社内外・学生・大学、多面的な共創と人材育成が好サイクルを生み出す ーアクセンチュア 保科学世氏インタビュー

アクセンチュアは、各分野の専門家とともに、顧客と新規サービスなどを共創する「アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京(AIT)」や、AI活用支援のハブ「AIセンター」といった拠点を構える他、産業界が連携しデータサイエンティストを育成する「一般社団法人サーキュラーエコノミー推進機構(CEO)」への参画、NPO法人CANVASと協力した小学生向け課題解決型ロボットプログラミング講座「Robo*C」の運営など、多岐にわたるイノベーション創造と人材育成に向けた取り組みを行っている。

そこで今回は、求められるDX人材やデジタルと人の在り方から、どのような想いで各取り組みを発足し運営しているのかについて、アクセンチュア ビジネス コンサルティング本部 AIグループ日本統括 兼 AIセンター長 保科学世氏にお話を伺った。(聞き手:IoTNEWS代表 小泉耕二)

多岐にわたるスキルをまとめて推進していく

IoTNEWS 小泉耕二(以下、小泉): 昨今世の中では「DX人材」や「デジタル人材」という言葉が注目され、様々な意味合いで使われていると思うのですが、「DX人材」とはどのような人材を指すと思われますか。

アクセンチュア 保科学世氏(以下、保科): DX人材をあえて一言で言うと、「デジタル技術を使って世の中を変革していく人」です。しかしDX人材は多岐にわたる能力を求められるため、おっしゃる通り広義に捉えられていると思います。

求められる能力を大まかに説明すると、そもそも世の中にはどのようなデジタル技術が存在していて、何が実現できるのかを把握した上で、どのようなデジタルサービスを作るべきなのかというサービスデザインの能力、そうしたサービスを実現するためのIoT技術や処理基盤を構築する技術、データサイエンスのスキル、UI・UXといったデザイン力、クラウド開発能力も必要になります。

そして既存の業務を含めて変革しなければならないため、業務コンサルタントの力やシステムの再設計能力、システムが出来上がった後も継続的に進化させるための能力、AIの領域であればAIを学習させる教育係といった、本当に多岐にわたる技術や能力が求められます。

もちろんこのような要素を一人で全部できる人材はいないですし、仮にいたとしても一人でできる規模は限られてくると思います。

ですから、このような様々なスキルをまとめて推進できるリーダーがとても重要になってくると考えています。

リーダーに求められる資質としては、デジタル技術で何ができるのかを把握し、デジタル技術に対して前向きであることと同時に、経営層とも会話ができる経営コンサルタントのような能力も必要です。

また、人とデジタルの役割や違いを理解し、最適な配置を考えていく。単に人間の仕事を自動化して置き換えるということではなく、人間の能力を最大限活かすためにはどうしたらよいかという視点も重要です。

そしてデジタルを理解するためには、リスクを知ることも必要です。例えば、AIが高度な意志判断もできるようになってくると、リスクも顕在化してくるので、高度な倫理観をもってAIのリスクを理解するといったことです。

もちろんAIが自動化や最適化のシミュレーションまで行う「デジタルツイン」が実現された世界では、DX人材の定義が変わってくると思います。しかし現時点では、課題を発見し、課題解決の道筋を導き出して推進していく、ということが必要な資質だと考えています。

外部の力を取り込むことで得られる成長

小泉: こうしたリーダーが社内にいることが理想だとは思うのですが、実際にはなかなかいないのが現状だと思います。

保科: おっしゃる通り、今お話ししたDX人材やリーダーは必要ですが、社内だけで揃えるのは難しいと思います。そこで必要になってくるのが外部とのコラボレーションです。

以前当社が行った調査結果では、AIを活用したイノベーションに関して有効な戦略を持つ企業は、持たない企業に比べてより高い株主価値を生み出すことが明らかになっています。

社内外・学生・大学、多面的な共創と人材育成が好サイクルを生み出す −アクセンチュア 保科学世氏インタビュー
AIの活動度合いやパートナーとの協業状況の指数が高い右上のコラボレーティブ発明者は、企業価値が4.2%上昇している。それ以外の企業価値は2.3%にとどまっている。(出典: アクセンチュア)

