企業に求められるCoE（Center of Excellence）の体制

企業が生成AIの活用に取り組むにあたっては、下記の理由から、部門横断のCoE体制の設置が効果的と言えるでしょう。

• 全社での方針、ロードマップの策定と発信
  企業における生成AIの活用を統括し、組織全体で共有される方針と進むべき道を定めることが必要です。
  CoEが全社の方針を取り纏め、経営層や関連する事業部門を巻き込んだコンセンサスの醸成を図ります。
  この統一された指針により、技術の効果的な適用、リスクの管理、イノベーションの促進が可能となります。
• 専門知識の集約、横展開
  CoEを設置することで、企業内の専門知識とベストプラクティスを一か所に集めることができます。
  社内の成功・失敗事例や外部の有益な情報・知識を集約し、必要な部門に情報提供することで、企業全体の知識・スキル向上を図れます。CoE体制がAIテック企業やシンクタンク企業の支援を受けることで情報収集力を高めることも考えられます。
• 部門横断での相互協力
  生成AIの活用に当たっては、ユースケースに応じて様々な事業部門が関係するほか、法令やセキュリティに関しては法務部門やIT部門の参画が必須であるなど、社内外の様々なステークホルダーとの連携が必要となります。
  全社の窓口をCoE体制に一元化する事で、社内の様々な部門との連携が進めやすくなります。

NRI　AI CoEサービスの内容

NRIは、下記3つの観点から、AI CoE体制の運営を伴走してご支援します。

1. AI変革ロードマップ整備
   AIによる業務改革や事業計画について、短期・中期・長期の視点のロードマップを策定し、経営と事業や業務の観点での目標の合意を行います。
   経営目線での進捗モニタリングを行い、必要に応じた方針転換や経営資源の投入などの意思決定を支援します。
2. AIケース/ナレッジキュレーション
   生成AIの技術は日進月歩で進化し、企業の取組み事例も国内外で日々、新しいものが生み出されています。
   このように日々目まぐるしく変わる社内外の様々な関連事例について、生成AIを活用した自動抽出・要約の仕組みを作る等、持続可能な情報収集の仕組み作りを伴走して支援します。
   収集した情報を企業内の適切な部門、人材に届けるため、社内浸透のための情報発信の仕組み作りも併せて検討します。
3. AI専門/活用人材育成
   生成AIを含むAIの利活用ポリシー、効果的且つ安全に使うための手法・ルールに関する教育・啓発プログラムを提供し、企業全体のリテラシー向上・利用浸透、実務レベルでの活用拡大を支援します。
   人的資本投資を戦略的に行うべく、AI人財の再定義から、役割・ミッション・スキルなど、人財要件の設計、人財獲得・育成の戦略策定や実行計画の立案についても支援します。
   教育・啓発プログラムについては、従業員のAIリテラシー・スキルを高めるための教育プログラムから、ユースケース探索をワークショップ形式で行うアイディエーションプログラムなど、幅広くメニューを用意しており、個社の事情に即した形でのカスタマイズが可能です。

NRI　AI ビジネスモデル変革サービスの内容

NRIは、下記3つのステップで、AI事業戦略の策定からビジネスデザイン、エコシステムの設計、社会実装まで一気通貫のご支援が可能です。

1. AI事業戦略策定
   生成AIによる生成物の精度向上や各種の技術進化、制度や社会規範の変化といったものをAIによる変革のドライビングフォースと位置づけ、そのインパクトや不確実性をもとにシナリオプランニングを実施します。
2. AIビジネスデザイン
   AIによる暗黙知の形式知への変革を前提として、この形式知を様々なビジネス主体で共有することによる新しいビジネスモデルのデザインを実施します。
3. AIエコシステムグロース
   社会課題を解決する際に必要な、単一企業にとどまらない、企業間や業界間を超えたAIの活用についての計画づくりを行い、エコシステム全体の推進を支援します。

NRI　AI業務改革サービスの4つの観点

企業の生成AIの利活用事例としては、従業員向けのチャットボット環境の整備がもっとも多く見られますが、新規サービス開発や顧客接点領域への適用など、競争優位獲得のために生成AIの技術を活用しようという動きもにわかに活発化しています。
こうした生成AI活用のユースケースの多様化に対して、NRIは、顧客体験価値の変革を「CX」、オペレーション高度化を「OX」、従業員業務改革を「EX」、コーディングやテスト等のIT業務の生産性革新を「ITX」というように4つの観点でユースケースの探索を行い、ビジネスへの実装に向けた調査研究、コンセプト検証を行っています。

NRI　AI業務改革サービスの内容

NRIは、下記3つのステップで、業務改革の企画から実装、改善、効果創出まで一気通貫のご支援が可能です。

1. AIユースケースディスカバリ
   個社に即した業務改革のユースケース探索を支援します。弊社が保有する業界別ユースケースの知見も活用し広く洗い出しを図ると共に、現場の方々との議論を通じてアイデアを出し合い、有望なユースケースを発掘します。
   生成AIを活用すること（＝手段）が目的化しないよう、前述した4つの観点（CX、OX、EX、ITX）毎に、ビジネス課題に着眼した具体化を図ります。
2. AI業務改革・システム構築
   業務改革の構想を企画に落とし込んだ上で、プロトタイプ開発、コンセプト検証を行い、ビジネスへの実装までを支援します。
   業務改革で期待するビジネス効果を明確化し、生成AIのみならず必要な機能を洗い出してサービス全体をデザインし、プロトタイプ開発、コンセプト検証に繋げます。実ビジネスへの実装にあたって様々な課題（法令やセキュリティリスク、データ品質など）に直面した場合は、伴走して解決を図ります。
3. AIチェンジマネジメント
   業務改革が定着し、実効果を生むまでを伴走してご支援します。生成AIを実装したサービスについて、利用者のフィードバックや技術の進化に応じた継続的な改善が必要になります。
   また、既存組織・人材が新しい業務プロセスを実業務に取り込めるよう、NRIのチェンジマネジメントの手法を活用し、既存組織・人材の意識変革、行動変容までを支援し、具体的な効果創出を図ります。

NRI　AI基盤整備サービスの内容

企業のAI利活用を進めていくうえで、リスクガバナンス、アーキテクチャー、データマネジメントの3つが基盤として重要な要素になります。
NRIはそれぞれ独自の方法論、ナレッジに基づいたご支援が可能です。

1. AIガバナンス整備・実行
   生成AIに係る企業のリスクを特定し、ガバナンスポリシー・ルールの整備やセキュリティ評価策の策定など、リスクコントロール策の整備・定着を支援します。
2. アーキテクチャー設計・整備
   生成AIを企業大で導入していくにあたり、リスクを低減し、複数のLLMが協調しつつ既存システムと連携したり、LLMの価値源泉となるデータと柔軟に繋げられるアーキテクチャーの設計と実現を支援します。
3. Goodデータマネジメント
   企業全体で生成AIの利活用が安全且つ円滑に進むよう、有効なデータを高品質・安全・短サイクルに利活用可能なデータマネジメントの仕組みの整備を支援します。

（1）AIガバナンス整備・実行サービス

ポリシー・ガイドライン整備から体制整備、具体的な対策の推進まで幅広く支援が可能です。

（2）AIアーキテクチャー設計・整備

AIの新規環境構築に加え、急速な技術の変化・高度化を前提に、企業にとっての最適な情報システムの構築をご支援いたします。

（3）Goodデータマネジメント

AIが利活用し易いGoodデータ化のご支援に加えて、Goodデータを継続的に維持・改善し続けるGoodデータマネジメントの仕組み作り、態勢作りまでご支援が可能です。