味の素と東京海上が示す、Snowflake／Databricksを活かした“AIレディな基盤構築術”

定着には“泥臭い地道な活動”も。2社が採ったアプローチとは

　最新のSaaSプラットフォームを導入すればデータ活用は進むのかといえばそうではない。データプラットフォームの定着を図る上で意識した点についても議論がなされた。

　木村氏は、データプラットフォームのリリース後に直面した壁について言及。業務システムから抽出されたデータは、あくまでトランザクション処理用であり、分析用に設計されていなかった。そのため、現場ユーザーに開放したところ「テーブルやデータ項目の意味が分からない」「テーブル間のデータ同士を結合する方法が分からない」などといった問い合わせが殺到したという。

　同氏は、「分析のプロである我々でも苦労したことを、現場ユーザーがいきなりできるはずがありません。そこで我々は、よく使われるデータを予め加工・結合した『分析用データセット』を提供することにしました」と対処方法を説明した。

　さらに同社では、データカタログの整備やFAQの公開に加え、「Tableauドクター」「Databricksドクター」といったように、各ツールに詳しい専門家がユーザーの自走を支援するサポート体制を構築。技術的な支援を行うだけでなく、ユーザーの目の前でダッシュボードなどを作ってみせ、データとツールの取り扱い方やコツを伝授するなど、伴走型の支援を展開した。

　味の素の小林氏も同様に、現場への浸透には「地道な活動」が不可欠だったと語る。

　「当社はCDO（最高デジタル責任者）がデータ活用の指揮を執っていますが、トップダウンでCDOが号令をかけるだけでは現場は動きません。工場の担当者に『ADAMSを使えば、今まで手作業だった月報作成がこれだけ楽になる』と実証して、スモールサクセスを体験してもらう。そうして初めて、現場のミドルマネージャーが本気になってくれました」（小林氏）

今後は「AIと共存するデータプラットフォーム」へ

　データプラットフォームの整備と定着のフェーズを経て、両社は現在、生成AIを見据えた次のステージへと進んでいる。

　小林氏は、今後の最重要テーマとして「AI-Ready」を掲げる。味の素では現在、蓄積されたデータをAIが読み解きやすい形に整備し、AI活用を前提としたルール作りを進めている最中だという。具体的には、ADAMSのデータと社内データをチャットボット形式で活用する「データコンシェルジュAI」などを開発し、展開している。「どのデータをどこに保管し、どのAIモデルで処理させ、どのような権限設定にするかなどを考え、AI時代におけるデータアーキテクチャの最適解を模索していきたいと考えています」と小林氏は語る。

　また木村氏は、Databricksが提供する生成AI機能（SQL生成やLLM機能）を積極的に取り入れる構想を描いているとした。「SQLが書けないユーザーでも自然言語でデータを抽出できるようにしたり、非構造化データをAIで構造化して分析に取り込んだりと、AIはデータ活用の裾野を劇的に広げてくれます」と期待を寄せる。

　また、AIの業務活用に関しては以下のように語った。

　「現在、ChatGPTのような汎用的なLLMを利用するだけでなく、社内業務により浸透した形で活用できるようにLLMをチューニングし、より良い回答が得られるようにしたり、専門領域に特化した小規模言語モデル（SLM）の開発にトライしたりしています。もちろん、AIを活用したアプリケーション開発自体の効率化も今後は進めていきたいです」（木村氏）