PKUTECHのこれまでの歩みを教えてください。

　IT分野での社会貢献を目指して、2002年に事業を開始し、創業からしばらくはIT人材派遣やオフショア開発がメインでした。2016年頃からJava技術者の争奪戦が始まって人材確保が難しくなったのに加え、中国での開発コストが高止まりし始めました。そこで、新しい領域にチャレンジする必要があると考え、当時は黎明期だったAIをはじめ複数の新事業を立ち上げました。

　2017年頃から博士号を持つ人材の採用を開始し、各国の論文の探索と研究開発を進めることで機械学習や自然言語処理の技術・ノウハウを蓄積してきました。2020年には三菱総合研究所との共同研究によって、文章生成AIの関連技術で特許を取得^※しました。これがAI事業を加速させる大きなドライバーになったと思います。

　早くからAIに着目されたのですね。ChatGPTの登場以降、生成AIの普及が進みました。現状をどう見ていますか。

　日本国内でも生成AIの活用が進み、2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれるほど大きな変革期を迎えています。しかし、企業が業務にAIを本格的に導入するにあたり、2つの問題が表面化してきました。1つは、AIに関する知見や経験がなく、どう進めればよいか分からないという問題。もう1つは、PoC（概念実証）を実施したものの、期待した精度が得られず、本番適用に至らないという問題です。

　こうした課題に対し、PKUTECHはどのように支援していくのですか。

　お客様の課題を根本から解決するために、我々は2つのアプローチを取っています。1つは「伴走型AI業務コンサルティングサービス」の提供です。博士人材を中心としたPKUTECHの専門チームがお客様の課題を整理し、問題の発掘から起案、PoC、本番導入、運用・改善までの全プロセスを継続的に支援します。AIで効果が出やすい案件を見定め、まず成功体験を作ってから運用・改善のサイクルを1～3年かけて回します。並行してAI教育や人材育成も行います。「人」と「プロセス」の両面に寄り添い、お客様が自らAIで業務改善を持続できる「自走組織」の構築を目指します。

　もう1つは、「オーダーメイドAIモデル開発」です。AIの導入効果を最大化するよう、既存LLM（大規模言語モデル）のチューニングや新規AIモデルの構築・実装などを行うものです。LLMの回答精度を9割以上に引き上げることで、業務に実装して効果を得られるようにします。

　サービスを支える博士人材は現在、何人くらいいるのですか。

　2026年4月時点で、数学、物理、コンピューターサイエンスの博士号を取得した人材が13人在籍しています。当社規模では珍しいと思います。うち12人は日本人で、日本語に特化したAIモデルを開発できる体制を整備しています。AI専攻ではない人材でも、数学や物理のバックグラウンドがあれば、入社後に先端のAI技術を学ぶことで、短い期間で高いスキルを持つコンサルタントに成長しています。

　成果が上がった事例を教えてください。

　例えば、ある不動産会社では、AIを使ってDXを実現しました。それまで人力で行ってきた物件関連の社内問い合わせの対応を、AIチャットボットに置き換えて自動化しました。これにより、人の負担軽減と回答内容の標準化による精度向上を図りました。さらに、その成功例を生かして、経理や総務部門でもAIの仕組みを導入しています。こちらでは見積書や請求書の入金照合をAIで自動化し、生産性向上に役立てています。当社は、現場の課題整理からPoC、運用までフェーズごとに伴走支援しました。 　3月に「Egeria AIエージェント基盤」の提供を発表しました。その狙いや特徴について教えてください。

　当社はオーダーメイド型開発を強みとしていますが、一方で、共通部分は汎用化したほうがより早く、コストを抑えてお客様に価値を提供できます。この考え方のもと、開発したのがEgeria（エゲリア）AIエージェント基盤です。

　日本語に特化したRAG（検索拡張生成）や音声認識などの共通技術を土台として、「問い合わせ対応」「アンケート分析」などの共通業務を支えるモデル群を提供します。また、医療や金融、保険などの業種ごとに特化したモデルも用意しており、これらを活用することで、汎用モデルでは対応できない課題を迅速に解決できるようにします（図）。今後も機能を随時拡充する計画で、より多様な課題の解決に貢献していきます。

　AI技術の進展によって、ビジネス環境は大きく変化しました。IT企業もこれまでの常識が通用しなくなりつつあります。

　変化に対して柔軟かつ迅速に対応しなければ生き残れません。現在、Java中心のシステム開発はどんどんAIに置き換わっていますし、運用保守もAI活用が進んでいきます。従来型の下請け構造は崩壊する可能性が高いでしょう。この流れの中でさらなる成長を実現するためには、AI駆動型開発などの新技術を積極的に取り入れなければなりません。当社も既存のJava部隊をリスキリングして、AI駆動型開発へとシフトしています。

　そこでもカギを握るのは人材ということですね。

　おっしゃる通りです。経営者の方に改めて認識いただきたいのは、日本の若手人材は非常に優秀だということです。投資を惜しまず、彼ら・彼女らを信じて育てることが、国産AIの発展やAIビジネスの成長には不可欠だと思います。

　PKUTECHも、2017年以降かなりの額を人材に投資してきました。ただその結果、現在は20代のAIコンサルタントが最前線で多数活躍しています。私はこの戦略が間違っていなかったと確信しています。