企業でのAI導入の機運がかつてないほどに高まっています。同時に、経営者やIT担当者には高い期待と大きなプレッシャーを感じている方もいるのではないしょうか。導入を考えてはいるが、何から始めればいいのか分からない。導入したものの、どう使いこなせばいいのか分からない。そもそも、導入を進めていくための組織上のケイパビリティが足りていないといったことに頭を悩ませているところかもしれません。日本企業がこれからAIを活用していくポイントについて、日本TCSのトンプソン ジョエルが解説します。
日本TCS AIセンターオブエクセレンス本部ヘッド
トンプソン ジョエル博士
ビジネスの場でAIの活用をテーマに話をしていると、「なぜ海外に比べて日本のAI活用は遅れているのか?」という質問をよく耳にします。私はこの問いに疑問があり、単純に日本：海外で比較できるものではないと考えています。
総務省が発表している令和7年版 情報通信白書「企業におけるAI利用の現状」によると、AIを活用する目的について、日本では業務の効率化や人員不足の解消を挙げている企業が最も多いことが分かっています。一方、欧米や中国では、ビジネスの拡大や新規顧客の獲得、イノベーションの創出といったことが重視されています。
また、生成AI導入の懸念についても特徴があり、欧米や中国がコスト面を挙げているのに対して、日本では効果的な活用方法が分からないことが最も多くなっています。導入の目的や懸念にこのような明確な違いがあることからも、単純な比較は成り立たないことが分かります。そのため、導入にあたっては、日本企業が抱える特有の課題を掘り下げ、その上で最適なアプローチを選ぶ必要があります。
それでは、日本企業のAI導入を阻む原因は何なのでしょうか。私は、主に以下の3つの影響が大きいと考えています。
多くの企業が、各社のコンサルタントからすでに提案を受けているところかもしれません。目の前には、AI導入にあたっての選択肢が豊富にある。それにもかかわらず、導入が行き詰ってしまうというケースがしばしば見られます。これは、その組織が持つ特有のニーズに対して、AIシステムをどう活用していくか計画し、導入していくかをリードできる人材が、組織内に不足していることが原因で起こります。
それは、具体的な活用方法やプロジェクト実行のノウハウがチームに不足していることを意味します。導入の効果を測るためには、適切なKPIを設け、生産性の改善率など、数値目標を立てることが必要です。具体的には「業務効率を5～10%改善する」など、定量目標を持つことで導入効果の可視化が可能になるからです。
また、特定のハイパースケーラーやスタートアップ企業のソリューションに頼るのではなく、まずは自社固有の運用上の課題と戦略的な優先事項を評価・分析することから始めるべきです。ベンダーを起点にするのではなく、目的に合ったテクノロジーを選択することが、最も効果的なAI導入への第一歩です。
投資予算を確保するためには、KPIに基づいた適切なユースケースを選択することが重要です。AIの積極的な活用は変革の可能性を秘めていますが、必ずしも投資額に比例したリターンが得られるとは限りません。ビジネスの成果を明確に定義し、定着のためのチェンジマネジメントを進め、現状が成熟度曲線のどの段階かを理解すること。それらと整合性の取れたテクノロジーを実装していくことが成功の鍵です。
組織内の要求に応えてROIを示さなければならないこともあると思いますが、AIについてはある程度の予算を確保して、挑戦してみるという姿勢も必要です。探求し、実験し、成功と失敗の両方を受け入れること。こうした向き合い方が、現実のビジネス環境でAIの潜在能力を最大限に引き出すためには欠かせません。
日本の優れたプロダクトを支えてきた企業文化の長所とされてきた点が、AIの導入・活用を遅らせる要因になっている側面もあります。
私自身の考えですが、日本の企業は海外に比べて、すべての面で完璧さを追求し、説明可能であることを求める傾向があります。何かを進めるにあたり、すべての手順やリスクを明確にして、それらが解決してから次の段階に移る。さらに、関係者全員のコンセンサスを取ってから進めることが良しとされる。セーフティ、セキュリティ、チームワークへの意識が非常に高く、それ自体は素晴らしいことです。
しかし、AIの活用という観点から考えると、AIを使ったソリューションは完璧ではなく、特に生成AIは説明可能性において難しさを抱えています。海外企業の動向にも目を向け、AIの活用を進めていく強い意志を持つこと、進めると決めた以上は、その変化を受け入れていくことが成功の大きなポイントです。
こうした背景を踏まえ、どのようにAI導入を進めていけばよいのでしょうか。現在、企業で採用されているのは、組織内にAIに特化した新しいチームを設けるアプローチです。3つの主要なステップを実行することで、組織におけるAI導入を促進できます。
コンサルタント、アーキテクト、AI/データサイエンティスト、フルスタック開発者、クラウドおよびDevOpsエンジニアリングチームからなる強力なテクノロジストチームを編成します。テクノロジーと導入戦略、両者への深い理解に基づき、AIプロジェクトを推進していくことができます。さらに、多様なバックグラウンドを持つチームにすることで、既存の企業文化とは異なる視点をもたらし、変革へのオープンなマインドセットを育みます。人材を集めるため、チームの拠点を海外に移す企業もあります。
AI技術の中核となるチームによるプロジェクト推進の体制を制度化するため、CIOの下にIT部門とビジネス部門の両方のメンバーで構成されるステアリングコミッティを設置します。AI導入を推進し、導入されたAIの価値をKPIで評価し、スケールしていくための標準化を進めます。ヒューマン・イン・ザ・ループ（一部の判断や制御に人間が介在すること）の設計で、日本企業が求める安全性を維持し、説明可能性に対応するために従来型AIと生成AIを組み合わせます。このステアリングコミッティは、ガバナンスと安全性の要件に基づいた意思決定と行動を迅速に行うため、非常に小規模なグループになるでしょう。
