【5分ニュース】日本企業のAI導入が実証実験で止まりやすい2つの構造

前提知識

ITサービスとコンサルティングを提供する日本TCSは、生成AIの実証実験（PoC）が本番実装へ進みにくい背景に、業務とITの知識が分かれた構造と人材構成の変化があると説明した。PoCは、導入前に技術や使い道を小さく試す実証実験である。AIを業務で使うには、企業固有の業務システム、データ、仕事の流れを理解して組み込む必要があるという。

狙った目的・効用

日本TCSによると、1990年代後半以降、IT業務はユーザー企業から外部ベンダーへ移った。その結果、業務知識は企業側、IT知識はベンダー側に分かれやすくなったという。加えて、34歳以下の若手社員・技術者が増え、AIを業務に組み込める人材を確保しにくくなったと説明した。以前はITを外部へ委託する形が中心だったが、今回は業務知識とIT知識をつなぎ、AIを本番の業務システムへ組み込む必要があるとした。日本TCSは、業務知識・IT知識・AI知識を、業務と仕事の流れの理解、社内での設計と意思決定、AIの業務システムへの組み込みという役割に分けた。AI単体ではなく、企業固有の業務システム、データ、業務プロセスを先に理解することが重要だとしている。日本TCSは2026年6月に、海外の専門拠点づくりを支援するグローバル・バリュー・イノベーション・センターを新設した。顧客企業と海外人材を組み合わせる考えにも言及した。 不明（ITmedia掲載記事。本文の文字化けにより署名確認不可）氏は、権限を監査・制御しやすいと評価している。

活用チェックポイント

• 業務部門の責任者は、生成AIの実証実験（PoC）の対象業務で、例外処理と最終判断者を説明できるか？
• 情報システム部門は、対象業務で使う既存システム、データ、変更が必要な画面を一覧にできるか？
• AI導入の責任者は、業務知識・IT知識・AI知識を持つ担当者を案件ごとに割り当てられるか？
• 業務システムの管理者は、AIが参照するデータごとに利用者の閲覧権限を確認できるか？
• 外部ベンダーを使う部門は、設計と意思決定を企業側で担う担当者を決められるか？
• 海外人材やグローバル・バリュー・イノベーション・センターと連携する担当者は、作業者が扱えるデータの範囲を定められるか？

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