FinTech、決済、デジタル広告――複雑な業務ドメインにAIを組み込むには デジタルガレージの挑戦

生成AIを導入しても「PoC止まり」や「個人の時短」で停滞する企業は多い。複雑な業務ドメインを持つデジタルガレージは、この壁をいかに突破して成果を挙げているのか。AI実践を主導する同社のキーパーソンたちに、AI導入の成果を生み出す設計思想と全社定着の秘訣を聞いた。

PR／ITmedia

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　生成AIがビジネスに浸透する一方で、「PoC（概念実証）に取り組んだが思ったような成果が出ない」「個人レベルの時短止まりになってしまう」といった壁に直面する企業は多い。AIは導入すれば魔法のように全てを解決してくれる夢のツールではない。真の成果を生み出すために不可欠なのは、現場の業務プロセスを根本から再構築する「人」の知恵と情熱だ。

　FinTechや決済、デジタル広告など、高度な専門性と複雑な業務ドメインを有するデジタルガレージは、幅広い業務領域にAIを導入して成果を挙げている。AI実践のキーパーソンたちに、成果を生み出すAI協働の設計思想と組織定着の秘訣（ひけつ）を聞いた。

AI導入が業務改革につながらない理由

　企業におけるAI活用が進まない背景には何があるのか。デジタルガレージで広告・マーケティング領域の業務プロセス改革をけん引する佐々木竜也氏は、社員の心理的なハードルを指摘する。

　「ガバナンスやセキュリティの意識が高い企業ほど『AIを使っていい業務の範囲は』『知らないうちに情報が漏えいするのではないか』という疑問や懸念が浮上します。会社として明確なルールや指針を提示しない限り、社員は怖くて試行錯誤ができません」

　ガイドラインを整えることで社員がAIを安心して使えるようになり、実務に即した質の高いユースケースが生まれやすくなる。しかし、企業固有の複雑なオペレーションにAIを組み込むには、既存システムとAIをつなぐ仕組みや業務プロセスの再設計が欠かせない。また、個人の工夫に頼るだけでも、全社的な変革には至らない。システム開発へのAI導入を主導するCTOの田智秀氏は次のように指摘する。

　「実務から生まれたアイデアやノウハウは貴重ですが、運用を現場に任せているのでは全社的な標準化や本番運用にはつながりません。プロセス変革のためには、組織全体を俯瞰（ふかん）する専門部隊が業務プロセスを再設計して標準化された仕組みとして落とし込む必要があります。ボトムアップで生まれたノウハウを、トップダウンで全社に浸透させる。この両輪がそろわなければ、大きな変革は起こせません」

田智秀氏（デジタルガレージ 執行役員 CTO）

決済と広告――複雑なドメインにどうAIを実装したのか

　広告などのマーケティング関連業務も、決済のオペレーション関連業務も、データ抽出・集計やExcel作業、仮説設計といった業務が顧客の課題解決の一環で発生する。こうした業務を安定的に遂行するためには、事業の成長に合わせた人員の増強や教育が必須だ。しかし、複雑なマクロや手作業の業務は属人化しやすく、単純に人を増やすだけでは頭打ちになってしまう。佐々木氏は、業務のソフトウェア化による根本的な業務効率化が必要だと感じていたという。

佐々木竜也氏（デジタルガレージ フィナンシャルマーケティング本部 シニアエグゼクティブプロダクトマネージャー）

　「生成AIの台頭を受けて、今ここでAIを取り入れなければオペレーションのスピードと品質で他社に勝てなくなるという強い危機感がありました」（佐々木氏）

　しかし、同社が扱う事業ドメインへのAI導入は一筋縄ではいかなかった。1円の計算ミスも許されない「決済領域」と、複雑な仮説構築やデータ分析が求められる「広告領域」とでは、求めるアウトプットの特性やAIに期待する役割に大きなグラデーションが存在するからだ。

　この課題に対して同社が出した答えが「ルール通りに正しく動くシステム」と「思考を支援する生成AI」のすみ分けだ。正確な数値処理や計算はプログラムに任せ、分散した情報の検索・集約や新たな着眼点の提示といった人の判断を助ける領域にAIを組み込んだ。

　「全てをAIに丸投げするのではなく、正しく動くソフトウェアと、人の思考をサポートするAIの強みをバランスよく組み合わせる。この役割分担こそが、複雑な業務ドメインにAIを組み込む際の鉄則です」（田氏）

3領域のAI実践

　デジタルガレージのAI実践で注目したいのが、社内ナレッジ活用、マーケティングOps、システム開発の領域で推進している3つのプロジェクトだ。

社内ナレッジのAI検索システム

　品質保証の視点からAI活用を推進する加藤史久氏が主導する「Fumi」は、バックオフィスの問い合わせ対応を自動化するAIチャットシステムだ。

　これまでバックオフィス部門には社内からの問い合わせが集中して本来の業務を圧迫していた。そこで、加藤氏が過去のやりとりや文書を読み込んだAIチャットシステムFumiを構築して試験的に運用したところ社員が自律的に情報を検索できるようになり、人への問い合わせ回数が減少した。

