NTT DATA、Codex で分析を 30 分に短縮
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NTT DATA Group は OpenAI との戦略的パートナーシップに基づき、社内専門機関(CoE)を設立してライセンス配布や利用監視を行い、96% 以上の満足率と生産性向上を実現した。
AI深層分析を開く2026年7月29日 05:04
AI深層分析
キーポイント
ChatGPT Enterprise の全社展開と基盤構築
NTT DATA Group は OpenAI との戦略的パートナーシップに基づき、社内専門機関(CoE)を設立してライセンス配布や利用監視を行い、96% 以上の満足率と生産性向上を実現した。
Codex の大規模展開とタスク委任
同社は Codex を約 9,000 名の従業員に拡大し、技術・非技術チームがアイデア探索だけでなく、明確に定義されたタスクの実行にも AI を活用している。
インシデント分析の劇的短縮事例
従来 5 名の熟練エンジニアと 3 日を要していた複雑な重要システムのインシデント分析を、Codex の自律的な調査・実行機能により 30 分で完了させる成功例が出た。
AI リーダーシップによる組織変容
NTT DATA Group の AI 技術部門は、AI が業務を主導する可能性が ChatGPT の登場に匹敵するインパクトを持ち、社員の思考様式を変えたと評価している。
エンジニア以外への展開
「Client Zero」アプローチにより、非技術職の従業員も日常業務でAIを活用するようになり、Codexの利用範囲が開発から多様な機能へ広がっている。
重要な引用
The work had previously required five experienced engineers and taken three days to complete. With Codex, the full process was completed in 30 minutes.
More than a coding assistant, Codex can independently investigate, execute, test, and revise based on an instruction.
"Codex has changed how people across the company think about AI," says Hiroaki Sato of NTT DATA Group's AI Technology Department.
"Codex is about more than helping developers write code faster. As ChatGPT Enterprise has become part of how our employees think, explore ideas, and solve problems, Codex opens the door to a new way of working. By enabling AI to research, organize, execute, and validate work, it empowers every employee to transform how they approach their role."
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編集コメント
NTT DATA Group が示したインシデント分析の劇的短縮事例は、AI エージェント技術が実務レベルで即座に成果を生み出す可能性を浮き彫りにしている。同社の成功は、単なるツールの導入ではなく、組織文化と業務プロセスの変革を伴う AI 活用モデルの確立を示唆しており、他社にとっても重要な示唆となる。
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NTT DATA Group は、コンサルティングからシステム開発、運用までを手掛ける日本発のグローバル IT サービス企業です。AI がビジネス環境を再構築する中、同社は頭数を増やして収益を拡大する従来の成長モデルから、AI を活用して付加価値を創出する新たなモデルへと進化を遂げています。
この変革を支えるため、NTT DATA Group は社内で ChatGPT Enterprise の導入を進め、従業員が AI を日常業務に組み込むためのプログラムも開始しました。その基盤の上に Codex を約 9,000 名の従業員へ拡大し、技術職だけでなく非技術職のチームも、単なるアイデアの対話による探索にとどまらず、明確に定義されたタスクを実行する手段として AI を活用しています。
全社的な ChatGPT Enterprise の導入が Codex の基盤となる
