生成AI活用推進のためのデータ利活用基盤構築支援

近年、テクノロジーの目覚ましい発達により生成AI技術の業務への活用が顕著に増加しており、PoC（概念検証）から本格的な業務への適用が進みつつあります。局所的な生成AIの利用から、全社レベルでの利用に移行し、享受する効果を最大化するためには、生成AI活用を前提としたデータ利活用基盤への再定義・トランスフォーメーションが重要となります。

KPMGが有するデータ変革方法論（Data Transformation Model）に基づき、全社レベルでの生成AI活用推進に必要なデータ利活用基盤を構築し、データドリブンな組織へのトランスフォーメーションを支援します。この方法論では、検討するべき重要な観点を2つの領域・6つの要素に分解しています。

データマネジメントとデータレバレッジの領域において、生成AIの業務適用による効果最大化を狙い、データ活用のあるべき姿をデザインし、その実現に向けて実行することで、データドリブンな組織への変革を支援します。

A．データ活用戦略再策定

生成AI利用を前提としたデータ利活用の新たな姿を見据え、企業価値向上に資する次世代のデータ活用戦略を策定します。既存のデータ資産を踏まえ、生成AI活用による新たな価値創出のために取るべきデータ戦略・アクションを明確化・再定義し、データの価値を最大化します。

B．データ活用伴走支援

生成AIの業務適用による効果最大化のためには、IT部門等の導入側の取組みだけではなく、使い手であるユーザー部門への浸透が肝となります。各企業において現在存在しているデータ利活用機能や組織に対して、弊社データ変革方法論に基づき、導入側・ユーザー側双方の視点から生成AI活用・データ利活用基盤における状況把握・目的達成に向けた施策の実行支援やPMOを支援します。

C．データ整備・管理

生成AIから出力されるアウトプットの質を高め、意図する結果を得るためには、インプットとなるデータの整備・管理が重要となります。生成AIの提供価値を最大化するために、データ定義から収集から利用における一連のデータライフサイクルを鑑み、システム・業務の両面から最適なデータ管理の仕組みの構築を支援します。

D．Enabler選定・アーキテクチャ設計

再定義したデータ活用戦略の実現・加速に向けて、生成AI活用による効果最大化を実現できるよう最新のテクノロジー環境・事例等を踏まえたアーキテクチャ設計を支援します。

E．民主化・内製化

生成AI活用・推進を自社内で継続的に実行できるよう、自立化・自走化を伴走支援します。データマネジメントの視点でユーザー部門・IT部門自らが生成AIの利活用を推進できる仕組みの構築だけでなく、仕組みを使いこなすための人材育成の両面から支援します。