今や最大のビジネストレンドとして、あらゆる業界で活用が進む生成AI（人工知能）。次々に最新の技術が発表され、多くの企業とって「いかにAIをビジネスに生かすか」が喫緊の課題となっています。
そのような企業の課題を解決するのがアビームコンサルティング（以下、アビーム）のAI Leapセクター。AIに関する豊富な知識とクライアントの事業理解を軸に事業の企画から開発、そして運用まで、クライアントの変革実現に向けて一貫した支援を行います。
AI Leapセクターには短期間で一人前になれる成長環境があるといいます。今回はその理由を探るため、ダイレクターの杉本さんと、チームの要として活躍している稲場さん、高橋さんにインタビューを実施しました。
AI×アビームの総合力でクライアントと真の成功を実現する
杉本 慶（すぎもと けい）：Artificial Intelligence Leapセクター ダイレクター
2015年に外資系マーケティングリサーチ会社から転職し、アビームコンサルティングにキャリア入社。保険業界を中心にAI導入の企画からPoC、開発、運用までを支援。現在は Analytics & Engineeringチームをリード。AI技術によるコンサルティングサービスの開発からチーム内の人材育成方針の検討、パートナー連携、クライアント開拓など幅広く担当している。
──AI Leapセクターはどのような組織でしょうか。
杉本：ソリューションコンサルティング事業領域に属しているAI Leapセクターは、4つのチームで構成されています。データ分析・活用を行っているAnalytics & Engineeringチーム、データを活用する基盤を作るData ＆ Architectureチーム、AIの企画や事業構想を考えるAI Innovationチーム、そして、若手社員が入社後最初に所属し、さまざまな経験を積むLiberal Artsチームがあります。
それぞれのチームが独立しているわけではなく、データサイエンスとAI企画、それを分析基盤で実現するチームがタッグを組んで価値を提供しています。
例えば、ある総合商社のAIを活用するプロジェクトでは、AI Innovationチームのメンバーを中心に、AI活用の方針を決めるワークショップを行いました。クライアントの中でどのようにAIを活用するか方針が決まったら、Analytics & Engineeringチームが中心になってPoC（※）を行います。そして、最終的にData ＆ Architectureチームが合流し、具体的にどのようなAIを運用するのか考える、という流れです。
アビームの特徴として、事業領域やセクターの垣根を超えて連携する機会がとても多いです。私たちAIコンサルタントが持つ専門知識とそれぞれの産業に対する深い知識を持っている他チームが連携し合うことで、クライアントの真の成功を実現できると考えています。
（※）……Proof Of Concept（プルーフ・オブ・コンセプト）の略で、新しい手法の実現可能性を探るために、試作開発に入る前の検証を意味する。実現したいサービスやプロダクトの簡易版を作り、実際に使用してみることもある。
──アビームのAIコンサルタントと、一般的なAI人材との違いは何でしょうか？
杉本：一般的なAI人材は、Pythonなどのプログラミング言語を駆使してAIモデルを開発・実装できる人材を指しますが、アビームのAIコンサルタントに求められるのは技術力だけではありません。クライアントの顕在、潜在的な課題を特定し、AIで解決できる課題に対して最適なアプローチや手段を提案し、実際に実装し、業務の中でAI活用が定着するまでクライアントを伴走支援できるのがアビームのAIコンサルタントです。
AI Leapセクターに限らず、アビームのコンサルタントはリアルパートナー、クライアントとの共創という価値観を共有しています。AI技術をクライアントのビジネスに適用し、それを構想から実現まで一貫して提供する、という視点を持っている点も特徴です。
──杉本さんは10年以上データやAIに携わっていらっしゃいますが、クライアントが持つ課題の変化などは感じていますか？
杉本：とても感じています。私がアビームに入社した10年前は、ビッグデータという言葉が一般化した時期で、ビッグデータをいかにビジネスにつなげるかという議論が盛んに行われていました。しかし、ここ1年ほどは、「生成AI」への注目が高まったことも相まって、既に社内にあるデータを活用して、AIで何かしたいという相談が増えました。
「生成AIを使って何かできないか」という抽象度の高い相談をいただくこともあれば、「デジタルを使った新規事業を創出したい」というご相談をいただくこともあり、クライアントから求められることも多様化してきました。
エンタメから金融まで。幅広いプロジェクトに携わりながらスキルを磨く
稲場 彩夏（いなば あやか）：Artificial Intelligence Leapセクター シニアコンサルタント
2017年 新卒入社。学生時代は環境資源学を専攻し、公園の利用者意識に関する調査を行う。入社後、データを用いてクライアントの業務改善をしたいとカウンセラーに相談し、2021年AI Leapセクターに異動。メガバンクやエンタメ業界などでシステム構築担当およびチームリードを担当している。
──これまでのキャリアの中で印象に残っているプロジェクトを聞かせてください。
稲場：私が特に印象に残っているのは、ダンスレッスンのプロジェクトです。
