NTTデータ系CEOが語る
生成AIを“遊び”で終わらせない 本格活用を成功させる「2つの施策」とは
生成AIのビジネス活用を成功させることは簡単ではない。しかし、ある2つのことに取り組めば失敗を避けられると、NTTデータ海外法人のCEOは指摘する。どのような施策なのか。
画像やテキストを自動生成するAI（人工知能）技術「生成AI」のビジネス活用が広がる中、導入プロジェクトがテスト運用の壁を越えられず、本格導入に至らないケースがある。その主な原因として、NTTデータ海外法人のCEOはある2点を指摘する。何が障壁になっているのか。生成AI導入を成功に導くためのヒントを探る。
インフラ整備のポイントと「その前にやるべきこと」はこれだ
NTT DATA Asia Pacificは日本の大手ITサービス企業、NTTデータの海外法人だ。約1万5000人の従業員を擁するNTT DATA Asia Pacificは、アジア太平洋地域のユーザー企業に対し、生成AIの利用を想定したインフラを提案している。CEOを務めるジョン・ロンバード氏によると、生成AIを本格的に利用するにはネットワークやストレージ、セキュリティなどインフラ全体の見直しが欠かせない。
AI分野では最近、「AIエージェント」や「エージェント型AI」といった言葉が。AIエージェントとは、AIモデルが人間の介入なしに複雑なタスクを自律的に実行するシステムだ。エンドユーザーがあらかじめ指示を入力しておけば、AIエージェントにさまざまなタスクを任せて業務の自動化を図れる。NTT DATA Asia Pacificは、従来の「RPA」（ロボティックプロセスオートメーション）を実現するためのbotをAIエージェントに変換できる技術を開発しているという。
ロンバード氏は、しっかりインフラを整備すれば、生成AI利用によってさまざまな成果を上げることができると強調する。具体的な例として、同氏は以下を紹介した。
- 医療分野
- ある組織が、保険金請求や異議申立てを分類して対処する際の優先順位付けのためにAIエージェントを導入した。最も影響度の高い案件から順に対処できる体制を整えている。不正防止策を含めたコンプライアンス（法令順守）にもAIエージェントを利用中だ。
- 製造業
- ある自動車メーカーが、規制当局からの警告文や指摘書の分析にAIエージェントを活用している。将来は、AIエージェントによって車両の欠陥に関する原因分析も自動化し、リコール防止につなげる構想がある。
AIにこそガバナンスを
生成AIの利用で重要な2つ目のポイントはガバナンスだとロンバード氏は指摘する。ガバナンスとは、生成AIを安全かつ公正に利用するためのルールや管理体制を指す。「適切な指針がなければ、生成AI利用は間違った方向に導く恐れがあるので、技術より先にガバナンスが必要だ」と同氏は述べる。
どのような回答を生成AIが出すかは、どのようなデータをインプットするかに左右される。「機械学習の研究者が『ごみを入れれば、ごみが出る』（Garbage In, Garbage Out）と言うように、偏ったデータを使って大規模言語モデル（LLM）を学習させれば、偏りのある回答が出かねない」とロンバード氏は説明する。同氏によると、例えばローン審査で不完全なデータを使えば、公平性を欠いた判断が下されることになる。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
TechTarget.AI
TechTarget.AI編集部は生成AIなどのサービスを利用し、米国TechTargetの記事を翻訳して国内向けにお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
事例
[アルプス システム インテグレーション株式会社] 中小企業でも安心して活用できる「手ごろなSOCサービス」とは？ -
製品資料
[株式会社シーイーシー] 脱VMwareに成功した企業は何をどう実践した？ 事例に学ぶ戦略立案＆実装のコツ -
製品資料
[株式会社オービックビジネスコンサルタント] ランサムウェア攻撃を“二重の防御構造”で防ぐ、クラウド型基幹システムの実力 -
製品資料
[株式会社オービックビジネスコンサルタント] 動画で知るランサムウェア被害企業のリアル、会計データが無事だった理由とは -
市場調査・トレンド
[セコムトラストシステムズ株式会社] EDR導入を成功に導くロードマップ：選定／稟議／運用のつまずきを防ぐコツ
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
3
LINEヤフーはなぜ「社内の管理者」すら信用しないインフラを作ったのか
-
4
鹿島建設のDXを阻む「10年前のAWS」 安全性と自由度を両立したモダナイズ
-
5
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
6
「Excel管理」では限界――製造現場の改善が進まない“隠れた原因”
-
7
慶應義塾が「Notion」を選んだ理由 AI導入の盲点になる“情報のサイロ化”
-
8
生データを隠してデータ連携 KDDIが4000万人の顧客情報を安全に分析できた理由
-
9
日本HP×大塚商会が明かす「AI時代のPC選定の落とし穴」とは
-
10
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
DX／AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
3
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
4
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
5
システムの保守がモダン化を阻む？ 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
6
生成AIを開発に導入しても効果が見えない？ 実証実験で分かった成果と課題
-
7
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
8
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
9
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー