまで人手で行っていた作業をAIが代行するようになっています。

これらの自動化により、従業員はより創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになるのです。

定型業務から解放された時間を、顧客との関係構築や新規事業の企画など、人間ならではの価値を発揮できる業務に振り向けることで、組織全体の生産性と競争力が向上します。

AI基盤の選定や比較検討にあたっては、こちらのホワイトペーパーが参考になります。
https://geniee.co.jp/media/ebook/ai-platform-hikaku/

データ品質向上とガバナンス強化への取組み

AIとデータ活用を全社に展開する上で、データの品質管理とガバナンスは極めて重要な課題です。質の低いデータや不正確な情報に基づくAIの判断は、業務の効率化どころか、誤った意思決定を招くリスクがあります。企業ではAI活用と同時にデータ品質の向上とガバナンスの強化に取り組む必要があります。

データ品質管理の仕組み化の重要性

データ品質を確保するためには、多層的な管理体制を構築することが重要です。まず、データの入口段階で、基幹システムからのデータ取り込み時に自動的な検証を実施します。データ形式の妥当性、必須項目の有無、値の範囲チェックなど、基本的な品質基準を満たさないデータは早期に検出され、修正されます。

次に、データの加工・統合段階では、マスタデータ管理が徹底されます。顧客情報、製品情報、組織情報などの基本データについては、全社で統一された定義とフォーマットを適用し、部門間でのデータの不整合を防ぐ必要があります。これにより、異なるシステムから収集されたデータを正確に統合できるようになります。

データガバナンスの体制

データガバナンスについては、全社横断的な推進組織を設置し、データの管理ルールや利用ポリシーを策定することも重要です。この組織は、データの所有権、アクセス権限、利用目的の制限など、データ活用における重要な方針を定め全社への浸透を図っていくのです。

特に慎重に管理する必要があるのが、個人情報や機密情報です。AIの学習データとして利用する際には、個人を特定できる情報をマスキングし、機密度の高い情報へのアクセスなどは厳格に制限する必要があります。

また、データの利用ログが自動で残るようにするなど、監視体制を整備することで、コンプライアンスとセキュリティを確保する仕組みを構築することができます。

データカタログによる可視化

膨大な製品群やSKUを保有する大企業であればあるほどデータの所在や内容を全社で共有するために「データカタログ」の整備を行うことが重要です。

データカタログは、どこにどのようなデータが存在し、どのような定義や品質基準で管理されているかを一元的に可視化するツールです。これにより、データを活用したい部門が必要なデータを容易に発見し、適切に利用できるようになるのです。

データカタログには、データの技術的な情報だけでなく、ビジネス上の意味や利用事例も記載されます。これにより、技術者でなくても必要なデータを理解し、活用できる環境が整備されていくのです。

人材育成とデータ活用文化の醸成

どれほど優れたデータ基盤やAIツールを整備しても、それらを使いこなす人材がいなければ、真の価値は生まれません。データ基盤を構築する上では、技術基盤の整備と並行して、データとAIを活用できる人材の育成と、組織文化の変革も重要なポイントとなります。

実践コミュニティの形成

人材育成においては、社内での教育プログラムに加えて、データとAIの活用に関心を持つ従業員同士が交流できるコミュニティを形成するなども運用定着においては良い効果を発揮します。

コミュニティでは、成功事例の共有、課題の相談、新しい技術の情報交換などが共有されます。共通の悩みや課題を持つ社員同士が議論しあうことで部門や職種を超えた交流が活発化し、組織全体でのナレッジ共有が促進されていきます。

その他には社内イベントやコンテストの開催やデータ活用の優れた事例を表彰するなども浸透においては効果的ではないでしょうか。そうすることで従業員のデータ活用へのモチベーション醸成を図ると共に、データとAIを積極的に活用する文化が組織に徐々に根付き定着していくのです

データ活用基盤の導入と運用に関する詳しいガイドは、こちらのホワイトペーパーをご覧ください。
https://geniee.co.jp/media/ebook/gl-cdp-ebook001/

まとめ：継続的な進化の重要性

これまでのようなデータとAIを融合させた変革の取組みは、国内においても徐々に見られており、急激な進化を続けています。

AIの高度化と適用範囲の拡大

生成AIの技術もデータ基盤と共に日々進化しており、より高度な業務への適用が可能になっています。前述した文書作成支援や情報検索などに加えて、意思決定支援や予測分析など、より高度な業務へのAI活用が今後検討されていくでしょう。

例えば、市場動向の予測、需要予測の精度向上、製品開発における最適設計の提案など、AIが経営や事業戦略に直接貢献する領域への展開も加速していくのではないでしょうか。

データ基盤のさらなる拡充

データ基盤についても、継続的な進化が続いています。社内の構造化データだけでなく画像、音声、動画などの非構造化データの蓄積や活用も今後増えていくものと予測されています。

製造現場の映像データから異常を検知したり、顧客との会話データから潜在ニーズを抽出したりするなど、新たな価値創造が期待されています。リアルタイムデータの活用も重要なテーマです。従来のバッチ処理中心のデータ基盤から、ストリーミング処理にも対応した基盤へと進化させることで、より迅速な意思決定や即座の対応が可能になります。IoT機器から収集されるセンサーデータをリアルタイムで分析し、異常の兆候を即座に検知するような用途も夢ではないでしょう。

AIとデータ基盤を融合させた企業変革は、単なる技術導入ではなく、組織全体の働き方や文化を変える取組みです。今回ご紹介した取り組みは、データ基盤の整備、AI活用の推進、人材育成、ガバナンス強化を一体的に進めることで、全社的な生産性向上と価値創造を実現した好例といえます。

特に重要なのは、技術的な基盤整備だけでなく、それを使いこなす人材の育成と組織文化の醸成に注力している点です。どれほど優れた技術を導入しても、それを活用する人材と文化がなければ、真の価値は生まれません。トップダウンとボトムアップの両面から取組みを進め、現場主導の改善活動を支援する体制が、成功の鍵となっています。

また、データ品質とガバナンスを重視し、信頼性の高いデータ基盤を構築している点も見逃せません。AIの性能はデータの質に大きく依存するため、データ管理の仕組みを整備することが、AI活用の成否を分けます。

データとAIの活用は、今後ますます重要性を増していきます。技術の進化に合わせて継続的に基盤を進化させ、新たな価値創造に挑戦し続けることが、企業の競争力を維持・強化する上で不可欠です。今回の事例が、データとAI活用を推進する多くの企業にとって、有益な示唆となれば幸いです。

データ活用基盤の導入や運用に関するご相談、AIとデータの融合による業務変革についてのお悩みなど、お気軽にお問い合わせください。また、データ活用に関する詳しい情報は、以下のリソースをご活用いただけます。

製品サイト: https://cx.geniee.co.jp/product/cdp/
ホワイトペーパー(AI基盤比較): https://geniee.co.jp/media/ebook/ai-platform-hikaku/
ホワイトペーパー(CDP活用ガイド): https://geniee.co.jp/media/ebook/gl-cdp-ebook001/