AIを
使いこなし定着させる

FAQ

• Customer Innovation Team(CIT)とは何ですか？従来のコンサルティングと何が違いますか？

  Customer Innovation Team(CIT）は、顧客現場に眠るAI活用テーマを発掘し、業務価値に変えるAX実装チームです。お客様の現場課題をAI活用テーマとして発掘し、AIエージェントやAIアプリとして実装し、定着・改善まで伴走します。従来のコンサルティングとの違いは、提言や構想策定で終わらないことです。現場に入り、業務課題を一緒に整理し、ユースケースを具体化し、エンジニアリングまでつなげる。そして、実際に現場で使い続けられるように運用・改善まで支援する点に特徴があります。

• AI Orchestration Platform(AIOP)とは何ですか？一般的なAI基盤と何が違いますか？

  AI Orchestration Platform（AIOP）は、AI活用を安全に動かし、継続活用できる状態にするAX基盤です。AIエージェントを企業の業務で安全に使い続けるための基盤になります。AIエージェントは、作るだけであれば比較的簡単になっていきます。しかし企業利用では、誰が、どのAIを、どのデータで使ったのかを把握できることが重要です。認証、権限、ログ、監視、データ連携、セキュリティが整っていなければ、部門利用から全社利用には広がりません。ＪＢＣＣグループでは、AIを安全かつ継続的に業務へ組み込み、価値を生み続ける統合基盤として、AIOPを位置づけています。

• Customer Innovation Team(CIT)とは何ですか？従来のコンサルティングと何が違いますか？

  Customer Innovation Team(CIT）は、顧客現場に眠るAI活用テーマを発掘し、業務価値に変えるAX実装チームです。お客様の現場課題をAI活用テーマとして発掘し、AIエージェントやAIアプリとして実装し、定着・改善まで伴走します。
  従来のコンサルティングとの違いは、提言や構想策定で終わらないことです。

  現場に入り、業務課題を一緒に整理し、ユースケースを具体化し、エンジニアリングまでつなげる。そして、実際に現場で使い続けられるように運用・改善まで支援する点に特徴があります。

• AI Orchestration Platform(AIOP)とは何ですか？一般的なAI基盤と何が違いますか？

  AI Orchestration Platform（AIOP）は、AI活用を安全に動かし、継続活用できる状態にするAX基盤です。AIエージェントを企業の業務で安全に使い続けるための基盤になります。

  AIエージェントは、作るだけであれば比較的簡単になっていきます。しかし企業利用では、誰が、どのAIを、どのデータで使ったのかを把握できることが重要です。認証、権限、ログ、監視、データ連携、セキュリティが整っていなければ、部門利用から全社利用には広がりません。

  ＪＢＣＣグループでは、AIを安全かつ継続的に業務へ組み込み、価値を生み続ける統合基盤として、AIOPを位置づけています。

• AIエージェントを企業で安全に使う上で、何が一番の課題ですか？

  企業でAIエージェントを安全に使う上で最も重要なのは、認証・権限・ログ・データ連携を統合し、誰が何を実行したかを管理できる状態にすることです。

  企業利用では、AIエージェントが顧客情報、業務データ、基幹システム、社内文書などにアクセスする可能性があります。そのため、認証、権限管理、ログ、監査、データ連携、セキュリティを一体で設計する必要があります。

  AIエージェントが増えれば増えるほど、部門ごとにツールが乱立し、誰が何を使っているか分からない状態になるリスクがあります。ここを管理できなければ、AI活用は全社展開できません。

  当社では、AIを安全かつ継続的に業務へ組み込み、価値を生み続ける統合基盤としてAI Orchestration Platform（AIOP）を提唱しています。AIOPはデータ連携、権限管理、モニタリング、クラウド＆セキュリティ基盤などを含む、AI活用のための統合プラットフォームです。詳細についてはお問い合わせください。

• AI駆動開発をＪＢＣＣの開発モデルにどう組み込むのですか？

  当社は、これまで超高速開発やJBアジャイルを通じて、基幹システムを短期間で構築する開発モデルを磨いてきました。今後は、この開発モデルにAI駆動開発を組み込み、要件整理、設計、実装、レビュー、テスト、保守対応までを高度化していきたいと考えています。

  ただし、AI駆動開発は、単にコードを書かせるだけでは十分ではありません。大規模な業務システムでは、顧客固有の業務ルール、過去の要件、設計判断、仕様変更の経緯、運用上の制約を踏まえる必要があります。

  そこで重要になるのが長期記憶です。過去案件の要件、設計判断、顧客固有の業務ルールをAIが記憶し、次の開発に活用できれば、AIは単なるコード生成ツールではなく、業務文脈を理解した開発支援エージェントに近づきます。

  長期記憶により、過去案件の要件・設計判断・顧客固有の業務ルールをAIが記憶し、次のアプリケーション開発に活用することを想定しています。今後は、JBアジャイルにAI駆動開発を組み込み、長期記憶を使って顧客固有の業務文脈までAIが扱える開発モデルへ進化させたいと考えています。

• J-AInnovationとはどういった取り組みですか？

  J-AInnovationは、JBCCグループ自身がAIを前提とした業務変革（AX）に取り組み、その実践知をお客様への価値提供につなげるための全社活動です。 社内でのAI活用を通じて得た経験やノウハウを、お客様のAI活用支援へ展開しています。業務部門を中心としたチームが主体的に取り組み、エンジニアチームがサポートする体制を取っています。実務を知る業務部門の要望を、技術的な面でエンジニアがサポートすることで、AI活用で躓きやすい障壁を取り除く試みです。

• J-AInnovationで何を試し、何が分かったのですか？

  J-AInnovationで分かったのは、AIのユースケースは現場にあり、現場にエンジニアが伴走すると、AI活用は一気に具体化するということです。

  当初から、AIのユースケースは現場にあるという仮説を持ち、J-AInnovationに取り組んでいました。実際に各部門の現場にエンジニアが入り込み、業務課題を聞きながら支援すると、想定以上に多くのAI活用テーマが出てきました。ただ、現場だけでは実装に落とし込めません。一方で、エンジニアだけでも業務の本質的な課題を捉えきれないことがわかりました。そこで、現場とエンジニアが一緒に取り組むことで、AIエージェントやAIアプリのユースケースを短期間で具体化しました。

  この経験から分かったことは、AI活用はツールを配るだけでは進まないということです。現場業務を理解し、課題をAIユースケースに変え、実装し、使いながら改善する伴走体制が必要です。

  この考え方が、CITの発想につながっています。当社自身がAIを前提に社内業務プロセス・働き方を再設計し、その実践知をお客様価値に転換する考え方を示しています。

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