“アジャイルなPoC”で経営陣を動かす データ基盤の未来
先述したようなデータ基盤とAIの統合を推進するにあたっては、組織的な課題が重くのしかかる。多くの企業ではデータ基盤の整備自体が道半ばであり、多様なシステムからデータを収集・統合するだけでも膨大なコストとリソースが必要だ。データ活用を目指して投資してきたものの、データウェアハウスの構築自体が目的化してしまい、ビジネスに活かせていない企業は少なくない。
こうした課題に対して安野氏は、アジャイルなPoCの重要性を説く。
「経営陣が本当に求めているのは“完璧なデータ基盤”ではなく、AIによって顧客体験や売上を変えることだ。まずは、必要なデータだけをエンジニアが手動で抽出し、小規模なContext Lakeを構築しながら、簡易なAIエージェントを数ヵ月でつくってみる。これによって、経営陣に業務や顧客体験が変わることを体感してもらうことが重要だ。本格的な基盤整備はその後でも遅くはない」（安野氏）
最初から重厚長大な要件定義を行い、数年がかりのプロジェクトにするのではなく、まずは具体的なユースケースを提示することで、社内に広がる「AI活用のモヤモヤ」を払拭する。そこから全社的な競争力へと昇華させるためには、最終的にCxOの強い覚悟と経営判断が不可欠だ。
当然ながら、顧客コンテクストデータを自由に使えるまでの環境を整備し、社内に定着させるには相応の人的・資金的リソースが必要になる。「AI時代において『コンテクストドリブン』な経営をしなければならないと本気で思うのであれば、リソースを集中させる決断を下すべきだ」と西村氏。AIにコンテクストを与え、どう活用するかを判断するのは、AIではなく人間の役割だ。
今、企業が直面する「AI活用の壁」を越える鍵は、最新のAIモデルをただ導入することではなく、自社の顧客を深く理解するためのコンテクストをデータとしてAIに学習させ、組織全体の意思決定に組み込むことにあるかもしれない。
