社内に眠るデータ資産を整備して
AIエージェント活用を成功に導く

KDDIアイレット株式会社
クラウド・イノベーション本部
クラウド統括マネージメント部
デジタル・イネーブルメントセクション
共通基盤グループ
今井 勇貴氏

最近は、文書や議事録の作成・要約などをAIで行うシーンをよく見かけるようになった。これにより個人レベルの作業は格段に効率化されたといえるだろう。だが、売上向上や在庫量の最適化といった組織全体に関わる成果はどのくらい生まれているだろうか。「もし、それほど多くの成果が生まれていないなら、原因はAIの性能ではなく『データの使い方』にあるかもしれません」。そう話すのは、KDDIアイレットの今井 勇貴氏だ。

AIやAIエージェントを導入しても、社内データとつながっていない状態では一般的な回答しか得られない。しかし、売上や在庫のデータ、業務現場の写真、口コミ情報といった「実ビジネスに関係するデータ」とAIをつなげれば、状況は大きく変わる。AIが必要なデータを参照しながら、現場の意思決定に役立つ回答を返してくれるようになるからだ。

「AI活用の成果は使い方によって大きく変わります。その差を生むのが、AIに渡すデータの種類と質なのです」と今井氏は言う。

企業の規模や業種に関係なく、今やあらゆる企業・組織が何らかのデータを保有しているだろう。ただ、そのデータの多くはまだ眠ったままである。「現場の写真や作業日報がたくさんあるのに誰も分析していない」「BI／DWHシステムを導入したものの、レポート作成はいまだに手作業」といった状況が、多くの企業・組織で起こっているのだ。

この事態を引き起こしている要因が、データの準備の煩雑さである。具体的に、データ活用は「データ収集」「整形・クレンジング」「分析」「報告・アクション」という流れで行われることが一般的だ。このうち前の2つ、データ収集と整形・クレンジングの工程に時間や手間がかかり、価値を生み出す分析の工程まで進められていないケースが多いのである。

「求められる専門性がそれぞれ異なるため、すべての工程を1人でやることも困難です。この状況を打開しなければ、AIの価値を引き出すデータ基盤を構築することは難しいでしょう」と今井氏は続ける。

現在は、AI活用のフォーカスポイントがAIエージェントへと移りつつある。つまり、まだどの会社も、活用レベルに大きな差がない状態といえるだろう。今からデータ整備に本腰を入れることで、競争優位性を獲得できる可能性がある。

このような状況を踏まえて、データ整備に取り組む企業を支援しているのがKDDIアイレットである。

同社はKDDIの100％子会社として、AI活用支援やクラウドインテグレーション、デザイン、システム開発などの幅広い領域で事業を展開するAIインテグレーターだ。アマゾン ウェブ サービス（AWS）、Google Cloud、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）のパートナー認定を取得しており、AI／クラウド分野の顧客支援に強みを持つ。

同社は、効果的なデータ整備に向けたアプローチとして、「読める化」「話せる化」「任せる化」の3ステップを提案している（図1）。

図1　AI活用の成否を左右する3つのステップ

AIのポテンシャルを引き出すためのカギがデータ整備だ。「読める化」「話せる化」「任せる化」の3ステップを順に進めることがポイントだという

「最初の『読める化』がその後の取り組みの土台になります。ここで各種のドキュメントや現場で撮影された画像など、社内に存在するデータをAIが読み取れるようにします。その上で、『話せる化』によってAIに話しかけるだけでデータから答えを導き出せる環境を構築します。そして最後の『任せる化』で、AIエージェントが自律的に判断して業務を進められる世界を実現します」と今井氏は説明する。

3つのステップは積み上げ式で、前のステップを精緻にやるほど後のステップで得られる効果が増大する。逆に言えば、土台を十分整えないままAIエージェントを導入しても、大きな成果は得られないという。

「また、データ整備の取り組みは単にデータを整理整頓して変換するだけの作業ではありません。AI／AIエージェントがより大きな成果を出せるようにするための下準備であり、その意味で当社は『優秀な新人への業務引き継ぎ』に近いものだと位置付けています」と今井氏は述べる。

この3ステップを組み込み、顧客を支援するサービスが「cloudpack」だ。講演では、OCIを用いたデモでそのメリットが紹介された（図2）。ここからは、「読める化」「話せる化」「任せる化」をどう実現するのか、順に紹介しよう。

図2　デモ動画でAIエージェントの働きを紹介

KDDIアイレットは、AIエージェントの価値を分かりやすく紹介するデモ動画を作成し、顧客提案時に活用している。直感的に理解できると好評だという

読める化、話せる化

コンビニエンスストアを舞台に、ある商品の売上不振に悩む店長が、状況の打開策をAIエージェントに相談。陳列棚の画像や商品名を入力して、売上改善のための提案を依頼すると、AIがアクションプランを提示してくれる。

「写真や帳票をAIが読めるようにするプロセスはOCIのサービスが自動で行うため、手間をかけずに眠るデータを生きたデータに変えられます。その後のAIとの会話は自然言語ベースのチャットで行えます。人に相談するような感覚で業務を進められるはずです」（今井氏）

任せる化

店長の問いかけに対してAIが自律的に考え、判断して業務の実行までを行う。ここで店長がチャットに打ち込んだのは「売れ筋を確認して、欠品しそうなら発注も済ませて」という一言のみ。この指示を基にAIエージェントが作業計画を考え、必要なデータの収集と分析を開始。全商品の売上実績データを参照して、売れ筋と在庫量を把握したのち、売れ筋商品が欠品しないように発注伝票の作成までを行った。

「店長が、その作業や発注伝票の内容が問題ないかを確認して判断するだけで業務が進みます。もちろん、どこまでAIに任せるかはお客様ごとの状況に合わせて設計できます」と今井氏は紹介する。

もちろん、高度な環境を一気に実現しようとする必要はない。データの棚卸しから始めて、次にPoCを行い、そこで手応えをつかめたら全社展開へと段階的に進めるのがよいだろう。「取り組みには当社が伴走しますので、何から手を付ければよいか分からなくても大丈夫です。気軽にご相談いただければと思います」と今井氏は話す。

高品質なデータ基盤の整備は、AI／AIエージェントの活用拡大を目指すあらゆる企業にとってのミッションといえる。KDDIアイレットでは、1つのデータ種別・1カ月から試せるサービスも用意している。関心のある企業は、一度相談してみることをお勧めする。