2025 年 5 月に OpenAI とグローバルな戦略的パートナーシップを締結した NTT DATA Group は、社全体での ChatGPT Enterprise の展開に踏み切りました。これに伴い、ライセンスの配布、技術検証、イベント開催、ユースケースの開発、利用状況のモニタリング、知識リソースの整備、そして AI を最大限に活用するためのシステム構築などを支援する、社内 OpenAI 卓越センター(CoE)を設立しました。
その結果、ChatGPT Enterprise は NTT DATA Group の日常業務を支える主要な AI ツールの一つとなりました。社内調査では、回答者の 96% 以上が ChatGPT Enterprise に満足していると答え、95% 以上が生産性の向上を実感しています。
日常業務を通じて、従業員たちは AI を研究や文章作成、コンテンツ制作に活用する経験とスキルを蓄積してきました。これらの習慣が組織の次のステップへとつながり、明確に定義されたタスクを Codex に委譲する体制が整いました。
初期の利用事例が Codex の勢いを加速させる
Codex の可能性を示す最初の成功事例の一つは、重要システムの複雑なインシデント分析の自動化です。従来はこの作業には熟練したエンジニア 5 名を投入し、完了までに 3 日間の時間を要していました。しかし Codex を活用すれば、プロセス全体をわずか 30 分で完遂できます。
この結果はすぐに経営層の注目を集め、Codex が実現可能な未来を示す初期の実証事例となりました。コーディングアシスタントの域を超え、Codex は指示に基づいて独自に調査・実行・テスト・修正を行う「エージェント」として機能します。この自律的な能力が、社全体での導入を加速させる原動力となりました。
NTT DATA Group の AI 技術部門である佐藤弘明氏は、「Codex は社内の人々が AI をどう捉えるかを変えました。AI が業務の主導権を握るという発想は、ChatGPT の登場に匹敵するインパクトを与えています」と語ります。この初期成功以降、NTT DATA Group 内の各チームは Codex の独自性を活かした新たな活用事例の探索を続けています。
「Codex は、開発者がコードをより速く書くのを支援するだけではありません。ChatGPT Enterprise が社員の思考やアイデアの探求、問題解決の一部として定着した今、Codex は働き方の新たな扉を開きます。AI に調査、整理、実行、検証を任せることで、すべての社員が自分の役割へのアプローチを変革できるのです。」
—NTT DATA グループ 全球 AI オフィス責任者 塩野雄二氏
エンジニアリングを超えた Codex の可能性拡大
インシデント分析で示された可能性は、ソフトウェア開発の領域にとどまりません。NTT DATA グループが掲げる「Client Zero(クライアント・ゼロ)」のアプローチでは、自組織を最初の顧客と位置づけ、社員に日常業務での AI 活用を促しています。その結果、Codex の導入はエンジニアから広範な機能を持つ非技術職の社員へと拡大しつつあります。
「『Client Zero』のアプローチを通じて、私たちは自組織内での AI 利用を積極的に推進しています」と佐藤氏は説明します。「Codex には大きな可能性があり、多くの部署の社員がそれぞれの業務に応用する道を見出しています。」
非技術職の社員たちはすでに、Codex を活用して軽量ツールの構築、大量ファイルの整理、Excel でのデータ分析、ドキュメントの要約、反復作業のスクリプト化を行っています。これらは自動化したいものの、手動で処理するには時間がかかりすぎるタスクです。
例えば、従業員は Codex を使ってクレジットカード明細書から交通費を抽出し、旅費精算フォームへ転記しています。Codex は複数のファイルにまたがって動作でき、各シートの構造や入力ルールを理解した上で、転記完了後の検証も支援します。これにより、従来は手作業で手間のかかっていた業務が大幅に効率化されました。
もう一つの大きな変化は、技術者によるサポートを必要としていた業務を、非技術系の従業員でも完遂できるようになった点です。例えば分析レポートの作成では、以前はビジネスインテリジェンスツールでデータを準備し、ダッシュボードを構築する必要がありました。Codex を使えば、従業員は生データから直接分析して必要なレポートを作成できます。これにより効率性が向上するだけでなく、専門的なツールやスキルへの依存も減っています。
このように Codex はソフトウェア開発の支援にとどまらず、かつて専門知識を必要としていた業務の参入障壁を下げています。開発経験のない従業員でも、職務で実際に活用できる実用的な成果物を作成できるようになったのです。
誰もが安心して Codex を使える環境の構築
組織全体で Codex の利用を広げるため、特定のチームや個人に限定するのではなく、全員が安全かつ自信を持って利用できる環境を整える必要性を NTT DATA グループは認識しました。この基盤は、同社従業員だけでなく、多様な業界で支援している顧客にとっても極めて重要です。
