AIによる融資業務支援など、データ活用を主軸にした新規ビジネスを展開
――お二人の所属するデジタルバンキング事業部について教えてください。
山野
地域金融機関のビジネスを通じて地方創生や地域社会の変革に貢献するという目的のもと、業態を特化せず、地域金融機関と関連業態においてデータ活用を主軸とした新規サービスおよびアセット創出に取り組んでいます。領域としては、顧客接点となるチャネル領域から、獲得したデータを利活用し新たなサービスを企画する部隊まで、幅広くデジタル技術を活用した新規ビジネスを展開している組織です。
石田
地域金融機関は経営基盤の強化・効率化といった課題に直面しており、収益確保や事業拡大を実現したいというニーズが高まっています。そこで私たちは地域金融機関があるべき姿から描き、テクノロジーで実装するという取り組みを行っているところです。
山野
地域金融機関のDXの課題を解決するソリューションのひとつがfinposs®です。地域金融機関のコア業務である融資業務の一連の流れをAIで全方位的に支援するもので、資金需要予測、稟議作成支援、融資審査支援、実行後の企業モニタリング軸で分析、業務活用チャネルを含めたサービスを提供しています。
―finposs®で実現できること―
――地方創生というテーマに対し、デジタル技術を活用した新規ビジネスに取り組んでいる組織なのですね。具体的にお二人はどのような業務を担当しているのでしょうか。
山野
私はデジタルバンキング事業部において、主に企画、営業、開発、運用チームのプロダクトマネジメント、統括を担当しています。幅広くチームを見ているのですが、企画チームをピックアップすると、NTTデータのデザイン組織「Tangity®」と連携し、デザイン起点による課題仮説立案や検証、AI技術検証、ソリューションプラン構築、サービスプロダクト検討などを行っています。
石田
私はfinposs®において開発チームのリーダーを担当しています。AWSのAI/MLサービスを最大限活用したソリューション構築をめざしており、企画・営業チームと連携して要件定義や仕様検討を行い、技術課題の解決、開発チームのマネジメントやメンバー育成も行っています。
山野
地域金融機関の課題をユーザ視点でどのように技術で解決するか、足りない要素は何かという視点と他社差別化できるのか、実現可能性などについてビジネス化の観点も重要になります。石田さんとはニーズベースとシーズベースの最適解を日々議論していますね。お客様も含めて、一緒にビジネスを作っているという表現が正しいかもしれません。
石田
はい。システムはさまざまな手段を用いて作り上げられるものですが、最終的にはビジネスに貢献するための手段です。いくら技術的に優れていても、ビジネスに寄与できなければ意味がありません。エンジニアとしても、ROIを出すためにはどうすべきかというビジネス目線を持って技術を活用することを意識しています。
――finposs®の特徴として、AWSのマネージドサービスをフル活用してAI分析基盤を構築しています。クラウドやAI活用においてはどのような課題があったのでしょうか。
山野
地域金融機関においてはデジタルを活用した金融機能の強化や業務効率化が求められていましたが、データに基づく意思決定等のデータ利活用ができている金融機関は少数派でした。データ分析、AI活用についても、費用対効果が不透明であることや人材不足から融資業務でのAI活用は限定的です。また、地域金融機関ごとに課題が多様化しているため、一つひとつスクラッチで対応してはコストがかかりすぎるという課題もありました。
石田
そこで低コストでスモールスタートができ、かつスクラッチではない方法で地域特性や金融機関ごとの多種多様なAIモデルを構築したいという考えから、MLOps（※1）やAutoML（※2）、DataOps（※3）などの概念が必要になり、アジャイル的に進めていく上でAWSのマネージドサービスを活用しました。私自身、finposs®に携わることで自らの技術知見も広げることができ、現在ではAI開発のチームとAWSのチームの両方をリーダーとして見るようになりました。
山野
