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AIドリブンな変革がコグニザントにとって重要な理由

消費者行動の変化から働き方の変革まで、AIはさまざまな変化を加速させ、新たな成長を生み出しています。コグニザントは、進化し続けるテクノロジーの時代において、現代の企業がどうあるべきかを継続的に追求しています。そして、その研究成果をまず自社で実践しています。
私たちもお客様と同様に、AIイノベーションを適切に管理しながら、組織全体で本格的に活用するという難しい課題に直面しました。AIへの投資を、いかに企業価値の創出につなげるかを常に模索してきました。そして皆様と同じように、投資戦略、オペレーション、人材など幅広い領域で、AIがもたらす変革と新たな機会に向き合っています。

 

エージェント型エンタープライズに向けたロードマップ

多くの企業におけるAI活用は、相互に関連する3つのベクトルに沿って進んでいくと考えています。これらは一つずつ順番に進むのではなく、多くの企業では3つのベクトルが同時並行で進展していきます。

ソフトウェア開発の生産性

  • ソフトウェア開発サイクルにAIを活用し、生産性を向上
  • 生産性向上によって得られた効果を、企業の成長に向けて再投資
  • そこで生まれたコスト削減効果を、エージェント型AIを活用したイノベーションプロジェクトに投資

エージェント型レイヤーへの移行

  • 従来のSaaS(Software as a Service)レイヤーから、SaaSネイティブまたは独自に構築したエージェント型レイヤーへビジネスロジックを移行
  • エージェントを人的資本や構造化・非構造化データと統合することで、新たな可能性を拡大
  • 成果と行動を重視しながら反復的に開発を進め、継続的な監督を実施

新たな労働力の創出

  • エージェント型レイヤーによって、ソフトウェアレイヤーの能力をさらに拡大
  • エージェント型AIと人的資本を組み合わせることで、新たなアウトソーシングの可能性を創出
  • 例:カスタマーサービスを、エージェント型AI65%・人35%のモデルへと変革
これまでの歩み

どのように構築し、進化させてきたか

私たちは、3つのベクトルすべてに計画的に取り組んできました。それぞれについて、お客様のニーズを見据え、イノベーションを促進するために何が必要かを検討するとともに、需要への対応、フレームワーク、アーキテクチャについても考慮してきました。また、従業員への影響についても重視しました。従業員の参画をどのように促し、支援していくか、さらにAIによって組織体制や働き方がどのように変わるのかについても検討を重ねています。

主要業務に特化したエージェントの導入

金融

2つのエージェントが文書作成を支援し、業務プロセスを効率化するAIスイート

金融

自然言語による質問で、リアルタイムに財務インサイトを取得

人事

複雑で見つけにくい人事関連の質問に、AIがリアルタイムで回答

IT

従業員のさまざまな業務を支援するAIアシスタント

法律

AIによる契約書の分析、管理、品質向上、検索

マーケティング

ビジネスのスピードに対応するAI画像編集

マーケティング

AIによるオーディエンス作成の自動化・高度化

マーケティング

従業員のソートリーダーシップ・コンテンツ作成を支援

オペレーション

リスクを管理し、大規模な展開を可能にするエージェント型AIガバナンス

オペレーション

デリバリーチーム向けのAIを活用したナレッジ管理

オペレーション

迅速・公平・透明な採用を実現するAI面接

セールス & マーケティング

エージェント化によるプロセス支援、データ品質管理、営業インサイト

オペレーション

AIの実践:生成AIによる従業員エクスペリエンスの向上

オペレーション

信頼できるSDLC関連情報を24時間提供するAppSec支援

オペレーション

現在のリスク・規制環境に対応する統制の妥当性確認を自動化

オペレーション

インサイトに基づく監査とワークフローの効率化を実現するAIハブ

進捗を測定するため、生成AIの価値創出を評価するフレームワークを導入

生産性

30%–50%

2028年までに見込まれるAI生成コードの増加率

AI活用の定着

約50%

開発者の約50%が、コンテキストエンジニアリングやソリューションアーキテクトの役割へ移行

効率性

60%–70%

生成AIによる問題解決により、従来型のITサポートチケットを削減

得られた知見

実践から得られた5つの重要な知見

AI変革を進める中で、私たちは継続的に学び、変化に対応しています。ここでは、皆様のAIイニシアティブみにも活かせる、重要な知見をご紹介します。

学習と失敗を受け入れる環境をつくる

エージェント型AIの開発には、事業部門にも多くの時間と労力が必要であり、プロンプトエンジニアリングやトレーニング、コンテキストの構築を強化する必要があります。新たに導入した「AI Fluency Dashboard」により、従業員は自身のAI活用がどの段階にあるのかを簡単に把握できるようになりました。

これを戦略上の重要課題として位置づけ、トップダウンで支援することで、各分野の専門家(SME)が、ユースケースのトレーニング、テスト、ガバナンスに十分な時間を充てられる体制を整えることが重要です。

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取り組みの成果を可視化する

初期のAIユースケースによって手作業は削減されましたが、多くの従業員は社内プロセスに直接関わる機会が少ないため、AI活用がそれほど進んでいないという印象を持っていました。

成果を積極的に発信することが重要です。ユースケースとその効果を具体的に示すことで、AIの取り組みに対する理解を深め、新たな機能やその価値を従業員が実感できるようにします。

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常に人が確認できる仕組みを維持する

確率的なAIモデルを活用しながら、予測可能で一貫したプロセスと結果を目指すうえでは、人が判断やプロセスに関与する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の仕組みがこれまで以上に重要になります。コグニザントの責任あるAIフレームワーク「TRUST」は、AIのライフサイクル全体を適切に管理するためのものです。

同様のガバナンスの枠組みを、最終的な目標を見据えて初期段階から構築することが重要です。そのうえで、説明可能性を高め、適切な業務責任者を明確にし、必要なリソースを確保することで、ハルシネーションを検出し、その発生を抑制します。

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運用コストを適切に管理する

新しいAIサービスの価格モデルは、業界全体でまだ確立されていません。一方、市場シェアの獲得を目的に、ライセンスを無償で提供する動きも広がっています。

運用コストについては引き続き慎重に管理し、予想外のコスト増につながる可能性があるため、特定のパートナーへの過度な依存は避ける必要があります。そこでコグニザントでは、AIFinOpsの考え方をアプローチに組み込み、トークン使用量の予測、推論コストの管理、適切なモデルへの振り分けを行うことで、AI活用を拡大してもコストの安定性を維持できるようにしています。

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変革を定着させるためのチェンジマネジメント

コグニザントでは、AI変革を定着させるには、単なる導入計画だけでは不十分でした。プロンプトを活用した開発は、IT部門だけでなく組織全体の働き方を変えるものです。その変革を継続していくには、CEOによる直接的な支援と、すべての部門と連携したユースケースの推進が必要でした。

AI変革を経営陣が主導する重要課題として位置づけ、テクノロジー部門だけでなく、すべての事業部門と連携することが重要です。また、チェンジマネジメントを継続的な取り組みとして進める必要があります。AI変革を定着させている組織は、AIへの投資を決して止めません。

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最新のデジタルテクノロジーを活用することで、持続的な成長を実現することができるとコグニザントは信じています。お問い合わせをお待ちしています。

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