また、自社の中でAI開発能力が高い企業ではなく、外部の技術とコラボレーションし、社内に取り込んでいる企業が成長しているということも調査から分かりました。

この調査結果はAIに特化したものですが、私はデジタル全般に当てはまる結果だと考えています。

デジタルと一言に言っても多岐に渡りますし、新しい技術もどんどん生まれてきます。それを自社だけで解決しようというアプローチは必ずしも良い手法だとは思いません。

外部の技術や人材も含めてうまくコラボレーションし、外に頼りきるだけではなく自分のものにしていく、ということが大事になってきます。

重要なのは実践の中での失敗

小泉: そうすると外部の専門家と社内をつなげる「翻訳家」のような人材が必要になってくると思うのですが、そうした人材はどのように育てていくのでしょうか。

保科: そこでアクセンチュア・イノベーション・ハブ東京(AIT)という、サービスの構想から実現までを、お客様が当社の各分野の専門家とともに作り上げていく拠点を用意しています。

社内外・学生・大学、多面的な共創と人材育成が好サイクルを生み出す −アクセンチュア 保科学世氏インタビュー
アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京。イノベーション共創に向けて先端技術を活用したデモが展示してある。

将来DXを推進していくリーダーになる方などと、当社の専門家が実際に手を動かしながらプロトタイプを作ってみて、問題点があれば修正していく、というプロセスを共に踏んでいきます。

私は、「リーダーは失敗を恐れるのではなく、失敗を推奨しなければならない」と考えています。色々と実践して試す中で失敗し、外部の知識を取り入れて学んでいくことが必要になります。

ですから、この段階でリーダーが行うべきことは、「ここは失敗してはいけない領域」という線引きをして、失敗できる範囲の中でうまく転びながら学習していくということです。

その線引きさえしっかりとしていれば、あとは様々な技術を試して失敗しながら、実戦で学んでいくことができます。

良いサイクルの中で成長する仕組み

小泉: アクセンチュアの人材はどのように育成しているのでしょうか。

保科: アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京(AIT)の中に、当社の専門家と共に短期間でサービスを作っていくスタジオ機能があります。

各分野の専門家人材以外にもデジタルサービスを作るためのプラットフォームなど、必要なものが揃っています。

そうした環境で毎日新規サービスを作っているということは、裏を返せばアクセンチュアの専門家にとっても、学びの場になっているのです。

小泉: とてもチャレンジングな取り組みですね。専門家の方も具体的なお題とデータによって経験を積むことができ、ぶつかるべき問題にぶつかりながら企業と共に成長していくことができるのですね。

保科: 私自身もアクセンチュアで働いている理由がそこにあります。

もともと私は大学で物理化学を専攻しており、博士号を取得しました。その後の進路を考えたときに、世の中の様々な題材の実際のデータを使って実践できる企業が良いと考えました。それがアクセンチュアです。

アクセンチュアのデータサイエンティストの中には博士号を取っている者や、特定の専門領域の専門家も多く在籍しており、そうした能力を様々な業界で活かすことで成長できる、という点に魅力を感じてもらっているのではないかと思います。

そして専門領域に長けた人材を輩出し、幅広い領域のAIのアルゴリズムを保有しているからこそ、大手企業から引き合いがあったり、大学連携においても様々な分野を代表する教授の方々と協業することが可能になっています。

こうした良いサイクルを構築できているからこそ、人材が育つと思っています。

小泉: 「人材育成」と、身構えて教育を行っているというよりは、良いサイクルの中で自ずと成長できる場が構築されているのですね。

実社会の課題解決を支援するAIセンター

小泉: 次にAIセンターという、アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京(AIT)とは別の拠点があるということですが、具体的にどのようなことを行っているのでしょうか。

保科: アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京(AIT)がお客様とサービスを作っていく拠点だとすると、AIセンターは営業活動と一体化した、本社機能に近い役割を持っています。

