大規模なSI（システム構築）プロジェクトを手掛ける主要ITベンダーが、生成AIを活用した生産革新に取り組んでいる。NTTデータグループは全世界で約20万人の従業員を対象とした生成AI教育を実施し、日本IBMは生成AI活用プロジェクトの事例づくりを重視。野村総合研究所は100億円を投じてプログラムコード生成の精度を高めている。NECは生成AIの活用を前提とした開発フレームワーク全体の再構築を急ピッチで推し進め、伊藤忠テクノソリューションズは人とAIが協調してプロジェクトを遂行するAIエージェント開発に余念がない。主要各社の動きを追った。
（取材・文／安藤章司）
 

NTTデータグループ
高度AI人材を倍増、3万人体制へ

　NTTデータグループは全世界およそ20万人のグループ全従業員を対象に生成AIの人材育成に取り組んでいる。2027年3月期までの2年余りでグループ全従業員を生成AIの基礎的な活用能力を備える「リテラシー保持者」に育てる。うち3万人をより専門性の高い高度AI人材に育成する計画だ。まずは25年3月期までに高度AI人材を1万5000人育成し、「向こう2年かけて倍増させる」（武田健太郎・Generative AI推進室部長）方針を示す。
 
　育成に当たっては座学とSIプロジェクトでの実践の両面を採用しており、実践では「コード生成とプロジェクトの品質管理の領域で生成AI活用が進んでいる」と、海浦隆一・技術革新統括本部Apps＆Data技術部Apps＆Data担当部長は話す。今後は上流の設計工程と下流のテスト工程に活用領域を広げていく。

　実践的な訓練を経て育成する3万人の高度AI人材は、大きく3階層に分類している。高度人材の内訳は「基礎的知識・技能を持つ人材」をベースに、生成AI活用に当たっての「中核人材」を数千人規模で育成。トップ層である「リード人材」を数百人育成することを想定している（図参照）。
 
　「中核人材」と「リード人材」に関しては、ユーザー企業のビジネスの成功に深く関わるコンサルタントや営業といった顧客接点タイプ、システム設計や開発、実装に長けた開発者タイプ、日々の業務に先進的な生成AIを難なく活用する利用者タイプの「職種に合わせて三つの人材像を育成していく」（武田部長）。顧客接点を担当する人材はコンサル・営業タイプ、SEは開発者タイプ、システム運用は利用者タイプに寄っていくことを想定している。

　向こう2年で生成AIに関する高度人材を倍増させる意欲的な目標を掲げるNTTデータグループだが、「何人育てるのがゴールではなく、世界のライバル他社より質、量ともに勝る人材を育成し、世界中のユーザー企業からAI活用で真っ先に声をかけられる存在になることがゴール」（同）と位置づけ、スピード感をもって生成AI人材の育成に取り込む。

　また、NTTデータグループでは生成AI活用などの自動化、効率化によってSIプロジェクトの工数を30年までに70％削減する計画を立てており、工数が最も多いプログラムコード作成に生成AI技術を積極的に投入している。生成AIによるコードの自動生成の割合が増えれば工数削減に大きな効果が期待できる。

　プロジェクト品質管理では、不具合を発見したときに伴走するAIが「過去の類似の不具合ではこう修正した」「修正依頼をかける際に不具合箇所の管理番号が記されていない」「修正依頼の内容が不明瞭」などと指摘し、「修正依頼の工数や手戻りをなくすことで生産性を高めている」（海浦部長）という。現時点では過去のデータベースを参照するだけのAIだが、今後は汎用な大規模言語モデル（LLM）を組み合わせて、より表現力豊かなAIに発展させることを検討している。