ＪＢＣＣは10月29日、企業の業務データをAIエージェントで分析し、実現可能なAI活用のユースケースを提案する支援サービスを開始すると発表した。保有するデータがAIで活用できる状態にあるかを評価し、本番活用に向けたデータ整備のロードマップも提示する。

保有する業務データからAIの活用方法を具体化

企業がAIを活用するには、まず何を分析するのかを具体化する必要がある。しかし、窓口となる情報システム部門だけでは、各部門が抱える業務上の課題やデータの活用方法を把握しきれず、関係部門との検討や調整に時間がかかる場合も少なくない。

特に中堅・中小企業では、販売管理や会計、在庫などのデータが複数のシステムやExcelに分散しており、十分に活用できていないことが課題だという。

ＪＢＣＣが2026年7月に開始した、Microsoft Fabricを活用したデータ分析基盤構築の検証支援サービスでは、専門スキルを持つエンジニアが顧客の業務データを分析し、実現可能なユースケースを検討している。今回発表されたサービスは、この支援で培ったスキルやノウハウを取り込んで開発したAIエージェントを活用したものだ。

新サービスでは、AIエージェントが企業の業務データの内容を踏まえて、実現可能性の高い分析ユースケースを提案。あらかじめAIの活用テーマが決まっていない場合でも、既存のデータで実施できる分析を洗い出し、検討を具体化できるとしている。

データの準備状況を3段階で評価

提案したユースケースについては、必要なデータがAIで活用できる状態にあるかを示す「AI-Ready」の観点から評価する。結果は、「すぐに実現可能」「条件付きで実現可能」「データ整備後に実現を目指す」の3段階に分類される。

「すぐに実現可能」は、現在のデータで着手できるユースケースを指す。条件を限定すれば着手できるもの。「データ整備後に実現を目指す」は、データ整備のロードマップに沿って実現を目指すものとして整理する。

評価結果を基に、ＪＢＣＣの技術者が顧客とともに着手するユースケースを選定し、本番活用に向けたデータ整備のロードマップを策定。その後、Microsoft Fabricを使ったデータ分析と検証へ進む。

同サービスは、ＪＢＣＣグループが構築を進める技術基盤「AI Orchestration Platform（AIOP）」を構成するサービスの一つ。今後は、業務と技術に精通したCustomer Innovation Team（CIT）とも連携し、AI活用のユースケースの具体化からデータ整備、AIエージェントの構築、本番利用、高度化までを一貫して支援する方針だという。