クライアントの課題は主に2点ありました。1点目は講師の経験や主観に基づく指導・評価になりがちで、生徒自身がダンス練習の成果を実感しづらいという課題。2点目は、中学校の体育教育におけるダンス科目が必修となったことを背景にダンスが普及した一方で、ダンススクールや学校教育の現場では先生の数が足りていないという課題です。そこで私たちが開発したのが、生徒から送ってもらったダンス動画にAIが点数をつけてフィードバックするというシステムです。
私はプロジェクトの中で、生徒から届いた動画に対して一定の時間内に分析して、滞りなく定性的評価のフィードバックがされる仕組みを構築する担当をしていました。ダンス講師をされているクライアントにプロダクトを体験していただいた際には「定性的な判断をうまく成果に落とし込めている」と驚きの声をいただきました。単なるシステム構築では解決困難な課題に対して、AIを活用することで、クライアントの課題解決に寄与できることは、私にとって非常に魅力的です。
本プロダクトはAIのみならず、サービスの企画、ダンスの分析・モデル構築、サービスの基盤構築・運用まで幅広い技術が必要とされます。AI Leapセクターのチーム間、ときには他セクターとも協力して1つのプロダクトを作り上げることが必要とされるので、チーム間連携の大変さを感じるときはありますが、形になった際は大きな達成感を得られます。
──プロジェクトを通じて成長を感じるのはどのようなときでしょうか？
稲場：ダンスのプロジェクトに限った話ではありませんが、さまざまな業界について深く勉強するので、その過程でいつも成長を感じられます。現在は金融犯罪を防止するためのソリューション開発に携わっており、ゼロから特殊詐欺の勉強をしています。
エンタメから金融犯罪まで幅広いテーマを扱っているため、その都度勉強しなければなりませんが、勉強を続けていくうちにキャッチアップにかかる時間は短くなります。必要に応じて資格を取得することもあり、自分の成長を実感しやすいです。さまざまな知識を身につけながら成長することで、より社会貢献性を感じながら働けることも魅力です。
──どのような点が社会貢献につながっていると感じますか？
稲場：現在、携わっている金融犯罪防止プロジェクトでは、犯罪被害の抑制という側面があります。犯罪者の口座からお金を引き出せなくなれば、犯罪の被害を抑えることもできます。
特に昨今はウクライナ侵攻でアメリカが経済制裁を行っており、社会問題として関心を持っている方もいるのではないでしょうか。経済制裁対象者との取引を防止することが求められますが、AIにより制裁対象者関連の取引がスピーディに精緻に検知可能です。自分が身につけた知見をもとに、より価値の高い提案をすることで、そのような問題を解決できる可能性も高まるのでやりがいを感じます。
──高橋さんは印象に残っているプロジェクトはありますか？
高橋 就弥（たかはし しゅうや）：Artificial Intelligence Leapセクター シニアコンサルタント
2020年 新卒入社。学生時代は、計量経済学を専攻。入社後、AI Leapセクターに配属。商社、保険、製造業などのクライアントを担当。データ分析・AI活用プロジェクトのテック担当として多数のプロジェクトに従事している。
高橋：現在、取り組んでいる総合商社の生成AI活用プロジェクトが印象的です。2023年7月ごろ、生成AIが注目され始めたときにクライアントから相談を受け、このプロジェクトが始まりました。
本プロジェクトを開始した当初は、生成AI活用のプロジェクト事例が少なかったため、プロジェクトの進め方（生成AIの精度検証やアプリケーションの評価など）をゼロから考えなければなりませんでした。現在はアプリの検証が終わり、本番開発に移っていくフェーズで、企画立ち上げから開発に至るまで伴走、支援しています。
また、本プロジェクトは、生成AIの活用企画からプロトタイピングをするため、AI InnovationチームとAnalytics & Engineeringチームが協力してプロジェクトを立ち上げ、実施しました。私は文系出身ですが、Analytics & Engineeringチームの一員として、テックリードの役割で関与をしています。
多様なチームやバックグラウンドのメンバーが協力し合い、AIプロジェクトの全領域に携われるのがAI Leapセクターの魅力だと感じます。
5年で一人前になれる成長環境がここにはある
──AI Leapセクターで働く魅力について聞かせてください。
杉本：一番の魅力は短期間で成長できる環境があることだと思います。今では一人前のコンサルタントとして活躍する高橋さんも、5年前に入社した当時からプロだったわけではありません。
それでも研修やプロジェクトワークを通して専門性を高め、今ではコンサルタントとしてもデータサイエンティストとしても、どこにいっても通用するレベルに成長しました。本人の向上心にもよりますが、たった5年でこれほど成長できる環境はそうないと思います。
──いくつかチームがありますが、配属はどのように決まるのでしょうか？
杉本：チーム配属は本人の経歴や意向、今後のキャリアプランを踏まえ、セクター全体での注力領域や方針、チーム構成などのバランスも考慮した上で決定します。例えばデータサイエンティストのチームは、あらかじめ知識がないと難しいと思われますが、勉強する姿勢さえあればハードルは高くありません。希望を伝え、努力をしていれば、自分が望むチームで働くチャンスがあります。
