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- AI活用の成否は「データの整備と使いどころ」で決まる。アクセンチュアで変革の最前線に立つコンサルタントが語る“実装のリアル”
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デジタル・トランスフォーメーション（DX）やAIの活用が進む中、企業の競争力は「データをどれだけ戦略的に活用できるか」によって左右されるようになった。
そうしたテクノロジーの最前線で企業の変革を支援しているのが、総合コンサルティングファームのアクセンチュアでデータ・AI領域を担当するITの専門家たちだ。彼らは、データ・AI基盤の構想策定から構築、運用・改善を行い変革を実現するまで、企業の課題に応じた幅広い支援を行っている。
今回は、BI/DWH（企業内のデータを集約し、分析・可視化する領域）で構想策定から開発、運用・保守まで幅広い経験をもつシニア・マネジャーの森圭輔氏、AI基盤領域の専門家として構想策定から開発を中心に行うシニア・マネジャーの山口泰平氏に話を聞いた。
AIを業務で活用するために、必要なこと
森氏によると、ここ数年で企業から寄せられるデータ・AI 領域の相談は大きく変容しているという。データ活用の案件だけでみても、生成AIの登場でデータ基盤整備の重要性がさらに高まっているようだ。
「ここ数年は、AIを活用する文脈でデータの整理やプラットフォームの整備が必要になっています。我々は“AIレディ（Ready）プラットフォーム”とも呼んでいますが、AIをきちんと活用していくためには、事前にどれだけデータが整備され、AIにとって使いやすい状態になっているかが重要です」（森氏）
AI領域を中心に担当する山口氏も、クライアント側の意識の変化を強く感じている。「『AIをやらないと出遅れる』という、経営者の危機感が大きくなっている」と話す。
しかしながら、AIを導入すればすぐに成果が出るわけではない。むしろ多くの企業が難しさを感じているのは、“どこでAIを使えば、もっとも効果が出るか”を見極めることだ。
森氏は、AI活用の成否を分けるポイントとして「ユースケースの定義」を挙げる。
「お客様自身も、自社の業務のどこがボトルネックなのか、どこを効率化したいのかがまだ掴みきれていないケースが多いのが実情です。だからこそ我々が現状の業務を紐解き、『ここでAIを活用すれば一番効果が出るのではないか』と分析・提案することが求められています」（森氏）
たとえば「営業領域でAIを使いたい」という方針があっても、どのプロセスに適用すべきかを具体化しなければ、十分な効果は得られない。
「AIは魔法のツールではなく、適切なユースケースと前提となるデータがあって初めて価値を発揮します。特に重要なのは、AIが理解できる形で業務やデータを定義し直すことです。そこが曖昧なままだと、期待した成果にはつながりません」（山口氏）
また、AI活用は単体の導入で完結するものではなく、データ基盤の整備とも密接に関係している。
「AIを活用するほど、データの整備がいかに重要かが見えてきます。私たちは、データとAIを一体で捉え、活用の構想（ブループリント策定）から実装、運用・改善まで一貫して支援しています」（森氏）
さらに森氏は、実務におけるアプローチについても強調する。
「いきなり大規模に導入するのではなく、まずは効果が見込める領域から素早くスモールスタートすることが重要です。その上で成果を検証しながら、徐々に適用範囲を広げていく。最終的にはデータ連携も含めた大きな変革につながりますが、その前段階となる“最初の一歩”をどう設計するかが鍵になります」（森氏）
こうしたプロセスを通じて、企業ごとに異なる課題や前提条件を踏まえながら、最適なAI活用の道筋を描いていく。それこそが、データとAIの両面に精通した同社の価値提供の本質だ。
「この環境なら成長できる」
