株式会社ジールが考えている社会課題
データ活用文化が定着しない
日本企業においてDXが進まない背景の一つとして「データを活用する文化が根付かない」という課題が存在します。システム導入そのものは進むものの、実際の現場では活用が限定的で、導入後に利用が停滞するケースも少なくありません。
特に社員の平均年齢の高い企業や電子化が進まないアナログ企業では、データを活用する意識が低い傾向にあります。
ジールはこの点を問題視し、短期的な成果の創出と推進人材の育成を重視しています。
人材の不足とスキル格差
データサイエンティストやAIエンジニアといった専門人材は慢性的に不足しています。一方で、会社の中では、業務を知り尽くし、データの扱いに長けている社員がデータの分析に関わることがますます必要になっています。
専門のエンジニアだけに任せるのではなく、日々の業務を理解している人がデータを使えるようになることが大切だからです。
ジールは「誰でもデータを使える環境を作ること」を非常に重視しています。そのために、データを扱う仕組みを広く使える形で整えると同時に、AIやデータを正しく理解して使える人を増やすための教育プログラムも進めています。こうした取り組みにより、知識のある人だけでなく幅広い社員がデータを活用できるようになるのです。
生成AIを導入する際にはリスクを正しく管理することも欠かせません。2023年以降、文章や画像を自動で作り出す「生成AI」が一気に有名になりましたが、便利になる一方でセキュリティの問題や倫理的な課題も生じてきました。ジールは、マイクロソフトが提供する「Azure OpenAI Service」といった安全性の高い環境を使い、リスクを抑えながらテストを進めています。そして、安心して利用できる形で生成AIを企業に取り入れることを目指しています。
こうしたリスク管理を並行して進める姿勢は、企業が安心してAI導入を進めるうえで重要な要素といえるため、ジールでは豊富なサポートを提供しているのです。
株式会社ジールのAI導入事例
事例①：Azure Databricksと生成AIによる業務改善
ある製造業の企業の事例ですが、Azure Databricksを基盤にAzure OpenAI Serviceを組み合わせた業務改善プロジェクトを株式会社ジールが支援しました。
データの自動収集と生成AIによる自然言語検索を導入したことで、従来は数日かかっていたレポート作成が数分で完了するようになったのです。
現場の調査では、導入部門の約79％が業務効率化を実感したと報告されています。
事例②：データ仮想化による効率化
ジールは「Denodo」を用いたデータ仮想化基盤を構築し、必要なデータ取得に10営業日以上かかっていた業務をゼロ秒で取得可能な環境に変えました。これにより、社員が日常的にデータを活用できるようになり、経営層から現場まで一貫した意思決定が可能となりました。
事例③：テキスト分析による応対品質向上
ヤマトコンタクトサービスの事例では、顧客からの問い合わせテキストをAIで分析し、感情の傾向を可視化しました。その結果、オペレーターの対応改善点が明確になり、顧客満足度の向上につながりました。
AIが単なる効率化だけでなく、サービス品質の向上にも寄与する好例といえます。
事例④：Microsoft Fabricによるデータ民主化
ジールはマイクロソフトの「Fabric」をいち早く導入し、データ統合と分析をオールインワンで行える環境を構築しました。
これにより、従来は専門部署に依頼しなければならなかった分析が、現場担当者でも実施可能に。データの民主化が一気に進み、全社的な意思決定のスピードが向上しました。
株式会社ジールの提供する5つのサポート
AI系ソフトウエア・IP開発
株式会社ジールでは、1,000件を超える顧客支援の中で培った経験をもとに、短期間でデータを分析できる環境構築を支援する製品を開発し提供しています。
AI系ソフトウエアをはじめ、先端テクノロジーの知見を生かした製品の開発・提供を行なっており、技術的な側面から企業の課題解決に向き合っています。
データ分析・AI/BIコンサルティング
株式会社ジールでは、AI・BIを利用したコンサルティングサービスを提供しています。AIは人工知能による意思決定の補助、BIは企業が持つ大量のデータを収集・分析して経営判断や業務改善に役立てることを指します。
最新テクノロジーに関する専門知識を持つジールのプロジェクト推進経験者が、顧客のビジネス課題解決に向けてAI・データ分析を活用したいというお客様に対し、現状の調査から将来を見据えた戦略の策定、実施方針の提案などを行うサービスです。
データ分析基盤・AI/BIデータ活用環境構築
