【ITニュース解説】「AIファーストで業務全体を再設計」している企業、既に25％

「AIファーストで業務全体を再設計」という言葉は、企業が人工知能（AI）をビジネスの中心に据え、それに基づいて仕事のやり方すべてを見直すことを意味する。この取り組みはすでに多くの企業で始まっており、日本企業のおよそ25パーセントがこのAIファーストの考え方を取り入れている。これは、AIが単なる便利なツールの一つではなく、企業の競争力を左右する重要な要素になっていることを示している。

AIファーストでは、特定の業務だけをAIに任せるのではなく、企業が行うすべての活動をAIの視点から再構築する。例えば、顧客からの問い合わせ対応、製品の品質管理、マーケティング戦略の立案、サプライチェーンの最適化といった多岐にわたる業務にAIを組み込む。これは、AIがデータから学習し、予測や意思決定を支援し、あるいは業務の一部を自動化することで、これまで人間が行ってきた作業をより効率的かつ正確に行うことを可能にするためである。業務の再設計とは、AIの能力を最大限に引き出すために、従来の業務プロセスそのものをAIに適した形に変えることを指す。

企業がAIファーストに取り組む理由は、その導入が企業の生産性向上、コスト削減、そして新しい価値創造に直結すると考えているからである。AIによって、これまで人手に頼っていた単純作業や定型業務が自動化され、従業員はより創造的で複雑な業務に集中できるようになる。また、AIは大量のデータを高速で分析し、人間では見落としがちなパターンや傾向を発見できるため、より的確な経営判断や市場予測が可能となる。これにより、企業は市場の変化に迅速に対応し、競争優位性を確立することを目指している。

しかし、多くの日本企業がAIファーストの実現に向けて直面している構造的な課題がいくつかある。その代表的なものが「業務標準化の遅れ」と「データのサイロ化」である。 業務標準化の遅れとは、企業内の同じような業務であっても、部署や担当者によってやり方がバラバラで統一されていない状態を指す。例えば、経費精算の方法や顧客情報の入力ルールが部署ごとに異なる場合などである。このような状況では、AIに学習させるためのデータ収集が困難になり、AIが正しく業務を理解し、適切な判断を下すことが難しくなる。AIは、決められたルールやパターンに基づいて学習するため、業務のやり方が標準化されていないと、導入しても期待通りの効果が得られない可能性が高い。 次にデータのサイロ化とは、企業内で生成されるデータがそれぞれの部署やシステムの中に閉じ込められ、互いに連携していない状態を意味する。例えば、営業部門の顧客データと、製造部門の生産データ、経理部門の売上データがそれぞれ独立したシステムで管理されており、相互にアクセスしたり統合して分析したりできない状態である。AIが最大限の能力を発揮するためには、企業全体から得られる様々なデータを横断的に分析し、全体像を把握することが不可欠である。データのサイロ化は、AIが広い視野で学習し、より高度な分析を行うことを妨げる大きな障壁となる。

このような課題を乗り越え、AIファーストを実現するためにシステムエンジニア（SE）は非常に重要な役割を担う。まず、業務標準化の遅れに対しては、SEが現状の業務プロセスを詳細に分析し、AIが適用しやすいように標準化された新しい業務フローを設計する必要がある。これには、企業内の各部署と連携し、業務の効率性や整合性を考慮しながら最適なプロセスを構築する能力が求められる。 次に、データのサイロ化という課題に対しては、SEが異なるシステムに分散しているデータを統合し、AIが利用しやすい形に整理・加工する基盤を構築する。これには、データベースの設計、データ連携システムの開発、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）の活用など、高度な技術的知識が必要となる。SEは、データの収集、保存、処理、そしてAIモデルへの供給までの一連のデータパイプラインを構築し、データの品質と可用性を確保する責任を持つ。 さらに、SEはAIモデル自体の選定、導入、カスタマイズ、そして運用・保守にも携わる。AIの性能を最大限に引き出すためには、業務内容に適したAI技術を選び、それを企業のシステム環境にシームレスに組み込む技術が不可欠である。また、導入後もAIの学習状況を監視し、必要に応じてモデルを改善していく運用能力も求められる。このように、SEはAI技術とビジネス要件を結びつけ、AIファースト戦略を具体的なシステムとして実現する中心的な存在となる。

AIファーストは、これからの企業が競争力を維持し成長していく上で避けては通れない道となっている。システムエンジニアは、業務標準化やデータ統合といった基盤を整備し、AIを企業の中心に据えることで、ビジネスのあり方を根本から変革する重要な役割を担うことになる。AIが当たり前になる時代において、SEは企業の未来を設計するキーパーソンとして、その専門性とスキルがますます求められるだろう。