課題解決やソリューションとしての優位性を追求した結果、自分自身のスキルも広がっていったというわけですね。石田さんのようにAIもAWSも理解できる人財は希少な存在ですが、AIとクラウドは切り離せない関係であり、むしろ自然なキャリアともいえるかもしれません。
※1…機械学習モデルをビジネス適用するために必要な開発～分析～運用を効率化するための手法
※2…自動機械学習。機械学習を用いた分析で行われる、さまざまなタスクを自動化する技術
※3…組織全体のデータ管理者とデータ利用者の間における連携や自動化に焦点を当てた手法
豊富な知見や多様な人財が、価値創出という同じ方向を向いている
――お二人がデジタルバンキング事業部での業務を通じて感じる、NTTデータの強みについて教えてください。
石田
金融機関のシステムだけでなく業務まで深く理解しているところに強みがあると思います。ある面では、お客様よりシステムや業務を深く知っている部分もあり、お客様自身では気づきえない課題を発見して提示する、という行動も可能です。データ分析に関しても、こうした豊富な実績や知見を活かすことで、本当に価値のあるソリューションが生み出せると考えています。
山野
たしかにシステムや業務の理解はNTTデータの強みであり、加えてどんな価値をお客様に提供できるのか、という答えのひとつが、finposs®というソリューションだと思います。現場活用できる要素を組み込みサービスに仕立て上げて提供することがNTTデータの価値です。また、分析サービスを最大化するために金融機関の取り巻くデータ群も含めて分析し、複数社で活用していくことが他社にできない価値提供と考えています。
石田
たしかに今、スタートアップ企業を含めてAIのソリューションを提供する会社は増えていますが、実際にお客様からは「導入したのはいいものの業務で活用できていない」という声も多く聞かれます。
山野
そして、金融分野や公共分野という貴重なデータに触れながら実務に結び付けられる点はNTTデータ独自の価値だと思います。ユーザージャーニーを起点にして、自治体やスタートアップのサービスにも広くアンテナを張り、それらを組み合わせてサービスを仕立てられる企業は、非常に少ないと思います。また、NTTデータは独立したサービスではなく、各業務システム全体で最適化して取り組める体制もあります。チャネル等の顧客タッチポイントを多く保持する強みがあるため、データ収集、蓄積、分析、活用のサイクルが回しやすい特徴を持っています。
――豊富なナレッジを持っている点だけでなく、それを価値につなげる実現力がNTTデータの本質的な価値なのですね。
山野
はい。その他にも「課題解決のための手段」という点に限っても、必要な技術要素の選択肢が多く、グローバルソリューションのケイパビリティ、人財のネットワーク、各専門分野の豊富な知見など、数多くの点で強みがあります。
石田
開発チームでも技術部門の集約組織である技術革新統括本部や専門部隊との連携の機会は多数あります。特に技術革新統括本部とは、finposs®の開発当初は毎日のようにコミュニケーションを取っており、現在も新しいテーマで協力してもらっているところです。
山野
その点でいえば、関わるメンバーたちが同じ方向を向いていることもNTTデータの強みですね。マクロ・ミクロな視点で企画できる人、AWSなど基盤に強い人、データサイエンスに強い人、業務設計、システム設計に強い人、実装に強い人……など、異なるスキルセットを持ったメンバー同士が知見を補い合いながら目標の達成に取り組んでいます。
デジタルバンキング事業部は特にマルチラウンダーなメンバーが多いため、自分の役割を限定する人はほとんどいません。目標の達成のために必要なことは何でもやる、スタートアップ企業のようなカルチャーがあると思います。
石田
たしかにフランクに意見をぶつけ合う機会も多いですね。プロジェクトでは、並行して新規PoCの計画が始まったり、提供中のサービスの追加分析などが発生することもあります。各メンバーが自身の強みである領域に加えて、第二の強みを得るべく育成を心掛けています。技術は領域を広げることで、より生産性の高い仕組みが構築できるようになり、より成長できると考えています。
山野
