人工知能(AI)に向けて高まる期待
ビジネスに新たな価値を創出し、企業にイノベーションを起こすテクノロジーとしてAIに注目が集まっています。
人手では扱うことが不可能だった膨大なデータ量をAIに学習させ、新たなルールや知識を発見することで、例えば販売業務や商品設計では顧客が潜在的に持っているウォンツのより深い理解や、製造の分野では歩留まりの改善といったニーズに応えられると期待されています。
また過去のデータに基づき将来何が起こるかを予測することで、顧客の需要や行動の変化をつぶさに捉えたり、設備に故障が起こる予兆を検知する――AIはこのような知見も提供できると期待されています。さらには現状人間が行っている業務、例えばコールセンターにおける質問応答、判断業務における審査、音楽や文章などのコンテンツ創作、自動車の運転、生産プロセス改善などをより効率的かつ高精度にするべく、AIによって自律化・自動化したいという思いも高まっています。
ビジネスシーンにおけるAI活用の重要ポイント
どうすれば上記のような期待に応えるAI活用を実践できるでしょうか――。
一口にAIといっても、サービサーが提供する機能はさまざまであり、複数の要素技術から成り立っています。またその実装方法もそれぞれ異なっています。
したがってさまざまなビジネスシーンにAIを適用するためには、複数の技術を融合して有機的に機能させる高度なインテグレーションが必須となります。そこには重要なポイントが2つあります。
AI活用の本質は現実的な成果を出すこと
1つめのポイントは、ビジネス課題の解決(意思決定品質の向上や、自動化による業務効率化)につながっているかどうか、成果がでているかどうかです。「人工知能」という言葉のイメージもあって、つい人間的な“知性”や“賢さ”が感じられることを求めがちですが、ビジネスにおけるAI活用の本質はそこではありません。
何もディープラーニングのような先進的な技術を適用することにこだわらなくても、ルールベースの仕組みを用いたり、あるいは機械学習手法と組み合わせたりすることで課題を解決することができるなら、それは大きな成果となります。
多様な要素技術のブレークダウンと組み立て
2つめのポイントは、解決を目指す課題の明確化および範囲の策定、それを実現する技術のブレークダウンです。
先に挙げたような販売業務や商品設計における顧客のウォンツ理解や生産プロセスの自律化/自動化といったビジネスの目標に対して、ユーザーとシステム間の情報のやり取り、大規模データの分散処理、基幹システムとの連携などを実現するため、AIのみならず多様な要素技術を的確に取捨選択しながらソリューションを組み立てていく必要があります。
ニーズとテクノロジーのギャップを埋めるトータルなインテグレーションを提供
データ収集から蓄積、分析、実行まですべてのプロセスを包括し、一気通貫のビジネスモデルを描くことができる企業こそが、AI活用を主導できると言えるでしょう。
この視点に立ってNTTデータでは、お客さまのニーズとテクノロジーで達成できる範囲の間にあるギャップを埋めるためのサービスをトータルで提供しています。
エッジ―クラウドが連携した、トータルなインテグレーションの例
NTTデータでは、多くのプロジェクトを通じて培ってきたアナリストのノウハウを結集した業界テンプレートを強みに、さまざまなテクノロジーを現実解に変えていく仕組みを提供しています。
そしてAIの重点的な適用領域として、「顧客接点領域」「業務高度化領域」「複合高度分析領域(社会基盤領域)」を挙げています。
顧客接点領域は、実際に顧客と対話するコールセンターや窓口業務などフロントオフィスを主な対象とするもので、顧客応対の正確性や顧客満足度の向上を目指しています。また、チャットボットやチャット接客への対応など、チャネルの多様化といった課題を解決します。
業務高度化領域では、審査部門やマーケティング部門などのミドルオフィス、人事・財務・購買などの共通業務を担っているバックオフィスを対象とし、AIによる情報の自動収集、属人化しがちな専門業務の効率化と判断の均一化、RPA(Robotic Process Automation)とAIを組み合わせたオフィス業務自動化など、徹底したコスト低減、競合他社との差別化要素となる付加価値を創出します。
複合高度分析領域(社会基盤領域)では、AIとIoTを連携させたトータルインテグレーションに対応。工場や社会インフラのいたるところに設置された機器やセンサーから膨大なデータを収集し、現場側のコンピューター(エッジコンピューター)とクラウドを協調させてリアルタイムに分析・制御することで、予測や予兆検知、自動化などの高度な処理を実現します。医療や交通など社会サービスにおけるAI活用も進めています。
このように、NTTデータはさまざまな領域の課題解決をAIによって実現していきます。
NTTデータが考える企業におけるAI活用とは
急速な勢いで進化を続けるAIをいかにビジネスに活用するか?
