「AI導入は社員を雇うことに等しい」日本オラクル三澤社長が語る企業AIの次の一手

日本オラクルは10月6日、AIをテーマにしたイベント「Oracle AI Forum」を開催した。基調講演に登壇した取締役執行役社長三澤智光氏は、企業がAIを「実験」から「実行」へ進めるための3つの問いを提示。個人の生産性を高める「支援系AI」から、AIが業務を進める「基幹系AI」への移行や、AI時代のデータプラットフォームのあり方について説明した。

日本オラクル取締役執行役社長三澤智光氏

企業AIを「実験」から「実行」へ、3つの問い

企業におけるAI活用が広がる一方、個人の生産性向上を企業全体の業績や経営成果にどうつなげるかが課題となっている。

三澤氏は、企業がAIを試験的に導入する「実験」の段階から、実際の業務に組み込み、企業として成果を生み出す「実行」の段階へ進むためには、AIそのものだけでなく、業務やデータのあり方まで含めて考える必要があるとの考えを示した。

そのうえで、企業がAI活用を「実験」から「実行」へ進めるために考えるべきテーマとして、3つの問いを挙げた。

AIを使って何を目指すのか
AIのためにデータプラットフォームを作るのか　AIを使ってデータプラットフォームを作るのか
AI・データ・ソブリンというキーワードにどう相対するか

企業がAI活用を「実験」から「実行」へ進めるための3つの問い

個人を効率化する「支援系AI」から、業務を変える「基幹系AI」へ

では、企業はAIを使って何を目指すべきなのか。三澤氏は1つ目の問いについて、企業におけるAI活用を「支援系AI」と「基幹系AI」に分けて説明した。

「支援系AI」は、従業員一人ひとりの業務速度や効率を高めるAIだ。例えば、顧客から問い合わせを受けた際に、AIを使って回答文を作成するといった使い方がこれにあたる。

三澤氏は、こうしたAIによって個々の作業時間を短縮できる一方、業務そのものが変わるわけではないと指摘。経営者の視点では、その効果を財務的な数字として示しにくいという。

これに対して「基幹系AI」は、AIが業務そのものを進めることで、組織全体の処理能力を高めることを目指す。

三澤氏は顧客から返金依頼を受けたケースを例に挙げた。支援系AIでは、担当者がAIを使って顧客への返信文を作成する。一方、基幹系AIでは、AIが顧客情報や注文履歴を取得し、契約内容や社内ポリシーと照合したうえで、返金処理まで実行する。

つまり、人が行ってきた一連の業務プロセスにAIが組み込まれ、業務そのものを進める点が支援系AIとの大きな違いとなる。三澤氏は、こうしたAI活用であれば組織全体の処理能力を高められ、コストや売上に直接つながり、財務的な数字としても表れると説明した。

「支援系AI」と「基幹系AI」の違い

三澤氏は、こうした「キャパシティを増やすAI」の導入を「社員を雇うことに等しい」と表現した。ただし、AIに実際の業務を任せるには、モデルの性能だけでは不十分だという。

三澤氏は「正しいデータとビジネスコンテキスト」と「行動規範」が同時に必要になると指摘した。前者には、リアルタイムの業務データだけでなく、データの意味や関係性、業務プロセス、社内ルールなどが含まれる。一方、後者では、AIエージェントにどのような権限を与えるのか、どこまで行動を許可するのか、実行した操作を追跡できるようにするといった仕組みが求められる。