【ヘッドウォータース】過去最高売上高を6年連続更新・今期は積極投資も｜2024年12月期通期決算説明（7）

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実際、当社ではこの「AIエージェント」というキーワードが注目される前から、すでに多くのAIエージェントプロジェクトを手がけていました。そのため、生成AIやAIエージェントに関するサービスラインナップは大幅に拡充しています。昨年すでにクライアントのニーズをキャッチアップして、開発をしたものをサービス化しているので、基本的に当社はいち早くAIエージェントを提供して実装しており、充実したサービスラインナップとなっています。

AIエージェントの取り組みにおいて、マイクロソフトとのアライアンスは欠かせない要素だと考えています。昨年、当社はデータ＆AI領域で「AIイノベーションパートナー・オブ・ザ・イヤー」を受賞しました。これは、生成AIの領域において、マイクロソフトから「日本ナンバーワン」と評価された証です。さらに、マイクロソフトはChatGPTを提供するOpenAIと強い関係を持つ企業であり、そのマイクロソフトが日本ナンバーワンと認定したということは、エンタープライズ向けの生成AI導入において、当社が国内で最も実績を持つ企業であると言えます。

実際、マイクロソフトの関係者からもそうした評価をいただいています。また、マイクロソフトが表彰する「生成AIに関するトップエンジニア」に、当社から7名が選出されました。これはAI分野において日本最多の人数であり、生成AIの実装に関するトップエンジニアを日本で最も多く抱えている企業であると言えます。

もう1つは、マイクロソフトの「Specialization」認定資格についてです。これはパートナー企業の中でも特に高度な専門性を持つ企業に与えられる資格であり、当社はこの上位に位置しています。そのため、マイクロソフトが日本市場のマーケティングに投入する予算を、当社が活用することも可能になっています。この資格を取得した当時、日本で認定を受けた企業はわずか4社しかなく、当社はその上位4社のうちの1社という立ち位置です。これほど強固なパートナーシップを組んで推進しているため、クライアントから生成AIやAIエージェント関連の案件相談があった場合、まず当社に声がかかるという形が確立されています。

ここから、具体的な事例についてお話ししたいと思います。この内容は、世界でもほぼ初の試みとされる、証券会社・金融機関向けのAIオペレーターの開発・提供についてです。このAIオペレーターは、証券取引に関する相談に対応するAIであり、金融機関の業務を支援する役割を果たします。しかし、金融業界には金融商品取引法（金商法）などの法律が関わるため、AIによる応答が許可されるには厳しい規制をクリアする必要があります。当社のAIオペレーターは、この許可を取得済みであり、正式に運用可能なものとなっています。

また、生成AIは基本的に「正確ではない情報を生成するリスク（ハルシネーション）」を持っているため、証券取引のような法律が関わる領域では、100％正しい情報を提供することが絶対条件です。そのため、金融系のAIオペレーターとして、このレベルの実装ができた事例は世界的にもほぼ存在せず、日本初の取り組みとなります。このAIオペレーターの仕組みは非常に複雑で、最初に電話へ出るAI自体はそれほど高度なものではありません。

まず、このAIがユーザーの意図を理解し、次にどのAIへ振り分けるかを判断する「階層型のAI構造」を採用しています。つまり、表面的には1つのAIが対応しているように見えても、裏側では複数のAIが階層的に連携し、それぞれの専門領域に応じて対応しています。さらに、過去大和証券様が蓄積した膨大な会話データを統合し、生成AIが適切な情報を抽出・回答できる仕組みを構築しています。

本当に対応が難しいケースは、全体の10％にも満たない程度であり、ごく数％のみを人間のオペレーターに振り分ける形で、完全に運用できる仕組みを構築しています。しかも、これはtoC向け（一般消費者向け）のサービスであり、実証実験レベルのものではありません。実証実験で動かすだけなら簡単ですが、実際に一般ユーザー向けにリリースし、運用できている点が非常に大きなポイントです。これは他社ではほとんど見られない事例だと思います。正直、自画自賛になってしまいますが、うちのメンバーは本当にすごく頑張ったと思います。

さらに、このAIオペレーターは最高水準のセキュリティレベルで運用されているため、今後はより簡易なモデルを安価に展開し、他の業界にも転用できる可能性があります。この技術は、当社が提供するAIエージェントの大きな柱の1つになっていくと考えています。

こちらは、JR東日本様に提供している「Copilot for 駅員」というAIエージェントで、駅員の業務を補助するシステムになります。業務を詳しく聞くたびに、その複雑さに驚かされます。例えば、旅行会社を通じて購入したチケット、特定の割引が適用されたチケット、正規の料金で購入したチケットなど、それぞれ異なる条件のチケットがキャンセルされた際に、どのように払い戻されるのかを完全に把握できる人はほぼいないのが現状です。状況のパラメーターが多すぎて、検索してもすぐに答えが見つからないためです。

これに対し、AIがデータベースと連動し、駅員がAIに話しかけることで、適切な解決策を提示してくれるというのがこのAIエージェントの役割です。やはりデータを活用することで、データ統合やデータ活用ができ、そこに生成AIの技術が組み合わさることで、より精度の高い回答が可能になります。もう一つ重要なのは、やはりUIが優れていないと、どんなに良い技術を使っても人は使わなくなるという点です。最初にお話ししたように、UI/UXの設計が非常に重要で、使いやすさがなければ、どれだけ高性能なAIであっても実際の業務では活用されません。このように、データ統合、生成AI、優れたUI/UXという要素を一社で完結させ、スピード・精度・コストのすべてを考慮した実用的な形で提供できています。

これは、先ほどお話ししたエッジAIの話に関連し、センサーを活用したソリューションが多いという内容になりますので、ここでは割愛します。

結果として、昨年はAIエージェントのプロジェクトを多数手がけました。以前にもお話しした通り、特に大企業を中心に進めており、合計で17社のプロジェクトを実施しています。その中には大和証券様も含まれており、さらに17社のうち13社が年商1兆円以上の企業ということで、ほぼ超大手企業ばかりです。特に、AIエージェントの実装において、超大手企業向けに展開し、さらにtoC向けのサービスとしてリリースしているという点では、当社がトップ企業であると実績ベースで言えるかと思います。

こちらは、この2年で生成AI系の売上が10倍に伸びていますということを示しています。いろんな領域があります。

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