幅広いビジネス課題に対応するAI活用のポイントとNTTデータの取り組みを紹介します。
お知らせ
-
2026年3月31日
株式会社NTTデータグループ 株式会社NTTデータ トピックス
-
2026年3月26日
株式会社NTTデータグループ トピックス
-
2026年3月6日
株式会社NTTデータ トピックス
お客さま事例
2026年3月24日
NTTドコモと描く、Snowflakeを活用した分散・自律型データ活用の未来
(DATA INSIGHT>>)
通信・放送 データ&インテリジェンス テクノロジーコンサルティング クラウド
詳細はこちら
2026年3月16日
中央集権のボトルネックを解く--東京ガスが挑む「データメッシュ」への大転換
(DATA INSIGHT>>)
電力・ガス・水道 製造 テクノロジーコンサルティング データ&インテリジェンス 生成AI
詳細はこちら
2026年2月16日
JX金属はいかにしてデータ解析の文化を醸成できたのか
(DATA INSIGHT>>)
製造 コンサルティング データ&インテリジェンス テクノロジーコンサルティング
詳細はこちら
ラインナップ
お客さまのソリューションに合わせた開発とともに、パッケージの提供もしています。
財務のみかた™
電子申告ファイルを起点に、顧問先への財務支援を仕組み化する税理士事務所向けクラウドサービス
決算・税務申告時に用いる電子申告データを登録するだけで、財務状況の可視化から課題抽出、改善策の提示までを自動出力するクラウドサービスです。
金融 データ&インテリジェンス 財務会計・IFRS ウェブサービス クラウド
詳細はこちら
NTTデータのOSSソリューション
ビッグデータ活用を支える大量データ処理基盤を提供
オープンソースの分散処理基盤Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Kafkaなどによる大量データ処理システムの構築・運用サービスです。他社に先駆けてこれまでに培ってきたHadoopおよびSpark、Kafkaに関するノウハウをもとに、コンサルティングから構築・サポートサービスの提供まで幅広く対応します。
オープンソースソフトウェア システム基盤設計 データ&インテリジェンス
詳細はこちら
Qlik Managed Service on A-gate(AWS)
データに基づく意思決定を安全・安心・スピーディーに
Qlik Managed Service on A-gate(AWS)は、先進のBIツールQlik Senseを搭載したSaaS型データ活用サービスです。
データ&インテリジェンス クラウド
詳細はこちら
イベント・セミナー
オンライン
生成AIの現状分析と今後の展望
開催日:2026年4月7日(火)
AIを取り巻く状況は非常に速い流れで変化が起こっています。 本セミナでは生成AIの、特にこの1,2か月での大きな動きを中心に解説いたします。 我々は今後生成AIのビジネス活用に向けた検討をどのように進めていくべきか、考え方をご紹介いたします。
その他・横断的ソリューション クラウド データ&インテリジェンス アプリケーション開発・管理 生成AI
詳細はこちら
オンライン
提案活動から見えてきた業務での生成AIとの付き合い方
開催日:2026年4月16日(木)
長年、自然言語処理技術および大規模言語モデルの開発・導入を行ってきた当社がユースケースを交えて、生成AIの業務活用に関して徹底解説いたします。 導入したが組織の生産性向上につながっていない、導入したいが業務活用のイメージができていないなど、お悩みを持つ担当者の方、必見の内容となっています。
その他・横断的ソリューション ERP(SAP/Biz∫) クラウド データ&インテリジェンス 生成AI
詳細はこちら
オンライン
生成AIを活用した暗黙知継承の取り組み
開催日:2026年4月24日(金)
ビジネス環境は常に進化しており、企業が競争力を維持するためには、知識継承の方法も進化させる必要があります。 本セミナでは、組織内における有識者不足や特定の熟練者への依存、業務の属人化といった課題を生成AI技術の活用によりどのように解決していくかについて、取り組み事例を交えて解説・ご紹介します。
その他・横断的ソリューション クラウド データ&インテリジェンス アプリケーション開発・管理 生成AI
詳細はこちら