具体的には、「AI Lounge」「AI Studio」「AI Lab.」「AI Univ.」「AI CoE」「AI Research」という6つの機能から成り立っています。

社内外・学生・大学、多面的な共創と人材育成が好サイクルを生み出す −アクセンチュア 保科学世氏インタビュー
AIセンターの6つの機能。(出典:アクセンチュア)

まずAI Loungeでは、企業からの相談に対してアクセンチュアのAIの専門家がアドバイスをしていくというものです。以前は物理的に相談できる場を設けていたのですが、現在はオンラインでそうした場を設けています。

例えば、ある提案が立ち上がっているという相談が持ち込まれたら、「AIの要素を入れるならこんなアプローチがあります」といったように、営業のサポートを行っています。

AI Studioでは、提案時に示せる実際の成果をシミュレーションすることができます。

具体的には、事前に企業の実際のデータをお借りし、アクセンチュアのアルゴリズムやAIサービスを活用して、どれだけの効果がでるかをシミュレーションします。

シミュレーションすることで、「これだけの効果が出ます」という結果を提示でき、成果報酬に近い形で提案を行うこともできます。

AI Lab.では、実際に求められているサービスとはどのようなものか、日々顧客に接し、要望を聞いている専門家とサービスを作っていく機能です。

AI Univ.では、データを活用して判断ができるよう、アナリティクスやAIに関するトレーニングを行っていきます。

AI CoE は、AI人材の能力を効率的に活用していくための機能です。

アクセンチュアはもともと顧客先に常駐するスタイルが一般的でしたが、AI CoEでは、アクセンチュアのAI人材を効果的に配置し、パフォーマンスを最大化できるよう、一人のAI人材が複数の案件を担当するという、One to Manyを実現しています。

AI Researchは、最先端の技術を研究する機能です。最近では、京都大学と協業し、社会課題を解決するAIモデルを共同開発するとともに、AI人材の交流を行っています。また、国立国際医療研究センターとは生活習慣病予測モデルを共同研究し、その成果が商用化されています。

このように、創造的にサービスを作っていくアクセンチュア・イノベーション・ハブ東京(AIT)と、本社の機能と連携しながら様々な取り組みを行なっていくAIセンター、両軸で進めています。

小泉: 様々な取り組みをされていて素晴らしいと思う一方、これだけ活動が多岐にわたると、やはり人材不足の問題が生じてくるのではないかと感じます。どのように御社の人材を配置しているのでしょうか。

保科: 私自身両拠点の統括をしているように、その他の人材も両拠点をカバーしています。

例えば普段AIセンターにて勤務し、研究を行っている人材も、アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京(AIT)で専門知識が必要になれば対応します。

また、AI Lab.で作られたサービスがアクセンチュア・イノベーション・ハブ東京(AIT)に展示され、営業活動がそこから生まれることもあり、両拠点での活動が相乗効果を生んでいると感じています。

小泉: 社内向け、社外向けの活動を臨機応変に行われているのですね。そうなれば同じ方が兼務しても問題ありませんね。

教育と採用を同時に実現する

小泉: 次にサーキュラーエコノミー推進機構(CEO)という大学や企業などが参画し、人材育成や成長支援を行う組織の理事を務められているということですが、具体的な内容について教えてください。

保科: これは大学でデータサイエンスを学ぶ学生と、企業を結びつける役割の機関です。

日本の博士は、活躍の場が少ないという課題があります。企業の立場からすると、自社にマッチする人材かを見極めるのが非常に難しく、なかなか採用できないという現実があります。

博士の中には基礎能力が高いものの、ビジネスに興味がない、あるいは自分の研究領域以外には興味がない人もいます。

社内外・学生・大学、多面的な共創と人材育成が好サイクルを生み出す −アクセンチュア 保科学世氏インタビュー
お互い事前に評価することが難しく、ミスマッチが起きてしまう。(出典: 一般社団法人サーキュラーエコノミー推進機構HP)

大まかな流れは、まず企業がサーキュラーエコノミー推進機構(CEO)に参画している大学の先生方に必要とする人材像や仕事内容を説明し、先生から学生を推薦してもらいます。