エンタープライズ利用に向けて Codex を準備する際、OpenAI の CoE(Center of Excellence)はセキュリティガイドラインを策定・導入するとともに、実用的な活用指針も同時に提供しました。これらのガイドラインでは、使用可能なデータの範囲、Codex が接続できるシステム、ネットワークトラフィックの管理方法、適用すべきサンドボックスモード、適切な自動化レベル、そして人間のレビューが必要な箇所などを明確に定義しています。その結果、技術職だけでなく非技術職を含む全従業員が、Codex を活用した新しい取り組みを自信を持って試せる環境が整いました。
こうしたセキュリティとガバナンスの基盤が確立されたことで、Codex の導入は限られた先進的なユースケースから一歩進み、現在では約 9,000 人の従業員の日常業務に確実に浸透しつつあります。
「安全で適切に管理された環境を整えることは、従業員が Codex を自信を持って利用するために不可欠です。私たちのビジョンは、Codex をエンジニア向けのツールにとどまらず、非技術職を含むすべての従業員の日常業務に自然に溶け込ませることです。そうすることで、各人の専門知識やアイデアをより大きな成果へと変えるお手伝いができればと考えています。」
—NTT DATA グループ 全球 AI オフィス責任者 塩野雄二氏
結果のサマリー
NTT DATA グループにおける Codex の導入は、実験段階を超え、組織全体で具体的な成果を上げ始めています。
NTT DATA Group は、以前は熟練したエンジニア 5 人が 3 日かけていた複雑なインシデント分析を、わずか 30 分で完了させることに成功しました。また、利用ガイドの公開とハンズオン研修を実施した結果、Codex の週次アクティブユーザー数を 1.4 倍に増加させました。さらに、Playwright を活用して社内システムの運用を自動化し、ルーチンワークにかける時間を削減。この自動化を「スキル」としてパッケージ化することで、組織全体での導入も実現しています。
リーダーシップの教訓
NTT DATA Group の経験は、Codex を組織に根付かせるための 5 つの教訓を示しています。
- ChatGPT Enterprise を日常業務の一部とし、AI と協働するために必要な習慣を従業員が身につけられるよう支援する
- 学習効果や口コミによるネットワーク効果を創出するため、ChatGPT Enterprise を組織全体に広く展開する
- 適切なセキュリティとプライバシー保護を講じ、従業員が AI を安全に活用できる環境を整える
- 導入はスタート地点と捉え、利用データやアンケート、従業員へのインタビューに基づいて継続的に採用促進プログラムを改善する
- コア・エクセレンス(CoE)が高インパクトのユースケースを特定し一般化して、適切な safeguards を伴いながら再利用可能なベストプラクティスとして共有する
組織の知見を顧客価値へ転換
NTT DATA Group の野望は、個々のタスクの効率化にとどまりません。AI を日常業務に組み込むことで、人と AI がそれぞれの強みを発揮し合い、より大きな価値をより迅速に生み出す環境を創出しています。
従業員は ChatGPT Enterprise を用いて思考を深め、Codex によって定義された目標に向けたタスクを実行します。方向性を設定し結果を検証するのは人間であり、AI は情報の解釈と作業の推進を担当します。この協働体制を技術者だけでなく非技術職にも広げることで、NTT DATA グループは個々の能力を向上させ、組織全体の執行力を強化しています。
CoE(専門センター)や従業員コミュニティ、そして堅牢なセキュリティとガバナンスの支援のもと、同社は各部署内でインパクトの高いユースケースを特定し、それらを再利用可能なプロセスやベストプラクティスへと昇華させています。これらは組織全体で共有されるようになります。
「AI ドライブンカンパニー」というビジョンの下、NTT DATA グループは全従業員の知識と専門性を最大化し、新たなサービスやビジネスプロセスを創出するとともに、顧客の業務変革と成長を支援することを目指しています。自組織内で AI の価値を実証することで、その波及効果を顧客や社会全体へと広げていく計画です。
AI算出
導入事例ainew評価非常に高い
AI エージェントの運用実装事例として具体的かつ独自性のある数値データが含まれており、日本企業の実践例としての価値が高い。ただし、これは特定の顧客(NTT DATA)の導入事例であるため primary_news よりも customer_case_study に分類される。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 75
- 情報源の信頼性
- 100
- 新規性
- 75
- 調べる価値
- 75
- 重複の少なさ
- 100
- 日本での有用性
- 100
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