NTTデータ、Google CloudとGemini専門組織。5000人体制へ

結論

NTTデータは、Google Cloudとの協業を拡大し、Gemini Enterprise専門の組織を立ち上げる。認定資格を持つ専門家5000人体制を目指し、業種横断で最大500のAIエージェントを共同開発する計画だ。対象は銀行、保険、製造、小売などの業務で、再利用できる部品を作って素早く展開する。多くの企業がAIを試したものの本番運用に進めずにいる中で、導入を試験から実運用へ進める受け皿になる。AIを「試す」段階から「業務に組み込む」段階へ移す動きが、大手システム会社を巻き込んで本格化している。

何が変わったのか

生成AIは試験導入が広がる一方で、基幹業務への本格的な組み込みは進みにくかった。NTTデータとGoogle Cloudの専門組織は、この壁を越えるための実行体制だ。5000人規模の認定専門家を育て、銀行や保険、製造、小売などの業務に向けて最大500のAIエージェントを共同で作る。一度作ったエージェントを再利用できる部品として整え、似た用途に横展開する。顧客の現場に入り込むエンジニアと業種の専門家が組んで、設計から構築、拡大までを一貫して担う形が想定されている。

この動きは、AIを売るベンダーと、それを現場に入れるシステム会社の役割分担が固まりつつあることを示す。モデルやクラウドだけでは業務は回らず、自社の業務に合わせて組み込む人手が要る。規模や提供時期は変わりうるため、最新は公式で確認してほしい。クラウド各社とシステム会社の連携は他にも進んでおり、IBMとGoogle Cloudの提携や、導入支援を本格化するOpenAIのパートナー網など、本番化を支える体制づくりが各所で動いている。Gemini側でもGemini Enterpriseで新モデルを既定で有効化するなど、企業利用の整備が続く。

現場の実務にどう効くか

効くのは、自社だけではAIの本番運用に踏み切れない企業のAI推進担当だ。試験導入で効果は見えても、業務への組み込みや運用の体制が足りず止まる例は多い。専門の支援組織があれば、設計から運用までを外部の人手と知見で補える。再利用できる部品が増えれば、ゼロから作るより速く、似た業務へ広げやすい。

一方で、外部に任せきりにすると、自社にノウハウが残らない懸念がある。実務では、支援を受けつつも、どの業務にどんなエージェントを入れたか、運用で何が課題になったかを自社で記録し、判断の軸を持ちたい。AIエージェントの基本はAIエージェントとは、費用対効果の考え方は生成AI導入の費用対効果、社内に根付かせる進め方は推進担当向けの整理が役立つ。導入支援は本番化を速めるが、業務をいちばん知るのは自社だという前提で、主導権を持って進めたい。

FAQ

Q. 大企業向けの話で、中堅・中小には関係ないですか。 当初は大企業向けの色が濃いものの、再利用できる部品が整えば、同種の業務を持つ企業へ広がりやすくなります。自社の業種が対象かは最新の公式情報で確認してください。

Q. 自社にノウハウは残りますか。 外部支援に任せきりだと知見が残りにくくなります。どの業務にどのエージェントを入れ、運用で何が課題になったかを自社で記録し、判断の軸を持つことが重要です。

出典

• NTT DATA Expands Collaboration with Google Cloud to Accelerate Enterprise AI（NTT DATA Group）
• Google Cloud Adds NTT DATA to Gemini Enterprise Delivery Push（ERP Today）