NTTデータが夜中に進める生成AI活用、テスト結果分析を朝までに
NTTデータはコーディングやテストだけでなく、プロジェクトのマネジメントや運用工程にも、生成AI（人工知能）を活用する。生成AIは使い方によっては、あたかも地球の裏側でオフショア開発をしているかのような24時間稼働を実現する手段になり得る。 一例が、コードコミットを行うと自動でテストが回るCI（継続的インテグレーション）／CD（継続的デリバリー）パイプラインへの生成AIの適用だ。夜間に自動でテストを行い、その後、生成AIを活用してテストの結果から自動でバグチケットを起票する。原因の分析やコメントを定性的に記載するといった部分で生成AIの活用が見込める。現在、PoC（概念検証）を計画中だ。 NTTデータグループ技術革新統括本部Apps＆Data技術部Apps＆Data担当の龍真子課長は「エラーログからこのコードがおかしいという指摘や、修正案を生成AIに出してもらうことができるのではないか」と
「生成AI活用」がRFPで要件に、NTTデータはどう応えるか
NTTデータは生成AI（人工知能）を活用したシステム開発の取り組みを進めている。既にNTTデータグループ全体（NTTデータグループ、NTTデータ、NTT DATA,Inc.）で140件程度のプロジェクトにおいて、ソフトウエア開発における生成AI活用の提案・適用をしてきた。 NTTデータグループ技術革新統括本部Apps＆Data技術部Global Program Leadの海浦隆一課長は「生成AIは開発の効率化を行う手段として自動化の次に来たもの。自動化と並走し、組み合わせて最大限の効果を発揮することを考えていく」と意気込む。 同社は生成AIをシステム開発における上流の要件定義から設計、製造、下流のテスト工程、マネジメントまで、いわゆるSI（システムインテグレーション）全般に幅広く用いている。例えばユーザーの要求の分析やソースコードからの設計情報の復元、マイグレーション、網羅的なテストの作成
NTTデータの責任者が語る「生成AIの活用法」 他社にまねできない強みとは？
NTTデータの責任者が語る「生成AIの活用法」 他社にまねできない強みとは？：売上50億円へ（1/2 ページ） ChatGPTに代表される生成AIに対し、各企業が独自のサービスを展開している。NTTデータは新体制を発足。社内・社外の双方向で生成AIを活用する方針を打ち出した。 NTTデータが生成AIを活用するフィールドには、社内と社外の2つがある。一つは社内のアプリケーション開発の効率化として生成AIを活用するものだ。 通常プログラミングは、プログラミング言語を理解した人が、動作させたい行動を数的ないし論理的に定義していく。ところがこれに生成AIを用いれば、正確性の問題はあるものの、われわれが日々使っている自然言語で「こういうことをこのプログラミング言語でやりたい」と指示を出すことによって、生成AIがそのプログラミングを提案してくれるのだ。これにより、社内のプログラミングの作業や工数を効率
NTTデータが生成AI使うシステム開発手法を全技術者に展開、人月型契約が見直しに
NTTデータは法人向けシステム構築に生成AI（人工知能）を本格導入する。生成AIを利用したシステム開発手法やツール群を社内で整備し、2024年度から国内外の開発部門に展開する。 NTTデータは業務システム開発に携わるエンジニアが国内と海外を合わせて約10万人在籍する。生成AIを使う開発手法を全エンジニアに習得させ、営業など関係する職種も含めて全社員19万5000人が利用できる体制を目指す。 既に実証では開発工数を7割削減できたなど大きな成果事例が出ているという。システム構築の生産性が大幅に向上すると、受注できる案件を増やせる一方で、案件の単価や顧客単価が下がりかねない矛盾も抱える。システム構築の受注金額は、必要な工数を積算して算定根拠にする「人月型」の契約が主流だからだ。NTTデータは「課題を整理して、成果報酬型など顧客と新たな契約形態も検討を進める」（担当する技術革新統括本部システム技術
「相談200社で着手は5～7社」、進まぬAI導入の実態をNTTデータが明かす
NTTデータは2017年5月26日、同社の人工知能（AI）サービスに関する説明会を開催した。説明に立った技術開発本部エボリューショナルITセンタAIソリューション開発担当の樋口晋也課長は、AI導入を検討する顧客企業のうち「費用対効果が出るとして実証に取り組むのは2割弱」と明かし、AI導入の難しさや成功するための秘訣を話した。 NTTデータには年間で約200社がAIに関する問い合わせを寄せるという。うち４分の3はAIの単純な問い合わせで事業化の議論に至らず、残りの50社がAI導入に向けた検討を開始する。 50社のうち、投資対効果が見合って実証に進む企業は「10～15％」（樋口課長）という。200社が問い合わせて5～7社しかAI導入の実証に至らない背景を樋口課長は、「顧客企業の求めるサービスがAIを使わなくても実現できるという単純なケースから、顧客企業が学習データを十分に保有していないケース、
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