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生成AIの能力を最大化するデータ整理とは?(AD)

DevRevが挑むデータのサイロ化──生成AI利活用のカギは枯れた技術「ナレッジグラフ」

「AI活用の方向性を考えよう」──チャットボットの先にある根本的な改善

 DevRevは2025年9月に日本法人となるDevRev Japan合同会社を設立し、ナレッジグラフを活用した生成AI活用やAIエージェント導入のソリューション提供に向けて本格的に動き始めている。

 鈴木氏は現状について、「AIエージェントの認知は広がっていますが、『AIエージェントはまだドラフトしか作れない』『人間の承認が必要なため、実行はまだできない』など、本格的な利用は進んでいないのが実情です。ナレッジグラフなど私たちの技術を用いれば、アクションまで実行できます。AIとナレッジグラフ技術を使うと、こんなことまでできるということを伝えていきたいです」と話す。

 DevRevはすでに日本国内の導入事例も公開している。コクヨではシェアオフィスなどの施設運営でサポート対応の高度化に、北銀ソフトウェアではメールや議事録などの非構造データとJiraデータの統合に、マクニカでは顧客からのさまざまなフィードバックを解析し、改善提案の自動化に活用されている。

 さらにアメリカの金融機関においては、同社が開発したAIエージェントが返金処理を自動実行している。金額や理由により判断が分かれる返金処理は、これまで人間の関与が不可欠とされてきた。しかしDevRevのAIエージェントであれば、過去の履歴や条件を基に「このケースなら返金してもいい」と判断し、処理を自動で完了することができる。「人間がしていた判断をAIができるだけではなく、なぜその判断をしたのかを説明できるのが特徴的です」(鈴木氏)

 日常業務の中に改善の余地が隠れていることも多い。例えば顧客サポート業務では、よく寄せられる質問にFAQを整備し、AIチャットボットが即座に回答する仕組みが一般化している。サポート業務の範囲で見れば、AIによる効率化が成果として可視化されやすい。そのため、AI活用が部署内で完結してしまいがちだ。

 しかし視野を広げれば、別の改善が思い浮かぶかもしれない。「同じ問い合わせが大量に来て、その情報を開発チームも把握できるようになれば、エンジニアが改修の必要性に気づきます。大量の問い合わせに早く対応することにAIを使うのではなく、そもそも問い合わせ自体をなくすことにAIを使うことができます。これにより、顧客満足度が向上し、顧客の解約リスクを削減することにも繋がります」鈴木氏は具体例を交えてAI活用の方向性を考える大切さを説く。

 最後に鈴木氏はメッセージとして「エンジニアはとても貴重なリソースで、だからこそ正しい方向にエンジニアリソースを使ってほしい」と語った。「会議を開く際の空き時間調整から、障害の初期解析まで、緊急度が高くストレス性が高い作業も含めて、人間が本当にやる必要があるのかを考えたうえで、AIが初動をとる状況を作っていきたい」と締めくくった。

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 複数サービスの利用によりデータやプロセスが分断し、成果につながらないケースも多い。AIの導入を前提に、業務データをいかに統合し、成果へとつなげていくか。DevRev Computerは、こうした企業の課題解決をサポートしています。本記事で興味を持たれた方は、DevRev 公式サイトからお問い合わせください。

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ミヨグラフィ(ミヨグラフィ)

フットワークが窒素よりも軽いフリーランスフォトグラファー。ポートレート、取材、イベントなど主に人物撮影をしています。英語・中国語対応可能。趣味は電子工作・3Dプリント・ポールダンス。 Webサイト

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加山 恵美(カヤマ エミ)

フリーランスライター。茨城大学理学部卒。金融機関のシステム子会社でシステムエンジニアを経験した後にIT系のライターとして独立。エンジニア視点で記事を提供していきたい。EnterpriseZine/DB Onlineの取材・記事や、EnterpriseZine/Security Onlineキュレーターも担当しています。Webサイト:http://emiekayama.net

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