では、変化の速いデータ・AI領域で価値を出すには、どのような経験や能力が求められるのか。高度な技術知識はもちろん重要だが、それだけで企業変革を支援できるわけではない。顧客の課題に応じて、最適な技術やソリューションを見極める力も必要になる。
森氏はアクセンチュア入社前から、コンサルティング企業でデータ分析系のコンサルティングやシステム構築に携わっていた。ただし、当時は特定のソリューションや製品に専門性が偏りつつあったという。
「データという軸でより幅広く、どのようなソリューションにも対応できる専門家になりたいと思っていたんです。だからこそ、特定のベンダーに縛られず、幅広い領域に関われる環境を求めていました」（森氏）
アクセンチュアに入って強く感じたのは、関われる領域の幅に加えて、チームで仕事を進める意識が強い文化だったという。「お客様の業界に精通するコンサルタントや、製造やマーケティングなど業務に特化したコンサルタントである同僚と机を並べ、一緒に提案していく。そうしたコラボレーションが日々非常に密に行われている」と森氏は語る。
一方、山口氏は、大手航空会社からアクセンチュアへ転じた。前職では技術企画を担当し、新しい航空機を導入する際の仕様検討や、海外メーカーとの仕様交渉に携わっていた。
そのなかで感じていたのが、事業会社におけるDX推進の難しさだ。変革の必要性は明らかでありながら、社内のリソースだけでスピード感を持って進めるには限界もある。そうした歯がゆさから、より専門的な立場で企業変革に関わり、自分の力を試したいという思いが強くなっていった。
アクセンチュアに入社後、山口氏がまず驚いたのは、仕事の圧倒的なスピード感だった。社内会議の数時間後には次のフェーズに進めるための打ち合わせが行われる。また、グローバルに蓄積された最先端の情報や知見にアクセスできる環境にも、アクセンチュアならではの強みを感じたという。
「会議が終わってからプロジェクトが動き出すスピードは、経験したことがないほど圧倒的でした。また、最新の情報をキャッチできる仕組みや最先端のテクノロジーを活用するためのプラットフォームにも会社として大きく投資しており、“この環境なら成長できる”と思いましたね」（山口氏）
業界を横断し、AIの可能性を実装する面白さ
データ・AI領域で働く醍醐味について、森氏は「業界を問わず、すべてのビジネスに必要とされるソリューションであること」を挙げる。デジタル・トランスフォーメーション（DX）やAIの活用が進む中、企業の競争力は「データをどれだけ戦略的に活用できるか」によって左右される。そのため、データ・AI領域でのビジネスニーズは、今までになく高まっている。
森氏はこれまで、製造業やエネルギー関連など、さまざまな業界のプロジェクトに携わってきた。ただし、自身を特定業界の専門家に寄せすぎないことを意識しているという。
「我々はどこまでいっても業務の専門家ではありませんし、そうなってはダメだとも思っています。業界や特定のお客様に最適化されすぎると、次のお客様に提案するときに偏った視点の提案をしてしまう恐れがある。だからこそ、横断的に業界やソリューションを見て、コンサルティングできる状態であり続けたいと思っています」（森氏）
山口氏にとってのデータ・AI領域の面白さは、最先端の技術を自ら見極めながら、実際のシステムやサービスに落とし込んでいける点にある。
「AI領域は一気に急成長しているので、常に最先端のことを調査し、検証しなければいけません。これはお客様にとって価値があるのか、あるいは価値が出にくいのか。常に最新技術をキャッチアップし、検証することで活用可能性を探っていく。技術の経験を尖らせたい人にとっても、非常に面白い分野だと思います」（山口氏）
同氏は2024年、京都に設けられたアクセンチュア・アドバンスト・AI センター京都（AIK）の立ち上げにも関わった。AIと人、AI同士が共創する空間をコンセプトに、経営者に新たな発想をもたらし、産学連携の知見も活かしながら企業の全社変革を支援する拠点だ。
