[ITmedia エンタープライズ] NECがデータカタログ1435個を1年で整備　AIによる意思決定支援への挑戦

関氏は、「データドリブン経営を実現するデータ活用の定着化や価値の最大化は、一足飛びに実現できません。BI（ビジネスインテリジェンス）によるデータ活用から始め、全体最適なデータ戦略の策定、データマネジメントの実組織化と段階的に進めました。この取り組みを可能にするIT基盤として、整備したのが『One NEC Data プラットフォーム』でした」と話す。

One NEC Data プラットフォームは、国内外のクラウドやオンプレミスに点在するデータをリアルタイムに連携して収集・蓄積するとともに、データ仮想化技術（データを複製・移動せずに、所在の異なるデータを仮想的に統合して扱う技術）も使って活用する基盤だ。NECは収集したデータをダッシュボードによる可視化やプロセスマイニングに活用し、そのためのデータカタログも整備した。

関氏は、「取り組みの開始から1年で1435個のデータカタログを整備し、数多くの新規ダッシュボードを構築しました。ダッシュボードで経営、業務、ITを可視化し、従業員から経営トップまでが意思決定に活用するようになり、データ活用を定着させられたことが社内のDXの大きな成果です」と話す。データカタログがない状態から1年での整備だった。新規ダッシュボードは44個に上る。NECはこのデータ基盤の構築によって、AXに取り組む体制を整えた。

専門家AIが会議に出て発言する 生成AI基盤「NGS」が支える仕事

NECは、AIが経営にもたらすインパクトを「個別目的のAI活用」「全社レベルのAI活用」「AIネイティブカンパニー」の3つの段階で捉え、5年後にAIネイティブカンパニーとなることを目指している。NECは、AIが人をサポートする段階を越え、AI中心の世界を作る企業をAIネイティブカンパニーと位置付ける。

関氏によると、NECを含む日本企業の多くが個別目的のAI活用の段階にある。こうした中でNECはAIを前提として、組織や業務プロセス自体を変革していく段階への移行を進めている。「AIを駆使して人や組織の生産性を向上させ、時間の使い方を変え、新たな企業価値を創造することが競争力の源泉です。これを実践できない企業は、5年後には淘汰されるリスクに直面します。われわれ自身も淘汰されるという危機感を持って取り組んでいます」（関氏）

AIネイティブカンパニーの実現に向け、NECは社内向けの生成AI基盤「NEC Generative AI Service」（NGS）を整備し、さまざまなAI機能を組み込むことで、業務プロセス改革につなげている。「当社は過去50年にわたりAIの研究開発を進めてきました。これらの技術をNGSに組み込み、徹底的に活用することに取り組んでいます。グローバル戦略協業も重要です。自社の技術だけでは実現できないこともパートナーの技術と組み合わせることで実現し、これをクライアントゼロとしてお客さまに還元していきます」（関氏）

NGSでは、複数のLLM（大規模言語モデル）を従業員が選んで利用できるほか、社内独自の情報を取り込んだRAG（検索拡張生成）およびFine-Tuningモデルを備え、LLMと社内の独自情報を組み合わせてAIを安全に活用できるとしている。さまざまな業務に活用できる共通アプリケーションの層には、「Knowledge AI」を用意した。その上位層には業種別、業務領域別の個別アプリケーションを構築し、AIやAIエージェントを組み込んでいる。

Knowledge AIは、従業員がファイルや活動内容、議事録、発言内容などをアップロードするだけで作成できる、専門性を持ったAIだ。CEOやCIO（最高情報責任者）など各分野の最高責任者（CxO）の考え方や価値観を基にした「分身AI」と、特定の専門知識を持つ「専門家AI」の2種類がある。専門家AIは、レビューなどのコミュニケーションのほか、調査分析や資料作成、質問への回答といった専門性が必要な業務を人に代わって遂行する。リリースから半年で、2000以上のKnowledge AIが作られている。

