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デジタル技術を活用してビジネスモデルを変革し、企業の競争上の優位性を確立するDX（デジタルトランスフォーメーション）を進めていくうえでAIを活用する企業が増えてきている。 AI活用することでビックデータの分析や分析結果に基づく予測を自動化することが可能になるだけでなく、事業戦略の立案や業務効率化の有効なツールにもなるからだ。 ATMサービスの変革によって現金だけでなく情報の出し入れができる「プラットフォーム」づくりに力を入れるセブン銀行はAIモデル（機械学習モデル）・データを活用し、２つの改革を進めている。　一つはATMやセブン＆アイグループのデータを使って新しい商品やサービスを開発したり、潜在的な顧客ニーズを発掘したりして収益拡大につなげる「データビジネス」の領域。 そしてもう一つは各事業部門などが持つ社内データをAIで分析し業務の効率化を図る「データ経営」の領域だ。 すでに「データ経営」ではATMの入出金予測の最適化やインドネシアにおけるATMの設置場所の探索などで実績を上げている。 セブン銀行は２０２１年７月１日、２０２１年度から２０２５年度までの中期経営計画を発表。「人材・組織・企業文化」と「データを軸としたビジネスモデル・プロセス」の両面における企業変革に力を入れることを明らかにした。 しかし水面下ではすでにセブン銀行の「AI・データ」戦略への取り組みは進んでいた。 中心となって動いたのは専務執行役員でセブン・ラボを担当していた松橋正明現社長だ。 ４、５人のデータサイエンティストたちと２０１８年から「データ経営」の検討、ATMのデータの活用やセブン&アイグループのデータ活用についてPOC（Proof of Concept（概念実証））が行われた。 「当初から社員がデータ・AIを活用できる全社的な『データドリブン経営』に変えていこうと考えていました」（松岡氏） コーポレート・トランスフォーメーション部(CX部)の副調査役でデータサイエンティストの松岡真司氏はこう語る。 しかし当時はデータプラットフォームも何もなく、POCをするための環境の構築からやっていかなければならなかった。 「当初は社内ネットワークではデータ分析(python使ったり)をする環境構築が難しかったので、分析用の環境を構築してそこでデータ分析やAI構築(機械学習モデルの構築)をおこなった」（松岡氏） そして２０１９年には組織化され、セブン・ラボ、データチームが誕生した。 セブン銀行がAI・データ経営を内製化した理由 そして２０２１年にはデータチーム１２人をCX部に移管、AIデータ推進チームとなった。 「それまでは他社に伴走してもらう形で取り組みを進めていたのですが、２０２１年ごろからは完全内製化に舵を切り、現在のAI構築はAI・データ推進グループの社員データサイエンティストたちで取り組んでいます。AI構築には一部でAutoMLツールを使っているものもいます」（松岡氏） 内製化を選択した理由は、AI活用は不確実性が高く、柔軟性が求められる取り組みだからだ、という。 AIを導入するにはいろいろ多くのハードルがある。AI分析を進めていくためには仮説を立て、データを集めて分析する。それでも精度が出なければ、原因がなんであるのかを究明するために新しいデータを集めたり、機械学習のためのアルゴリズムを変えてみたりする。 こうした業務を外部にゆだねてしまうとなかなか迅速な対応ができず、長期化すればコストかさむ。 しかも貴重なデータが自社には残らないという問題もある。だからこそセブン銀行は内製化に踏み切ったというわけだ。 ではどのようにして現場の社員を取り込みながら内製化してDX化を進めていったのだろうか。 例えばATMの入出金予測にAIを導入したケースを見てみることにしよう。

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