AIの活用によって、経営判断をどこまで支援できるのか。
「状況把握→分析→判断→実行」を高速化・高度化する取り組みとは。

Q.AI導入前の経営マネジメント領域において、どのような課題があったのでしょうか？

経営判断のための情報をいかに迅速に確実にアウトプットできるか。
経営陣が必要とする情報を考え、非構造化データも含めてAIに学習させた。

Q.今回のプロジェクトを推進する上で、こだわった点や大切にしたことはありますか？

小坂田：AI活用の進め方としては、「状況把握→分析→判断→実行」というステップを意識しつつ、「具体的に現場でどのように意思決定を行っているのか」という点を整理し、各意思決定においてのプロセスを可視化・整備したうえで、最適なAIを設計していきました。大切にしたのは、AIができることをクイックに“まず見せる”こと。AIのアウトプットを早期に開示して共有し、部門から多くの意見を集めて、改善のサイクルを回していくことが重要だと考えています。データドリブン経営の流れにAIを加えることへの期待は非常に大きく、試行を重ねるごとにその期待が高まっていったように思います。

鈴木：「納得性をいかに高めるか」という点はとてもこだわりました。AIに限らず、相手に納得してもらうためには、それを裏付ける根拠が不可欠です。AIが導き出した結果に対しても当然、「本当に正しいのか？」という懐疑的な意見が出てきます。そのため、根拠や参照元を明確に示し、より丁寧な説明を行うことが重要だと考え、小坂田さんに依頼して内容を充実させていただきました。徹底的に細部までこだわり、「この根拠はどの文献の、どの表現から引用しているのか」まで明らかにしてもらいました。

重視したのは「事業・業務の本質を見つめ直す」&「クイックウィンを重ねる」
NECとしてAIを起点に価値を届けるためのトライ&エラーを継続していく

Q.今回のAI導入プロジェクトを通じて得られた気づきは、どんなことでしょうか？

小坂田：初期段階では試行錯誤が続き、「このアウトプットでは活用できない」という評価も多くありました。しかし、迅速なフィードバックを得ながら改善を重ねることで、部門からデータやプロンプト案など設計に関わる具体的な要望が寄せられるという良い循環が生まれました。これにより、幹部の期待やコミットメントもより強くなっていったと実感しています。AIありきではなく、業務の本質を見直し、価値を生み出せる部分に適切にAIを組み込むこと、そしてクイックウィン（短期間で確実な改善を積み上げること）を積み重ねることが、やはり重要です。「AIを導入する」と聞くと、「大きな変革や飛躍が必要」と考えがちですが、必ずしもそうではなく、事業・業務の本質を改めて見つめ直すことこそが、AI導入における最も大切なポイントだと思います。

松本：AIを実装する際には、まずAという学習データを投入し、うまくいかなければ次にBという学習データを試す。それで手応えを感じられたら、さらにCという学習データを加えることも検討する。――このような試行錯誤を重ねる中で、AIが日々学習し進化していく様子が実感できます。「どんな学習データをAIに与えるべきか？」と考える過程そのものが非常に面白いと感じています。AIの活用はお客様に価値を提供するのはもちろんのこと、その開発プロセスを通じて、業務の本質への気づきや理解を深めるとともに、自分自身の成長にもつながった点が大きな収穫でした。そして、それらの個々人の発見や成長が積み重なって、最終的には会社全体の成長へと結びついていくのだと実感しています。