先生方は日本を代表する方々で、推薦いただく学生もトップクラスの学生です。

その後、参画いただいている企業で2ヶ月ほど実際に能力を試していきます。もちろん我々もサポートしますが、学生は新入社員のように、実プロジェクトとほぼ同じ形で取り組みます。

実際に取り組んでみて能力を発揮することができれば、それに見合う報酬を支払います。こうすることで学生は1年目から安心して実力を発揮できますし、企業にとっても実力のある自社とマッチした人材を採用することができる。教育と採用が同時に行え、ミスマッチも防ぐことができます。

社内外・学生・大学、多面的な共創と人材育成が好サイクルを生み出す −アクセンチュア 保科学世氏インタビュー
企業と学生間の中でのサーキュラーエコノミー推進機構(CEO)の役割。(出典: 一般社団法人サーキュラーエコノミー推進機構HP)

柔軟な発想で身近な課題を解決していく力を養う

小泉: さらに小学生に向けて課題解決ロボット講座もやられているということですが、具体的にどのような講座なのでしょうか。

保科: これは社会貢献活動として行っています。個人的に人材教育に課題意識を持っていて、自分だったらどういったことができるだろうと考えたときに、小学生まで遡り、デジタルで課題解決を実践できる場があればいいのでは、と思ったのがきっかけです。

ロボットプログラミング教室と聞くと、ロボットのプログラミングだけを教えているように聞こえるかもしれませんが、この講座では簡単なロボットプログラミングを活用して、小学生の身近にある課題を解決してもらいます。

社内外・学生・大学、多面的な共創と人材育成が好サイクルを生み出す −アクセンチュア 保科学世氏インタビュー
2019年に実施されたロボットプログラミング講座の様子。

例えば、「暑くなったらおじいちゃんにクーラーのリモコンを持っていくロボットを作る」といったような、小学生自身が考える身近な課題を、プログラミングによって自分自身で解決していきます。

もちろんサポートもしますが、自分たちで解決のデモを作ってみるという教室を何年も前から行っています。

セキュリティに課題意識をもった小学生は、不審な人が来たら人感センサーで捉え、iPadで写真を撮る仕組みを構築し、お花見のゴミが問題だと考えた小学生は、ドローンでゴミを拾うデモを構築したりと、本当に様々な発想で考えてくれます。

大人になると発想自体が凝り固まってしまいますが、まだ頭が柔らかいうちにこうした訓練をすることが大事だと考え、地道に活動しています。

デジタルを活用し、人の幸せを創造する

小泉: 社内外・学生・小学生と、本当に多岐にわたって人材育成をされていますが、これから先、AIに留まらないデジタル人材をどのように育成していきたいと思われますか。

保科: 自分の頭で考え、かつ身についた知識を実践するという経験を積んでほしいと思っています。

デジタル化というと、単純に人間の行っていることを自動化しようとしがちですが、それは正しいマインドセットではないと思います。

そもそも実現するべき世界を自分自身で考え、その中で人間とデジタルがそれぞれの強みを発揮し、これまでになかった技術を活用しながら実現していくことが必要になってきます。

今後様々なことがデジタルに置き換わっていく中で、そうした発想を持って実行できなければ生き残っていけないと感じています。

先ほどの小学生のプログラミング教室でも、必ずチームで取り組んでもらいます。人間同士のコミュニケーションから何かを生み出す能力も養ってもらいたいからです。

論理的な判断や人間のあるべき姿は人が考えるべきですし、AIに任せられない領域です。

一方でデジタルが持っている力を正しく引き出したり、AIに教えていく、という能力も必要です。いかにデジタルの力を活かしながら自分の能力を拡張していくのか、人の幸せを生み出していくのかを考えられる人材が必要です。