このアプローチの参考になる例としては、自動車の自動運転が挙げられます。自動運転は、レベル0（手動運転）からレベル5（完全自動運転）までの6つのレベルがあり、レベルが上がるにつれてシステム制御の割合が増加します。AI導入も、このような段階的なモデルに従うことができます。例えば、AIが20%、人間が80%から始め、その後AIが40%、人間が60%へと移行し、AIの役割を徐々に増やしていくことができます。AIの初期段階を「AI導入の未完了段階」と捉えるのではなく、「AIとの連携によってより良いパフォーマンスを実現する段階」と捉えるのです。
生成AIと従来型AIを組織内で大規模に活用できる、強力かつ柔軟なコアAIシステムを設計・構築します。また、さまざまなAIソリューションのユースケースで利用可能な共通のAI有効化機能を備えた、横断型のAIシステムも設けます。これらのシステム内に強力なガバナンス構造とリスク管理を構築することで、セキュリティを確保し、脅威を乗り越えます。これにより、大規模なビジネスユースケースを数多く生み出し、ビジネスユーザーがより適切な意思決定と行動のための独自のソリューションを構築できるようになります。
AIを導入する上で、「何をすればいいか分からない」「どう使えばいいか分からない」「ケイパビリティが足りていない」という日本企業の3つの課題を、私たちはそれぞれ「ビジネスバリューギャップ」「ユーザビリティギャップ」「ケイパビリティギャップ」と定義しています。
AI活用によって価値を生み出すためには、この3つすべてに対応しなければなりません。これらのギャップをある段階まで埋めることが、企業が主体的にAIを活用できる基礎につながります。
ビジネスバリューギャップを埋めるために、日本TCSはグローバルとローカル両方のノウハウを持つコンサルタントを擁し、お客さまと共にAIロードマップの策定、ユースケースの選定、KPIの定義、詳細な機能要件・非機能要件の作成、ソリューション設計を行います。
ユーザビリティギャップを抱えるお客さまには、ソリューション技術のデモンストレーションで理解を深めていただき、組織内で実際に利用ができるよう支援します。
また、ケイパビリティギャップに対しては、お客さまが直面する一般的な課題に対するプロトタイプ／アセットを準備し、日本TCSでデモンストレーションを行った上で、お客さまとのディスカッションを行い、カスタマイズした実装を提案します。
TCS AI Studioは、お客さまとAI CoEとのエンゲージメントセンターとして、TCSの多様な人材、ノウハウ、ソリューション、プロトタイプ、フレームワークを結集しています。経営者や担当者の方々と共創するワークショップを通じて、これら3つのギャップすべてに対応します。
AIについて詳しくないお客さまでもご安心ください。特定のツールやソフトウェアに偏らず、プラットフォームに依存しない視点で、プロトタイプのカスタマイズによる迅速な導入をはじめ、レゴブロックアプローチ（実際に使ってみてアイデアを形にし、思考を具現化していくアプローチ）によるAI機能の追加なども含めて、お客さまを支援します。
AIは今後、世界経済にどのような影響を与えるのでしょうか？
AIを大規模に活用しないことでどのような損失が生じるのか、まだ不透明な点が多くあります。しかし、製品価値の面では、AIを活用・適用しない製品は市場投入のスピード、機能・価値において他国に遅れをとるリスクがあります。開発期間についても、例えば日本で2年かかる製品が、AIを活用すると1年で開発できるということもあり得ます。こうしたことは、国や社会に大きなインパクトを与える可能性があります。
米国、欧州、中国といった国々は、大規模言語モデルの開発に巨額の投資を行っており、AIの可能性に高い期待を示しています。日本はこの競争を巻き返そうとしており、それが世界経済にどのような影響を与えるかは別の問題ですが、今後のビジネス成長を考えると、AI導入は間違いなく不可欠な要素となるでしょう。
日本TCSは、お客さまのAI活用のジャーニーを、共創から設計、PoC/PoTソリューションの開発、大規模AIシステムの開発、AIシステムとモデルのサポート・保守、そして社内への浸透・拡張まで、幅広くサポートいたします。ユースケースの選定、AIシステム設計、AI導入、既存AIシステムの改善など、課題やご不安をお持ちの方は、ぜひ当社のAI Studioにご相談ください。
TCS麻布台オフィスのAIエキスパートが皆さまをお迎えいたします。
TCSのケイパビリティを知っていただくためのインスピレーションセッション、方向性を理解し、具体的な次のステップを計画するための共創ワークショップ、TCSのソリューションアプローチに沿って特定の課題や改善点について議論するコンサルティングセッションなど、さまざまなセッションをご用意しております。
TCS AI Studioは、ワンストップでお客さまのAIジャーニーを構想、定義、実現する共創ハブです。
デジタルトランスフォーメーション（DX）においてAIを採用・実装する際の障壁を取り除き、収益、生産性、コスト抑制に対するAIの価値の影響に適切に対処できるよう設計しています。
またAIの運用や蓄積されたノウハウの確保に高額な投資を行うという課題を克服するためのソリューションにも取り組みます。
私たちは変革のパートナーです
お客さまのAI導入に向けて経験豊富なAIの専門家が包括的にサポートをします。
私たちがサポートします
三澤 瑠花
AIセンターオブエクセレンス本部 AIラボヘッド
國澤 龍之介
AIセンターオブエクセレンス本部 AIラボ データサイエンティスト
神田 瑛美理
AIセンターオブエクセレンス本部 AI Studio AIアナリスト
