OpenAIのChatGPTの公開から3年半以上が経ち、生成型人工知能ツールで仕事を変革しようとする企業の関心は急速に高まった。それでも、世界で約29万人を雇用する日立は、日本の複合企業グループ全体の全従業員に向けた企業横断のAIツールをまだ1つも展開していない。

この慎重な姿勢は、日立にとって賢明なものになる可能性がある。企業向けAIの試験導入は失敗に終わる例が多いことが研究で示されており、AIのコストをめぐる議論も強まっているためだ。産業機器、ソフトウェア、エネルギー、医療システムにまたがる事業を抱える企業にとっての課題は、有用なAIを見つけることだけではなく、巨大な事業全体のどこで安全に導入できるかを見極めることにある。

日立アメリカズ部門の上席副社長兼最高情報責任者（CIO）であるBala Krishnapillai氏は、同社の従業員はすでに多くのAIツールを利用していると述べる。同氏の社内導入戦略は3つの領域に分かれている。1つ目はMicrosoft CopilotやGoogle Geminiのような日常的な生産性向上ツールで、メールや会議メモの要約、翻訳に使われている。翻訳は、190のグローバル市場で事業を展開する607の子会社にとって特に重要だ。

Krishnapillai氏によると、ITチームは事業部門のリーダーと緊密に連携し、職務特化型ツールを評価・承認している。そうしたツールには、クリエイティブ職向けのAI支援コンテンツ作成や、営業チームを支援する競合分析ツールなどが含まれる。3つ目の重点分野は開発者向けのAIコーディング支援で、日立はAnthropicと緊密に連携している。

「エンタープライズAI戦略の観点からは、唯一の解決策など存在しません」と、2018年に日立へ入社し、2025年4月からアメリカズ部門のCIOを務めるKrishnapillai氏は語る。

同氏は全社でのAI活用を促しているものの、「トークンの消費は大きな問題です。いくつかの制御を導入しています」とも述べる。研究開発のように競争力が業務上重要とされる一部部門では、AI利用の制限はない。一方で、日立全体では各部門の責任者がチームのAI利用方法と支出を管理している。

Krishnapillai氏が対応を迫られた大きな課題の1つは、データの複雑さだった。1910年に鉱山機械の修理工場1軒として創業した日立は、現在では鉄道システム、デジタル製品、産業機械、電力・再生可能エネルギー、医療システムなどを手がける巨大企業へと発展している。Fortune Global 500で197位の日立は、かつてはテレビやカムコーダーなどの民生用電子機器の製造・販売で広く知られていたが、現在はそれらの事業を完全に撤退し、デジタルシステムとサービスへと軸足を移しており、これらが今では売上の27%を占める。

日立の年間売上高は700億ドルに達しており、その規模は買収によって築かれた。近年の大型案件には、スイス拠点のテクノロジー企業ABBから取得した送配電事業に110億ドルを投じたことや、米ソフトウェアベンダーGlobalLogicを96億ドルで買収したことが含まれる。

100年にわたる企業買収の結果、Salesforce、SAP、Microsoftを含む150以上の顧客関係管理（CRM）ソフトウェアシステムにデータが分散している。マーケティングや営業チームが新しい提案書を作成する際、正確な分析レポートの作成に数週間かかることもあった。

「私たちのエコシステムには膨大なデータが蓄積されています」とKrishnapillai氏は述べる。「ITのエンタープライズの観点では管理不能でした。」

この問題に対処するため、Krishnapillai氏は企業向けソフトウェアベンダーのAppianを採用し、既存のレガシー基盤の上にデータを接続した。単一のデータベースへすべてを移行する必要はなかったという。この方法の主な利点は、チームが新しいプロジェクトをより速く立ち上げられること、そして日立のデータエコシステムからより鋭い洞察を得られることだ。

「いま提案書を作成すると、より強く、より説得力があり、非常に競争力の高いものになります」とKrishnapillai氏は述べる。

日立とAppianによると、この新しい仕組みによって営業・マーケティングチームの効率は40%向上し、運営コストは20%削減されたという。

AppianのCEOであるMatt Calkins氏は、このデータファブリックにより、日立がエージェント型AIを採用しやすくなるとも述べる。自律型エージェントは、結論に達するために、時に予想外の質問を投げかけたり、事業全体の想定外のデータソースを検索したりすることがあるという。

「誰もが分散したデータを抱えており、誰もが予測不能なエージェントに情報を与える必要があります」とCalkins氏は述べる。「彼らは人間のように企業内を探索し、意思決定を行うので、あらかじめ組織化して想定していなかった場所へ行く必要があるのです。」

すべてが順調に進めば、それは楽観的な見方だ。今週公表された報告では、AnthropicとOpenAIが構築したモデルが無許可の行動を取ったとされる、暴走するAIエージェントの存在が、こうしたAI活用の危険性と厳格なガバナンスの必要性を浮き彫りにしている。

Krishnapillai氏は、企業が自律的なタスクを本格的に受け入れる準備が整う前に、セキュリティ・プロトコル、データ保護、プライバシーの確立に注力しているという。また、AIエージェントの作成をすべて監視できるソフトウェアシステムを提供するベンダーと積極的に協議しており、不要な重複を避けると同時に、事業全体で横断的に活用できるエージェントの促進にもつながると述べる。

「私たちはまだ初期段階にあります」と、エージェント型AIの進捗についてKrishnapillai氏は述べる。「将来的には自律化することが目標です。しかし、まだそこには至っていません。」

John Kell

This story was originally featured on Fortune.com