NTTデータの取り組み

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。

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。

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、お客様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。