初めてデジタルバンキング事業部に来た人は、第二の軸をつくることで市場価値を高め、精進していく文化があります。エンジニアでも、お客様と課題に向き合い解決するために各々の立場で何ができるか議論しています。常に、軌道修正しながら最適解を追い求め、顧客価値の創造を目指すことはデジタルバンキング事業部で働く醍醐味だとも思います。
新規ビジネス創出やスキルトランスファーの可能性にあふれた舞台
――お二人が感じているNTTデータで働く魅力を教えてください。
石田
NTTデータの強みの話にも通じますが、いろいろな専門性を持った人がおり、自分自身も専門性を磨いていけるところです。私のようにAIとAWSの両方のスキルを伸ばすこともできますし、手を挙げてやりたいことを発信する姿勢があれば受け入れてくれるカルチャーもあります。自分なりのビジョンやウィルを持って働いている人が多く、刺激を受ける機会が多いのも、成長につながっていると思います。
山野
加えて、スキルトランスファーがしやすい組織という点も魅力だと思います。私も石田さんも、もともとはデータ分析以外の領域からキャリアを始めました。そして今、私はコンサルタントとして働き、石田さんはAWSのトップエンジニアに認定されるほどに成長しました。スキルトランスファーがしやすい背景としては、学べる体制、環境が整っていることや、新たな新規案件を創造していく文化が揃っていることなどもあります。
――石田さんは2019年に現部署に異動し、わずか数年でデータ分析の先駆者になられたようですね。なぜそれだけの速いスピードでの成長が可能だったのでしょうか。
石田
一番の理由は「挑戦できる環境を支援してくれた」ということだと思います。Finposs®をAWSのマネージドサービス軸で検討した時、金融分野で前例がなく、私自身もAWSの経験がなかったため、検討プロセスや何をすべきか日々、上司や有識者とディスカッションしながら、自分で仮説と検証を繰り返し、最終的に金融機関への導入を実現。結果として、私はAWSから機械学習領域における実績が評価され、AWSのトップエンジニアとして認定されました。
山野
石田さんは本人の努力もあって成長が非常に速かったのですが、本人の意思と必要な技術要素、リソースを適切にマッチさせることに比重をおいたのは、たしかですね。個々人の能力や個性に応じて、自分がめざしたいこと、やりたいことに挑戦できる環境があり、幅広いスキルアップやキャリアパスができることが、NTTデータの最大の魅力だと思います。
――NTTデータはキャリアの可能性が大きく広がる環境だと言えそうですね。最後に、お二人の今後の目標を教えてください。
山野
適切な資金需要の課題解決だけにとどまらず、地域金融機関の先にいる地方の中小企業や零細企業も見据え、NTTデータのリソースだけでなく、他社が持つ技術やデータ、ノウハウとも協業し、社会課題の解決に挑んでいきたいです。また、これはNTTデータの良さでもあるのですが、適切な事業計画を書けば、適切な投資をしてくれる会社でもあり、新規ビジネスにも挑戦しやすい環境です。そんな環境を活かして、金融／非金融を組み合わせ、分析／活用していくことを実現していきます。
石田
私はNTTデータの全分野におけるAWSやデータ分析の第一人者をめざして、多様なデータ活用プロジェクトに貢献していきたいです。今、参画しているプロジェクトはもちろん、その他の分野でもAWSやデータ分析の力を欲しているところはたくさんあるので、金融分野に限らず、自分の影響範囲を広げていきたいです。
山野
私たちが取り組んでいる地方創生という大きなミッションは、地域金融機関に対して効果を発揮するだけでは実現しません。金融の枠を超えたプレイヤーの課題解決が必要であり、中小企業に向けた課題解決も必要で考え方は共通しています。地方創生にチャレンジしたい人にとっては、金融軸でも中小企業軸でも他サービス軸でもNTTデータは実行しやすい舞台だと思います。
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地方創生は金融業界の掲げる社会課題であると同時に、金融機関だけにとどまらず、広い視野で向き合っていく必要があります。未経験であっても先端のテクノロジーに積極的に挑み、ソリューションとともに自分自身も成長していくことが可能なデジタルバンキング事業部では、業界の垣根も、スキルの垣根も飛び越えて、自由なチャレンジができるはずです。
