NTTデータの取り組み

NTT DATA's Approach

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。

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。

OpenCanvas Type-Oracle Alloy

ソブリン性とアジリティや先進性の双方の特徴をもつ新たなクラウドソリューション

NTTデータのOpenCanvasが持つソブリンティ(データ主権、運用主権)や業界閉域ネットワーク・パブリッククラウドへのコネクティビティ、柔軟な運用対応に加え、パブリッククラウドが持つアジリティ・先進性・豊富なファンクショナリティを拡張する事で新たなニーズに応えます。

クラウド データ&インテリジェンス ERP(SAP/Biz∫) 生成AI データスペース

dbt

データ変換ロジックを標準化し、保守性・拡張性の高いデータ基盤を実現

dbt(data build tool)は、データ変換処理の標準化・自動化を支援する製品の一つです。SQLを用いてデータ変換ロジックを標準化、保守性・拡張性の高いデータ基盤を実現します。また、データ品質管理やドキュメント自動生成、KPIといった指標、分析軸の一元管理により、信頼性の高いデータ活用を促進します。

通信・放送 流通・小売 製薬・ライフサイエンス データ&インテリジェンス

LITRON Multi Agent Simulation

LLMエージェントにそれぞれの立場を設定し、自律的に議論を深める。

本サービスは生成AIに個別の立場(ペルソナ)を設定し、生成AI同士がコミュニケーションし、新製品のアイデア出しやマーケティング戦略の立案支援などを実施できます。複数のペルソナでシミュレーションを実行することで、新たな洞察を得ることができます。

生成AI データ&インテリジェンス

イベント・セミナー

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9月15日(火)

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 アプリケーション開発・管理 データ&インテリジェンス クラウド 生成AI

オンライン

【初開催!】顧客の生成AI導入を阻む『3つの壁』を突破するオンプレミス生成AIの提案

開催日:2026年9月28日(月)

パブリックLLMとローカルLLMの「使い分け」の考え方や、ローカルLLMによる「コストの固定化」が、いかに中長期的なROIの向上と計画的なビジネス成長を支えるかを解説します。ワークステーションを活用したスモールスタートの取り組みから、具体的なPoC事例まで、より実践的な内容をご紹介します。

その他・横断的ソリューション アプリケーション開発・管理 データ&インテリジェンス クラウド 生成AI

なぜ、製造業のAIはPoCで止まるのか?

公開日:2026年8月26日(水)

このような方におすすめ
・AIの本番化に課題がある方
・データ基盤整備を進めたい方
・製造現場のデータ断絶に悩む方

製造 コンサルティング データ&インテリジェンス