NTTデータが取り組む「生成AIの活用とガバナンスの“両輪”」 ユーザー企業視点で考察：Weekly Memo（1/2 ページ）

生成AIの導入が進む中で、複数の生成AIが混在するようになりつつある。生成AIを活用するために、ユーザー企業はデータをどう管理すべきか。生成AI活用のためのマネジメントの在り方について、NTTデータの取り組みから考察する。

[松岡功，ITmedia]

　企業の生成AI活用が進む中で、複数の生成AIが社内に混在するようになりつつある。生成AIによるビジネス変革を進めるために、ユーザー企業がデータをどう適切に管理するか、そのためにどのように取り組めばよいのかが重要だ。NTTデータの取り組みがこの点で参考になると感じたので、今回はその内容から「生成AIを活用したビジネス変革の勘所」を考察する。

AIは「活用の推進」と「ガバナンス」の“両輪”が大事

　「NTTデータグループはAIの取り組み方針について、『積極的なAI活用の推進』と『AIガバナンスの徹底』の“両輪”で進めている」

　NTTデータグループが2024年10月24日に開いた生成AIの取り組みについての記者説明会で、この事業の責任者であるグローバルイノベーション本部Generative AI推進室長の本橋賢二氏はこう切り出した。

NTTデータグループ グローバルイノベーション本部Generative AI推進室長の本橋賢二氏（筆者撮影）

　本橋氏が紹介した同社の“両輪”の取り組みは、社内だけでなく顧客に対しても同様に進めている。いずれも狙いは、生成AIを活用したビジネス変革の推進だ（図1）。

図1　NTTデータグループのAIへの取り組み方針（出典：NTTデータグループの会見資料）

　この取り組み方針のキーワードは「両輪」だ。AIの活用とガバナンスを両輪として進めることは、この取り組みの大前提となっている。

　その取り組みを推進する組織として、NTTデータグループは「Global Generative AI Office」（日本名では「Generative AI推進室」）を2023年10月に設立し、2024年4月には国内事業会社であるNTTデータ内にも「GenAIビジネス推進室」を設けた。この組織が生成AIを活用して、社内および顧客のビジネス変革や社会変革に向けた価値創造をドライブする役割を担う（図2）。

図2　生成AIの活用を推進する組織体制（出典：NTTデータグループの会見資料）

　このように、生成AIの取り組みを推進する組織は、全社を束ねる形にすべきだろう。なぜならば、取り組みの目的はビジネス変革だからだ。

　同社は生成AIを活用する企業として、どのような企業像を描いているのか。本橋氏は、「当社が生業としてきたSI（システムインテグレーション）事業は『労働集約型』のイメージが強い。その中身を『AI駆動型』に変えていくことによって作業を効率化し、さまざまな社会課題を解決していける企業を目指したい」と述べた（図3）。

図3　「労働集約型」から「AI駆動型」へ（出典：NTTデータグループの会見資料）

　生成AIを活用してビジネス変革を推進する際には、内外の状況を俯瞰（ふかん）した上でありたい企業像を描く。これもビジネス変革が目的ならば、ぜひ実施したいところだ。企業のパーパス（存在意義）を確認する意味でも有効だろう。

　ここからは、国内事業会社における社内および顧客でのビジネス変革の取り組みについて紹介する。

　本橋氏はまず社内の取り組みとして、ソフトウェア開発の生産性向上を挙げた。同社では2000年代から開発プロセスの標準化、2010年代にフレームワークやアプリケーションのコーディングの自動生成、2020年代には開発と運用を並行して進めるアジャイル開発に取り組み、現在は「AI・データドリブン開発」に注力している（図4）。

図4　社内の取り組み：ソフトウェア開発の生産性向上（出典：NTTデータグループの会見資料）

　同氏によると、「ソフトウェア開発において生成AIを活用した事例は250件以上」とのことだ。なお、図4の下部に記された生成AI人材については、この後取り上げる。

　また、本橋氏は「ソフトウェア開発は要件定義や設計、コーディングやテスト、運用や保守、それら全体のプロジェクト管理で構成されているが、当社ではこれらのライフサイクル全体に生成AIを活用することによって、2025年度には50％、2027年度には70％の生産性向上を目標としている。他社ではコーディングへの適用だけで生産性向上を強調しているところもあるが、それでは不十分だ」とも説明した（図5）。

図5　社内の取り組み：生成AI活用をソフトウェア開発領域全般へ拡大（出典：NTTデータグループの会見資料）

　この取り組みで注目したいのは、生成AIの活用において最大の効果を狙うということだ。上記はソフトウェア開発の例だが、最大の効果を狙う上でキーとなるプロジェクト管理はどの仕事にも当てはまる。その視点で最大の効果を狙いたいところだ。