「お客様企業の経営層に、AIが企業変革にどうつながるのかを具体的に体感してもらう。そのためのコンテンツを設計し、実装していくことが求められました。社内のさまざまな専門家を集めて進める難易度の高い仕事でしたが、3Dデザイナーなど異なる専門性を持つチームと連携することで、アクセンチュアが持つ支援領域の広がりを実感する機会にもなりました」（山口氏）
チームで動くカルチャーが、デジタル変革を支える
AIKの立ち上げでも見えたように、アクセンチュアの仕事は、一人の専門性だけで完結するものはほとんどない。企業の変革を後押しするには、AIやデータの知見に加え、業界や業務、テクノロジー、体験設計など、異なる専門性を持つメンバーとの連携が欠かせない。
アクセンチュアではそのチームプレーがどのように機能しているのか。外資系コンサルティングファームと聞くと、優秀な個人が成果を競う職場を想像する人もいるかもしれない。森氏も入社前は、そうしたイメージを持っていたという。
「入社後、その価値観は変わりました。人と人の関わりを大切にしながら仕事を進める文化が強く、社内のコネクションが増えることで仕事がより円滑に進められる実感があります」（森氏）
山口氏も入社後にマネジャーとなり、さまざまなプロジェクトを率いるなかで、チーム重視のカルチャーを理解するようになった。
「常に複数のプロジェクトが動いていますし、同じ仕事をやり続けるわけではありません。状況がどんどん変わるなかで、自分だけでは分からない、経験したことがないことが頻度高く発生します。社内のプロフェッショナルとコミュニケーションを取りながら、いろいろな情報を取り入れることで、お客様が求めていることを理解できるようになる。それが結果的に、チームで成果を出すことにつながっていきます」（山口氏）
人、情報、専門性を束ね、顧客価値に変える仕事
そんな中で管理職に求められるのは、単にプロジェクトを管理することではない。人や情報、社内の専門性をつなぎ、顧客に対する価値へと変えていく役割だ。7年前に非管理職で入社し、その後3年でマネジャーに昇格、今はシニア・マネジャーである森氏は、「昇格は仕事の見え方が大きく変わる転機だった」と語る。
「マネジャーになると、視座が高くなるのはもちろん、社内でアクセスできる情報も格段に増えました。大変なことも多いですが、幅広い情報にアクセスしてより広い景色が見えるようになったことで、それを生かして仕事をしていくダイナミックさを感じられるようになりましたね。人を動かすこと、コラボレーションすること、エンゲージメントを高めること、情報を集めること。泥臭い部分も多いですが、そこを楽しむことができています」（森氏）
一方で山口氏は、理想のマネジャー像はひとつではないと語る。外向きに人を巻き込むタイプだけでなく、技術でチームを引っ張るタイプの人もいる。
「たとえば、前に出て話すタイプではなくても、1対1で話すと教え方が丁寧で上手なこともある。そういう人に自然と人がついてくる場合もあります。いろいろなタイプのマネジャーがいることも、アクセンチュアの魅力です」（山口氏）
生成AIの進化は速く、データ・AI領域の技術やソリューションは日々変わり続けている。そうしたなかで森氏は、アクセンチュアが果たすべき価値を「単に最新技術を追うことだけではない」と語る。
「AI自体はコモディティ化して、今や誰でもアクセスできる状態になっています。私たちがやるべきことは、お客様のビジネスで実体として使えるようにするプラットフォームを構想し、導入し定着させ、さらにそれを改善し続けることです。AIがデータを使い、言葉を理解し、お客様のビジネスを正しく推進できる状態を作る支援をする。そこが、我々にしかできない価値だと思っています」（森氏）
AIとデータの可能性を見極め、変革の力に変えていく。その実装の現場には、技術力だけでなく、業務を理解する力、チームで知見をつなぐ力、そしてクライアントの変革に向き合い続ける姿勢が求められている。アクセンチュアのデータ・AI領域には、自分の専門性を広げながら、企業変革の最前線に関われる環境がある。
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