蓄積したデータをビジネスに活用したい顧客へ向けて、データを最適に活用できる環境を実現すべくシステム開発を請け負っています。要件定義から開発、導入後の運用・保守まで一貫したサポートが魅力です。近年話題のモダンデータスタック型データ活用基盤の提案も可能です。
モダンデータスタック型データ活用基盤とは、クラウドサービスを基盤とした拡張性に優れたデータベースです。AIや機械学習との相性が良く、データに基づく自動判断・未来予測にも活用できます。
データを正しく扱える人材の育成
AIや機械学習で分析したデータも、正しく判断・アクションができる人間がいないと宝の持ち腐れです。株式会社ジールでは、自社でのデータの活用経験を活かして、データを正しく扱える人材を育成しています。
データを蓄積・分析する環境だけでなく、正しく扱える人材を増やしてもらえるのです。
クラウドネイティブ化・DevOps支援
初めからクラウド環境でアプリケーションを実行したい方や、効率的なソフトウェア開発を行いたい方に向けたサポートも行なっています。
クラウドシフトやソフトウェアの運用、セキュリティ性アップなどを豊富な経験とスキル、最新知識を持つエンジニアが支援します。
株式会社ジールが提供しているサービス
ここでは、株式会社ジールが提供している4つのサービスを紹介します。
機械学習・自動化サービス
ジールはデータ基盤の構築から機械学習モデルの開発までを一貫して支援しています。モデル精度の検証だけでなく、実際の業務フローに組み込むまでを伴走する点に特徴があります。
特に「AIを導入したが活用が定着しない」という課題を持つ企業にとって、ジールの支援は有効な解決策となっています。
生成AI活用支援プログラム
Azure OpenAI Serviceの検証プログラムを通じ、顧客企業に最適な生成AI活用シナリオを共に設計します。単なる技術評価にとどまらず、利用部門ごとに異なるニーズを整理し、実務で使える形に落とし込むことが特徴です。
感情分析SaaS「STORYAI」
STORYAIは、文章や動画の内容を生成AIと自然言語処理技術で解析し、感情や意図を抽出するサービスです。広告効果測定やユーザーエクスペリエンス改善など、多様なシーンで活用可能です。
マーケティング部門やコンタクトセンターにおける利用が進んでおり、既に複数企業で成果が報告されています。
DX人材育成「ZEAL DX-Learning Room」
社内のデータリテラシーを高めるためのeラーニングプログラムを提供。座学にとどまらず、業務データを題材にした演習を組み込むことで、現場に直結するスキルを習得できます。
これにより「使える人が限られる」状態を解消し、全社的なデータ活用を後押しします。
AI活用の社会的意義と今後の展望
ジールの取り組みは単なる企業支援にとどまらず、社会的にも大きな意義を持ちます。日本企業が直面する少子高齢化や人材不足の課題に対し、AIを活用した効率化は不可欠です。さらに、感情分析や自然言語処理といった分野は、顧客理解を深める手段としても期待されています。
同社は今後、画像解析や音声解析を含むマルチモーダルAIの活用領域を広げ、製造業・物流業・医療など幅広い産業にソリューションを提供していく見通しです。加えて、データ活用人材の育成を通じて、国内全体のDX推進に貢献していく方針を掲げています。
まとめ：ジールが示すDX成功の道筋
ジール株式会社のAI活用事例は、勤怠管理や物流改善といった特定領域にとどまらず、経営と現場の双方に直結する成果を生み出しています。同社の特徴は、最新技術の導入だけでなく、それを「定着させ成果につなげる」ことを重視する点にあります。
データ民主化、生成AIの安全利用、人材育成。これらを三位一体で推進するジールの取り組みは、今後のDXの成功モデルといえるでしょう。
株式会社ジールとは？
株式会社ジールは2012年7月に設立された、東京・大阪・札幌を拠点とするDX支援企業です。AIやBI、DWH分野に強みを持ち、データ分析基盤のコンサルティングからシステム構築、ソフトウェアやハードウェアの販売・保守、アウトソーシング、さらにはDX人材の育成まで幅広く展開しています。
国内外のBI/DWH製品を扱う豊富なパートナーシップと1,000社以上の導入実績を誇り、特にCognos AnalyticsやSPSSなどIBM関連製品での実績が多数あります。単なるツール導入にとどまらず、顧客企業が持つデータを価値に変え、業務改革や経営判断に活かせるよう伴走するスタイルが特徴です。こうした総合的なデータ活用支援により、日本企業のデジタルトランスフォーメーションを力強く後押ししています。
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