関氏は「経営視点のAI活用では、AIによる資料レビューや対話で経営の質を高めています。また専門性を持ったAIは、1日に3万回行われている会議に参加して発言したり資料をレビューしたり、アドバイスしたりすることで、会議の質の向上や議論の活発化、意思決定の精度向上に貢献しています。さらにアクション立案後、実行をトレースしたり、リスク検知やアドバイスを実施したりするなど、実行スピードの向上にも取り組んでいます」と語る。

AIが使えるデータをどう整備する？

「人間がデータを活用するにはデータカタログが必要であるため、整備してきました。しかし、AIがデータを活用するとなると、単なるデータカタログだけではデータ活用やAIによる意思決定が進まないことが分かりました」（関氏）

NECのデータドリブン経営の中心である経営コックピット（全社の重要指標を可視化・分析するダッシュボード群）は、過去5年間で構築してきたもので、これにAIを組み込み、意思決定を支援している。AIによる意思決定支援は現在、経営マネジメントやマーケティング、監査などの領域で進んでいる。従来のAI活用は構造化データのみを対象としていたが、現在は電子メールやチャット、音声データなどの膨大な非構造化データを利用したAI活用に取り組んでいる。関氏は「NECグループには、30PB（ペタバイト）を超える非構造化データがあり、このデータを利用してAIと会話ができる仕組みを計画しています」と話す。NECによると、2026年10月末時点でこの仕組みは既に実現している。

講演時点でNECは、Snowflakeが提供する、自然言語でデータと対話するAIエージェント「Snowflake Intelligence」（編注1）にNGSの技術を組み込む開発を進めていた。文書を理解する機能と、分析結果から示唆を導き出す機能を強化する狙いだ。文書の文字データだけでなく図表の意味を深く理解する機能は、NECの図表文脈理解技術で実現する。さらにKnowledge AIの専門家AIで分析と示唆の提示を強化し、より深い洞察を含むレポートを作成する機能を組み込む。

Snowflake Intelligenceの活用を通して、AIにとってデータの「意味を理解すること」の重要性が明確になったことから、セマンティックレイヤー（データの意味や業務上の定義をまとめて管理する層）の強化や拡張も推進している。One NEC Data プラットフォームの中核機能として、データに意味付けをするセマンティック・オントロジー（データの意味や関係をAIが解釈できる形で定義した体系）の層を組み込んだ「AI Readyプラットフォーム」と呼ぶ仕組みを整備している。

「AI Readyプラットフォームでは経営やプロセス、ワークスタイル、ITセキュリティなどに関するオントロジーを整備しています。他社のオントロジーも活用しつつ、NEC独自のオントロジーも開発し、それらを統合してNECのドメインオントロジーを作っています。このオントロジーはAIが意味を解釈できる形態で、インプットになるのは過去5年間整備してきたデータカタログやデータソースなどです」（関氏）

オントロジーは、FDE（Forward Deployed Engineer）と呼ばれる技術者がデータを読み取って作成するのが一般的だと関氏は説明する。FDEは、顧客の現場に入り込んでデータ統合やシステム構築を手掛けるエンジニアを指す。NECはこの作業を自動化するため、「AI FDE」と呼ぶ機能を開発している。AI自身がデータカタログやデータソースを読み込み、夜間のうちにドメインオントロジーを作ることに挑戦している段階だ。このオントロジーを利用して意思決定のためのAIを作るには、オントロジーを活用するAIエージェントの開発が必要になる。NECは既にAIエージェント開発にAIを活用しており、今後はこの開発もAI駆動開発に切り替える方針だ。

関氏は「AI Readyプラットフォームにより、NEC自身のデータ活用と意思決定の高度化の実現を目指しています」と話す。

人が使うために整えてきたデータカタログは、それだけではAIが使いこなせるデータにはならなかった。NECはそれを、AIが意味を解釈できるオントロジーを作るための素材として生かし、オントロジーの作成そのものもAIに任せようとしている。5年をかけて整えたデータ基盤に、AIのための「意味」の層を重ねる段階に入った。