また、そうしたマインドセットになっている企業自体まだ少ないので、企業文化や世の中の文化も作り上げていければ、と考えています。

小泉: 本日は貴重なお話をありがとうございました。

アクセンチュアではこんな人材を募集中

2021年10月20日時点での募集要項です。詳細な最新の情報はコチラからご確認ください。

企業名

アクセンチュア株式会社  

募集職種

データサイエンティスト、アナリティクス コンサルタント、AIアーキテクト

仕事内容

データサイエンティスト

コンピューターサイエンスや機械学習などの先端技術を武器に、お客様のビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担う。自然言語・音声処理・画像処理・機械学習・統計モデリングなど、日々進化する人工知能やアナリティクスを追求し、お客様の成長を支援する。

具体的な業務内容例
  • 企業の経営課題に対するアナリティクス技術の活用余地の判断
  • 小規模/短期間でのアナリティクス適用のパイロット検証、および本格展開時の効果試算
  • 企業の社内アナリティクス組織立ち上げ、および社内アナリティクス人材の育成
  • ビジネス課題に応じた効果的な統計解析手法の選定
  • アルゴリズム作成、精度検証、パラメータ最適化
  • パイロット検証結果や業務適用課題を踏まえてアルゴリズムのカスタマイズ・高度化
  • ビジネスアナリティクスの技術書・実務書の執筆

アナリティクス コンサルタント

「データ分析×コンサルティング」のスキルを用いて、様々な業界のお客様の経営課題を解決へと導く。マーケティングやサプライチェーンマネジメント戦略、業務改革、新規デジタルビジネス構築の支援など、データドリブンでコンサルティングサービスを提供する。

具体的な業務内容例
  • 顧客情報・マーケティング情報の分析に基づく、マーケティング戦略・新規ビジネス戦略の立案支援
  • サプライチェーン情報の分析に基づく、需要予測・購買計画・在庫計画の最適化
  • 機器情報・フィールドサービス情報の分析に基づく、アフターサービスの強化、サービス収益の拡大
  • 製造工場における機器情報・生産情報の見える化・分析によるスマートファクトリー化の支援
  • アナリティクス・AIの適用によるバックエンドシステムのインテリジェント化支援
  • データ、アナリティクスを活用した新規事業立ち上げ支援、協業、経営参画
  • クライアント内次世代型アナリティクス専門組織の立ち上げ支援、ケイパビリティ獲得・向上サポート

AIアーキテクト

AI(Artificial Intelligence)を武器に、お客様のビジネスの変革や成長をデザインし、その実現を担う。

具体的な業務内容例
  • AI導入に必要となるデータの調査や解析
  • 要求事項やデータに即したAIモデルの選定
  • As Isシステムの調査と整理
  • To Beシステム像のデザイン
  • AIモデルの構築(学習/テスト)
  • 対話ログ等データ分析と継続的なAI学習計画の立案

応募資格

データサイエンティスト

機械学習、深層学習、強化学習等の高度な分析手法を駆使したモデリング実務経験
  • 小売業における状態空間モデルを活用した来店者人数の予測
  • Mask R-CNNを用いたドライブレコーダーの動画解析
  • 教師なし学習によるセンサーデータを活用した機器故障検知
  • LSTMを用いた応答文章の自動作成
以下の言語/ライブラリを用いたモデリング経験
  • Python
  • TensorFlow
  • scikit-learn
  • Keras
  • PyTorch

アナリティクス・コンサルタント

経験や人物像などの要件
  • 論理的思考力・洞察力、コミュニケーション力等、コンサルタントの基礎的能力、およびデータ分析経験のある方
  • データ分析領域での業務経験又はデータ分析チームとの協業経験
  • 新しい分野・困難な課題に対し、自ら成長できるチャンスと捉えることができる方
  • 前例のない課題に対しても、どのように対応したらよいのか自分なりに考え抜いて行動に移せることができる方
  • 社内外の様々なスキルを持った人を巻き込み、物事を進めるためのコミュニケーションを率先して取ることができる方

AIアーキテクト

実務経験
  • ビジネスや業務への関心と、AIを中心とした幅広い技術に対する知識と実務経験
  • データサイエンティストとしてデータ分析に関する知識と実務経験1年以上
  • フルスタックエンジニアとしてクラウド上でのアジャイル開発に関する知識と実務経験1年以上

雇用形態

正社員

応募者の登録フォーム

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