Use case
実現する価値
データ起点で業務・顧客情報を再構築し、AIが活用可能なデータ基盤を整備。
金融機関の業務拡張と省力化を支える運営基盤を実現します。
課題
顧客・業務・商品データが分散が分散
解決アプローチ
AI指向型データ基盤を構築
成果
AI活用を前提とした拡張可能な業務運営
分断化されたデータとAI活用に適さないデータ構造
データが分散
顧客・業務・商品情報がシステムごとに分断
AI活用の限界
データの意味が統一されずAI導入効果が出にくい
ビジネス拡大の壁
人員に依存した運営
データ起点でのビジネスプロセス再設計と、AI指向型データ整備計画の策定・実行
AI指向型データ基盤への変革アプローチ
ビジネス拡大と生産性向上の両立に向けて、業務の省人化が重要な課題となっています。そのため、業務標準化やAIエージェントの活用による業務効率化を進め、人員を増やさずに事業を拡大していくことが求められています。しかし、データウェアハウスやデータレイクが整備されていても、データはソースシステムの構造のまま蓄積されており、顧客や業務の単位で整理・統合されていないことが少なくありません。また、業務の「結果」データは存在する一方で、その結果に至った意思決定のプロセスを示すデータが不足している場合があります。つまり、自律的に動作するAIエージェントの活用には適さないデータ構造となっているのです。今後の事業拡大と省力化に向けてAIを活用していくためには、顧客・業務データの再編成と、不足データの整備が不可欠です。
Step 1
データ再編モデル設計
顧客、商品、業務を共通構造化
Step 2
AIが理解できるデータ構造設計
セマンティックレイヤーと段階的なロードマップを策定
Step 3
AI指向型データ基盤への変革
計画策定から実行まで一貫して支援
既存のデータアーキテクチャを事業・顧客・業務の単位で再編成し、あるべきデータモデルを再設計します。あわせて、AIエージェントが自律的に動作するために不可欠なセマンティックレイヤー（オントロジー）を含めた整備方針を策定。事業・業務の優先度を踏まえ、複数年にわたり段階的にAI指向型データを整備していくロードマップを作成します。さらに、このロードマップを土台に、既存のデータプラットフォームをAI駆動型のデータ＆AIプラットフォームへと変革する計画を策定し、実行まで一貫して支援します。
事業拡大にも耐えうる省人化された業務基盤の骨格と、合理的なIT環境を実現
業務・データの標準化
人への依存度の低減
スケーラブルな事業成長
顧客・事業のマスタデータと、そこから発生する各種イベントを一元的に整理・集約することで、複数部門にまたがる複雑なデータフローを大幅に簡素化できます。あわせて、データに基づくイベント駆動型のプロセス自動化方針を整備することで、実現性の高いAI適用計画を描けるようになります。その結果、新たな商品や顧客が加わった場合にも、安定した業務プロセスとデータ構造を柔軟に拡張できる基盤が整い、ビジネスのスケーラビリティ向上とIT投資コストの削減が期待されます。
Agentic transformation
本ユースケースで紹介したAI指向型データ基盤への変革は、Agentic Transformationを実現するための重要な基盤です。AIエージェントが継続的に価値を発揮するための企業変革アプローチをご紹介します。
コンサルティングのお問い合わせ・ご相談