データサイエンティストに限らず、私たちの仕事はゼロから業界についてキャッチアップをする必要があるので、いずれにしても勉強し続ける必要があります。クライアントのニーズに応じて、数日で最新の技術をキャッチアップすることも日常茶飯事なので、新しい学びを楽しめる人にとっては刺激的な環境だと思います。
──Liberal Artsチームについても聞かせてください。
高橋：Liberal Artsチームは教育と成長を目的としていますが、決まったカリキュラムはありません。若手社員は自身の興味関心に基づいて勉強し、それを先輩たちがサポートする方針となっています。
メンバーによって知識やスキルの差はありますが、自分の状況に合わせて学べます。例えば、分析をしたことのないメンバーには、運営が用意した課題を解き、分析の一連の流れを体験できる研修コンテンツを用意しています。逆に分析の経験があって、スキルを高めたいメンバーは、チームを組んで分析コンペに参加する機会を設けています。
──どれくらい研修を受けてから、それぞれのチームに配属されるのでしょうか。
高橋：約3カ月の研修を受けてから、Liberal Artsチームに所属し、プロジェクトにも配属されます。さまざまなプロジェクトに参加しながら、どのチームで働きたいか見極めます。
Liberal Artsチームに所属できる期間を3年設けており、3年かけて見極めるメンバーもいれば、早期に専門領域を見極めて1年ほどでチームに配属されるメンバーもいるなど、配属タイミングは人それぞれです。もちろん、実際に配属されてから別のチームに移ることもできるので、柔軟にキャリアを築けます。
──高橋さんのこれからのキャリアビジョンを聞かせてください。
高橋：私は技術面を強みにすることを入社当初から考えていたので、他の技術ベンダーに負けない高い技術力を基にしてクライアントと対話ができるよう、引き続き技術力を磨いていきたいと考えています。
一方で、今はクライアントの業務に関する知識や理解が乏しいと自覚しているので、弱みも埋めながら強みを伸ばし、「技術力に特化したコンサルタント」としてクライアントに適切な提案ができるようになっていきたいです。
──稲場さんはいかがですか。
稲場：現在の目標は、データガバナンス方面で専門性を高めていくことです。データ活用戦略を作成するにも、データ分析や生成AIを構築するにも、まずはデータが質の良いものが求められることを日々実感しているためです。
専門性を高めるために、個人で勉強するだけでなく、資格取得支援制度を利用して資格取得に励んだり、社内活動のデータガバナンスの勉強会に参加したりしています。
変化が求められる業界で、仲間と共に成長する
──杉本さん、AI Leapセクターの課題や課題解決に向けた取り組み、そして展望について聞かせてください。
杉本：データ利活用が一般化し、さまざまな製品やソリューションにAIは組み込まれて提供されるようになっています。加えて、生成AIの登場によりAIはより身近なものとなりました。AI活用の難易度やクライアントが必要とする支援内容が大きく変化しているため、これまでのAIコンサルティングビジネスからの変化が課題です。
スキルセットやわれわれの提供サービスをアップデートする必要もあります。新たなAI技術をセクター全体でキャッチアップしながら、サービスオファリングをアップデートしています。
──具体的には、どのような取り組みがあるのでしょうか？
杉本：例えば生成AIをキャッチアップするコミュニティを立ち上げたり、これまで蓄積してきたAIのノウハウをクライアントにクイックに提供できるようなAIソーシングというソリューションの提供を開始したりしています。
また、新規事業開発やデザインに強いなど、さまざまなバックグラウンドを持ったメンバーの採用を進めています。これまでAI Leapセクターにいなかった人材を獲得することで、AIの業務活用のオファリング強化が期待できます。
AIコンサルタントに求められる役割が変化する中でクライアントを伴走支援できるように、スキルセットや提供サービスだけでなく、組織もアップデートする必要があると思っています。人事育成や採用に加え、パートナー連携などの強化も進め、組織としてのAIの専門性を深め、広げることで成長を目指します。
──最後に学生のみなさんに対してメッセージをお願いします。
高橋：ぜひ、私のような文系の学生にも挑戦してほしいです。AI Leapセクターは理系出身者が多いですが、AIに対する興味関心があれば決してハードルは高くありません。ご自身のバックグラウンドにかかわらず、意欲的にチャレンジしてもらえればと思います。
稲場：AI Leapセクターは常に成長を求められますが、それは、つまり成長できる環境が整っていることも意味します。自分の力で道を切り開きたいと思っている方にとっては、アビームはとても恵まれた環境だと思うので、ぜひ話を聞きに来てみてください。
杉本：稲場さんが言う「成長できる環境」というのは、決して1人で成長することではなく、周りからの刺激があり教え合う仲間がいることも含まれます。アビームの社員に会社の特徴を聞けば、必ず「チームワーク」というキーワードが出るほど仲間とのつながりを大事にしています。
仲間とともに成長したいと思っている方と一緒に仕事ができることを楽しみにしています。
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