パーソルビジネスプロセスデザインは、これらの課題を「データ品質・ガバナンス」「コスト」「基盤の老朽化や運用」の観点から捉え、3つのサービスで支援する。

「AIに何を使わせるか」を整備　データ品質や権限を支援

　「AI-Readyデータ基盤構築・運用サービス」では、AIが業務データを正確かつ安全に利用できる環境の整備・運用を支援する。

　具体的には、データ品質や指標定義、権限管理、運用体制などを整備する。部門ごとに異なるデータや指標の解釈を統一することで、AIの回答品質やガバナンスの向上、業務効率化、生産性向上につなげる。

　もちろん、ただAIを導入するだけでは、社内のデータをそのまま正しく利用できるとは限らない。どのデータをAIが利用できるのか、誰がアクセスできるのか、データの意味をどう定義するのかといった周辺環境の整備も必要だ。

　同サービスでは、こうしたAI活用の前提となるデータ基盤を整え、継続的に運用できる状態を支援する。

AIを使うほど増えるコスト　データ基盤を「見える化」

　AIやデータ分析の利用が広がることで、データの保存や処理、AI利用にかかるコストも増える。

　だが、どの部門や利用者が、どの処理にどれだけ費用をかけているのかが分からなければ、コスト削減の対象を特定することは難しい。

　「データ基盤コスト最適化サービス」では、データ基盤の利用状況とコストを可視化し、高コスト処理や未利用資産、不要なデータ処理などを特定する。削減策の提案から実施、継続的な運用改善まで支援する。

　DWH（データウェアハウス）やETLツール（抽出、変換、格納）、BI、生成AIに特化した「Data FinOps」（データ基盤の利用状況やコストを可視化し、継続的に最適化する取り組み）にも対応する。どのデータ、処理、部門・利用者がコストを発生させているのかを可視化する。AI活用の拡大によってコストが増えることを前提に、利用状況を把握しながら継続的に最適化することを狙う。

老朽化・属人化した基盤を刷新　AI活用に対応できる環境へ

　AI活用を進める上では、既存のデータ基盤や運用体制も課題になる。

　長年の運用によって属人化や技術的負債が蓄積している場合、担当者がいなければ対応できない業務が残り、障害対応や保守の負荷も増加しがちだ。新たなAI活用ニーズが生まれても、既存基盤の制約によって柔軟に対応できないケースもある。

　「モダナイゼーション／運用高度化サービス」では、こうしたデータ基盤について、現状分析から基盤の再設計、運用体制の整備までを一貫して支援する。既存資産を活用しながら基盤を刷新し、属人化の解消や運用品質の向上、障害対応の効率化を図る。

Microsoft 365環境も対象　AI活用を支える情報・権限を整備

　3サービスでは「Microsoft 365」環境も対象とする。

　「Microsoft Copilot」と「Microsoft Copilot Studio」「Microsoft Power Platform」について、社内の情報や文書の整理・管理、アクセス権限の整備などを支援する。

　生成AIやAIエージェントが業務に組み込まれるほど、社内にある情報をどのように整理し、誰がどの情報にアクセスできるようにするかという管理も重要になる。Microsoft 365上の情報資産についても、AIが安全に利用できる環境を整える考えだ。

　今回の3サービスは、AIそのものを導入することよりも、AIを継続的に業務で利用するためのデータ基盤や運用環境を整えることに重点を置いている。

　生成AIやAIエージェントの活用が広がれば、AIツールの選定だけでなく、データ品質、権限管理、コスト、既存基盤、運用体制など、AIの「裏側」の整備も求められる。

　AI活用をPoCで終わらせず、実際の業務で継続的に利用するには、AIに何をさせるかだけでなく、AIが利用するデータをどう整え、安全に管理し、コストを抑えながら運用するかも課題になる。

　パーソルビジネスプロセスデザインは今後、3サービスの連携を強化し、安全で有効なデータ利用環境の整備を進める方針だ。データ活用による生産性向上やデータ活用人材の成長機会創出、テクノロジーの社会実装につなげるとしている。