【ITニュース解説】野村総合研究所、役割や性格を自由に設定できるAIによる「多視点分析システム」を開発

現代のビジネスにおいて、売上データや顧客データといった膨大な情報を分析し、経営戦略に活かすことは不可欠となっている。このデータ分析の分野で、人工知能（AI）の活用が急速に進んでいる。AIは人間では気づきにくいデータ内のパターンや相関関係を瞬時に見つけ出し、分析作業を大幅に効率化する。しかし、これまでのAIによるデータ分析には一つの大きな課題があった。それは、AIが生成する分析コメントや洞察が、一体「誰の視点」に基づいているのかが不明確であるという点だ。AIの回答は客観的で画一的になりがちで、例えば営業担当者が知りたいことと、開発担当者が知りたいこと、あるいは経営者が重視すべきリスクといった、それぞれの立場に応じた多様な視点を反映することが難しかった。この課題を解決するため、野村総合研究所は、AIに特定の役割や性格を設定することで、多様な視点からデータを解説させる画期的なシステムを開発した。

野村総合研究所が開発した「データ分析におけるAIを活用した多視点分析システム」は、この「視点の欠如」という課題に正面から取り組むものである。このシステムの最大の特徴は、利用者がAIに対して「あなたは慎重な性格の経営企画部長です」や「あなたは新しいトレンドに敏感な若手のマーケティング担当者です」といった形で、具体的な「役割」と「性格」を自由に設定できる点にある。役割を与えられたAIは、その役割になりきってデータ分析を行い、コメントを生成する。例えば、同じ売上減少のデータを見ても、「慎重な経営企画部長」という役割のAIは、コスト削減やリスク管理の観点からコメントを生成するかもしれない。一方で、「楽観的なマーケティング担当者」という役割のAIは、新たな顧客層へのアプローチやプロモーション施策の転換といった、未来のチャンスに焦点を当てたコメントを生成する可能性がある。このように、一つのデータに対して、まるで社内の異なる部署の担当者が議論しているかのように、多角的で深みのある分析結果を得ることができる。これにより、データ分析の結果が単なる数字の羅列ではなく、具体的なアクションにつながる生きた情報へと変わるのだ。

このような高度な分析が可能になった背景には、近年の大規模言語モデル（LLM）の驚異的な進化がある。LLMは、膨大なテキストデータを学習することで、人間のように自然な文章を生成したり、文脈を理解したりする能力を持つ。このLLMの特性の一つに、特定の役割やペルソナ（人格）を与えると、その役割になりきって応答を生成する能力がある。これは「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる技術分野で広く活用されている考え方だ。例えば、LLMに「あなたは経験豊富なプロの編集者です」と指示してから文章を校正させると、より質の高い修正案を提示する。野村総合研究所のシステムは、このLLMの能力をデータ分析の領域に特化させ、体系的に応用したものである。単に手動でプロンプトを入力するのではなく、利用者が役割や性格を簡単に設定できるインターフェースを提供し、その設定に基づいてAIが一貫性のある専門的な分析コメントを自動生成する仕組みを構築している。これは、AIをより高度な知的パートナーとして活用するための、システム設計の一つの進化形と言える。

この多視点分析システムは、様々なビジネスシーンでの活用が期待される。例えば、ある企業が新製品の販売データを分析するケースを考えてみよう。このシステムを使えば、まず「営業部長」の役割を設定し、地域別・担当者別の売上目標達成度や、苦戦しているエリアの課題についての分析コメントを得ることができる。次に、「マーケティング部長」の役割に切り替えれば、どの広告キャンペーンがどの顧客層に響いたのか、SNSでの反響と売上の関連性といった、プロモーションの観点からの洞察を引き出せる。さらに、「カスタマーサポート責任者」の視点を設定すれば、販売データと問い合わせ件数の関連から、製品の潜在的な不具合や顧客の不満点を推測することも可能になるかもしれない。従来であれば、これらの視点を得るためには、各部署の担当者を集めて会議を開き、それぞれが資料を準備して議論する必要があった。しかし、このシステムを使えば、一人の分析者が複数の専門家の視点をシミュレーションし、意思決定に必要な情報を網羅的に、かつ迅速に収集できる。これにより、個人の思い込みや特定の部署の意見に偏った判断を防ぎ、より客観的で質の高い意思決定を下すことが可能になる。また、これまでデータ分析に馴染みのなかったビジネスパーソンでも、自分たちの業務に近い役割を設定することで、データから得られる示唆を直感的に理解しやすくなるという利点もある。

野村総合研究所が開発した多視点分析システムは、AIによるデータ分析を新たなステージへと引き上げる可能性を秘めている。これは、AIを単に計算や要約を行うツールとして使うのではなく、多様な思考をシミュレートする「思考の壁打ち相手」や「仮想的な専門家チーム」として活用する未来を示唆している。システムエンジニアを目指す者にとって、このニュースは重要な視点を提供してくれる。これからのシステム開発では、単にAIモデルをシステムに組み込むだけでなく、そのAIにどのような役割を与え、ビジネス上の課題解決のためにどう対話させるかという「AIとのコミュニケーション設計」が極めて重要になる。利用者の目的を深く理解し、それをAIが解釈できる役割や指示に変換する能力、そしてその結果を分かりやすく提示するインターフェースを設計するスキルが、これからのエンジニアには強く求められるだろう。AI技術の進化は、エンジニアの役割そのものを、より創造的で、ビジネスの根幹に関わるものへと変えていくのである。