　結果として月間で約400時間の業務削減につながり、現在は試験導入で得たノウハウを他部署やグループ会社に展開している段階だという。

加藤史久氏（デジタルガレージ DG Technology本部 品質保証室 室長／ストラテジックテクノロジー室AI推進グループ マネージャー）

生成AIを業務設計に組み込んだ「AIマーケティングOps」の構築

　佐々木氏がリードする「AIマーケティングOps」は、マーケティング関連のオペレーション業務を人・システム・AIで再設計する取り組みだ。

　従来は、数百媒体からデータを抽出して、数万行に及ぶExcelデータを結合・加工する手作業が毎日発生していた。エラーが発生することも多く、毎回数時間ほどかかる精神的にも重い業務だったという。現在、この作業を人のチェックも含めて30分弱で完了させるソフトウェアを業務実装に向けて調整中だ。

　同社はこれまでデータ生成や考察の補助を中心にAIを活用してきたが、正確な処理を担うソフトウェアと連動させることで、AIが人とソフトウェアの間に入って業務をアシストするようになり、業務の効率化や高度化が進むと考えている。効率化によって生じた時間は、顧客への価値創出につながる企画やプランニングといった高付加価値業務に投入するという。

AI駆動型の開発手法

　システム開発の領域においても、新たな開発手法の確立に取り組んでいる。田氏が推進する「AI駆動型開発」は、上流工程の厳密な仕様定義を人が担い、後続のコーディングなどをAIで自動化するAI駆動型の開発アプローチだ。

　「システム工学に基づいた厳密な設計書を作成することで、AIによるコード生成を容易にして改修コストを抑える狙いがあります。ただし、一つのバグも許されないFinTechや決済などのミッションクリティカルな領域において後続工程をどこまで自動化できるかについては慎重に検証を重ねているところです。将来的な開発プロセスの刷新に向けて着実にノウハウを蓄積しています」（田氏）

　これら3つのプロジェクトについて、田氏は熱く意気込みを語る。

　「それぞれが長年携わってきた業務が、AIの導入によって瞬時に終わる世界が見えてきました。これを属人的な運用・成果にするのではなく『みんなでできる状態』にすることが、会社の価値につながります。このような社内プロセスの変革に取り組むことに大きなやりがいを感じています」

PoC止まりで終わらせない　構造化と組織定着の仕組み

　同社のAI実践が個人の時短やPoCで終わらないのはなぜか。その背景には、業務プロセスをAIが読み取れる形式に構造化する設計思想と、現場を巻き込む仕掛けがある。

　担当者の判断や手作業などの暗黙知を言語化して構造化しなければ、AIは正確に動作しない。こうしたデータを整備・判断する作業こそが、AI時代に人間が発揮すべき価値となる。田氏は「人が上流を設計してAIが実装・処理を担う。この分業が成功の要です」と強調する。

　この設計思想を定着させる上でも工夫を凝らした。加藤氏は「多忙な現場からAIに必要な情報を集めるのは難しく、現場の負担を減らす工夫が不可欠でした」と振り返る。

　「現場の負担を減らすために、共有してもらう情報の粒度を下げたり、情報を入力しやすいようにWebアプリを構築したりするなど、コンテキスト共有時の負担軽減を最優先しました。AIの導入が進むと業務改善を実感する人が増え、自発的な改善要望が上がるようになりました」

　さらなる定着を後押ししたのが「口コミ」による広がりだった。加藤氏が社内のフォーマットに合わせて構築した「プレゼン資料生成ツール」に衝撃を受けた田氏が、同ツールで作成した資料を用いて経営会議でプレゼンを実施。その完成度に驚いた経営層や参加者から評判が広がり、「自分も使いたい」という声が浸透していった。加藤氏は「利用を義務付けるよりも、口コミで広がる方が定着効果は高くなります」と語る。

　これからAI実践に取り組む企業に、加藤氏は「まずは自社が導入しているGoogleやMicrosoftなどのプラットフォームで使えるAIとできることを正しく理解して使い倒すことから始めてほしい」と提言する。新しくツールを導入するよりも、既存環境を生かす方がスピーディーでコストも抑えられるからだ。

　田氏は、AI実践を成功させる重要な要素として「情熱リーダー」の存在を挙げる。

　「加藤や佐々木をはじめ、情熱を持って変革を推し進める存在を、当社では情熱リーダーと呼んでいます。AI実践の成功には情熱リーダーの存在が不可欠です。情報が集まらない、AIが使われないといった壁にぶつかったときに、現場に寄り添って巻き込める推進役がいて初めて変革が成功します」

AI時代に求められる「人の価値」と今後のビジョン

　AI時代に人に求められる価値とは何か。3人は「コミュニケーション力と人間力」と口をそろえる。

　「お客さまの真の課題を引き出す、信頼関係を築くなど、『この人と一緒に仕事がしたい』と思わせる人間力が重要になるでしょう。AIがどれだけ提案や分析をサポートしてくれても、相手の表情や文脈をくんで意思決定を促すことは人にしかできません」（田氏）

　デジタルガレージが見据えるのは、人をAIに置き換えるのではなく、AIが人の業務を支える「デジタル社員」として人と協働する姿だ。

　「技術の進化は非常に速いため、特定の仕組みに固定するのではなく、最新技術をキャッチアップしながら柔軟に働き方やルールを変えていくことが重要です。AIをどのように活用すれば人がより価値を発揮できるのかを探りつつ、人とAIが協働する新しい働き方を、デジタルガレージ自ら実践して形にしたいと考えています」（田氏）