生成AIを「よくあるチャットボット」で終わらせないために──セゾンテクノロジーに学ぶデータと業務の整理方法

　生成AIは便利ではあるが、「それっぽい」回答で終わることもしばしば。それでこと足りるならいいが、高度な要件や業務システムに組み込む場合は大きな壁となるのが実情ではないだろうか。多くの企業が苦戦するこの壁を、歴史がありバイモーダル戦略を得意とするセゾンテクノロジーではどのように乗り越え、生成AIをどのように活用しているのか。2025年からCTOを務める高坂亮多氏が同社での取り組みの経緯やポイントを解説する。

株式会社セゾンテクノロジー CTO 高坂亮多氏

生成AI活用を「よくあるチャットボット」で終わらせないために

　セゾンテクノロジー（旧社名：セゾン情報システムズ）は長い歴史を持つソフトウェアメーカーとSIerであると同時に、最先端のクラウドテクノロジーを駆使する企業でもある。特にデータの連携や活用が強みだ。同社が1993年から培っているファイル転送ツール「HULFT」をAWSでクラウド対応させたことなどで、2015年にAWS Leadership Awardを受賞したことがある。他にも企業、エンジニアともに数え切れないほどの受賞歴がある。

　レガシーとモダンのどちらにも秀でていて、橋渡しもできるのが大きな特徴だ。こうした特徴を体現しているのが、2025年から同社CTOに就任した高坂亮多氏だ。2007年に新卒入社し、プログラミング未経験から業務システムから携わり、パブリッククラウドを活用したDX支援で多くの経験を積んできた。

　直近では生成AI活用に取り組んでいる。同社ではAI活用を3段階で考えていて、まずはAIで自分たちの業務を改革し、次にAIを自分たちの製品に組み込み、最終的にはAIのアプリケーションを顧客に提供する。自分たちで試して効果があるなら、顧客にも有効であろうと考え、このなかでサイクルを回していこうとしている。

　その手始めとして具体的な課題をリストアップすると多数出てきたものの、高坂氏は「よくあるチャットボットでは限界がある」と懸念していた。統計的に見てもAI活用プロジェクトの成功率はまだそう高くはない。「AIとユーザーが本当の意味で協働できるようなもの」を念頭に、各部門にヒアリングしながら取り組むべき課題を選定していった。

　生成AI活用となると壮大なものや最新鋭テクノロジーを駆使するような斬新なものを期待してしまいがちだが、今回は実在する課題を起点に模索した。例えば定型のExcelから別のExcelにデータを移したい場合、業務を知る人間が何らかの判断をしなくてはいけないためシステム化できずにいたものもあった。こうした「生成AIの活用以前」の自動化においては、まずは業務の流れを見直すところから始める必要がある。

　また生成AIに任せたほうがいい部分と、人間がやったほうがいい部分をきちんと見極めることも大事だ。同社ではプロジェクトの進捗管理に生成AIを活用することを試みたことがある。当初はプロジェクトの議事録をAIに読み込ませて「予定通り進んでいるか？」と質問してみると、「予定通り進行しているように見えますが、リスクもあります」といった当たり障りがないような回答しか返ってこない。それだと「間違いではないが、それでは足りない」といったもどかしさがある。生成AIをただ使うだけだと、いま一歩踏み込めず限界を感じてしまうところだ。

　そこで生成AIが着実にこなせる範囲でAIに仕事を割り振ることにした。例えば会議ごとに決めておかなくてはならないことを期日ごとに人間が定義しておく。つまり目標達成の基準を示したうえで、生成AIに議事録をチェックさせるようにすると、より的確な回答が返ってくるようになる。

　高坂氏は「例えばソフトウェア開発で単体テストの仕様書で質的な担保するか、テストのエビデンスで質的な担保するかというように、どこで質的な担保をしたうえで生成AIにチェックさせるかということを考えながら実装に落としていくのが生成AIならではのポイント」と話す。