伝統的メガバンクからDX先進企業まで──三者三様のAI活用の現在地

　後半のセッションでは、インプレスの田口潤氏をモデレーターに、国内のリーダー3名とアトラシアンの新納健氏によるパネルディスカッションが実施された。田口氏が基調講演の感想を問うと、会場の半数が「大体わかるがモヤモヤする」と回答。これを受け、各社の活用状況が語られた。

　10年以上前からのユーザーであるLIXILの岩﨑磨氏は、「会社全体のビジネスプロセス可視化・自動化にTeamwork Graphが活きる。LIXILでは人事ワークフローもJira Service Managementで回している」と全社インフラ化している現状を明かした。

　一方、みずほフィナンシャルグループの相原寛史氏は、劇的な変革の渦中にある。

「国内外約7,000人規模の開発体制において、バラバラだった開発プロセスを統合するため、この4月にJiraの全社一括導入を決定しました。まずは開発ライフサイクルの標準化を進め、将来的にはすべての背景やアセットをAIに活用させる世界を目指します」（相原氏）

　また、分社化後も全社的なデータ活用を徹底するKDDIアジャイル開発センター（KAG）の木暮圭一氏は、「クラウドへ移行してさらに活用を広げ、開発だけでなく企画やコーポレート部門にも展開している。データの見える化と共有に注力してきた」と述べた。

コンテキストを人に例える──「優秀な中途社員」を機能させるための背景

　最初の論点は「コンテキスト」の解釈だ。LIXILの岩﨑氏は、AIモデルとコンテキストの関係を「人材」に例えて表現した。

「次々と登場する優秀なAIモデルは、企業で言えば『スーパーエンジニアが次々と中途入社してくる』ようなもの。しかし、会社の独自ルールや事業の経緯を理解していなければ現場で機能しません。その『会社固有の背景知識』こそがコンテキストです」（岩﨑氏）

　みずほFGの相原氏は「ナレッジにエクスペリエンス（経験）を加えたもの。歴史の文脈に答えられるデータだ」と定義。KAGの木暮氏も「実践知であり体験の積み上げ。AIが使える形に整えておくことが重要」と同調した。

　アトラシアンの新納氏はこれを「背景」と言い換える。

「単なる過去データだけでなく、問い合わせてきた人の所属や関係性といった包括的な背景をAIが判断できる。これがTeamwork Graphの真価です」（新納氏）