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：NTTデータ系CEOが語る

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。

[Aaron Tan，TechTarget]

　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

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　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。