日立ソリューションズ（柴原節男社長）は、ソフトウェア製品の開発手法の改革を推し進めている。同社の海外法人との組織横断的な開発タスクチームを結成するとともに、AI（人工知能）などで外部の技術や知見を積極的に採り入れるオープンイノベーションの手法を実践。これまでの国内／社内中心の開発体制とは一線を画すものだ。こうした開発手法を駆使することでグローバル市場で通用する製品開発や、顧客の売り上げや利益に直結するSoE（価値創造型システム）領域への進出を加速。自社ソフト製品を軸にしたビジネスを伸ばしていく。（安藤章司）

まずは文書管理「活文」で実践

　日立ソリューションズは、情報漏えい防止の「秘文」や、文書管理の「活文」をはじめ、数々の自社ソフトウェア製品を開発しているSIerである。しかし、販売先は国内が中心であり、どうグローバル市場へ売っていくかが課題となっていた。同社はすでに北米や欧州、中国、ASEANの主要市場に進出しており、販売やSI（システム構築）を担う基盤は整いつつある。自社のソフト製品についても、こうした海外法人と組織横断的タスクチームを組んで開発することで「グローバルに通用する製品開発」（同社の三原丈英・ビジネスコラボレーション本部本部長）を推し進めていく。

　グローバル開発タスクチームによる開発体制の改革で先陣を切ったのは、三原本部長が率いる文書管理「活文」の製品開発部門だった。文書管理は、業務アプリケーションのなかでも成熟度が高い製品ジャンルではあるものの、AI活用するとなると、また話が違ってくる。AIは技術革新が激しい分野であり、最新のAI技術を“枯れた”文書管理に入れ込むことによって、文書管理の新しい活用の仕方がみえてくる。

　きっかけは、同社北米法人のDynamicsチームが手がけた「あるSI案件だった」（同社の三宅立記・オープンイノベーション戦略部部長）という。北米法人は、マイクロソフトのERP（基幹業務システム）DynamicsをベースとしたSIを強みとしている。2015年秋頃、カナダのエネルギー関連のユーザー企業でDynamics案件を手がけていたところ、「請求書の金額をERPに入力する手間を省きたい」との顧客の要望を聞きつけた。北米法人は、すばやく日本の活文チームに、この要望を伝えたところ、AIを活用すれば課題解決の道筋をつけられることがわかった。

　さっそく、日本と北米法人の組織横断タスクチームを結成し、請求書に書かれている「請求金額」をAIの一種である機械学習で正確に読み取ってERPへ入力するモジュールを開発。OCRで読み取っただけでは、どこの「数字」をERPに入力したり、文書管理システムで保存すべきなのかわからない。そこで、機械学習によって、まずは最も重要な「請求金額」を的確に探りあてるようにした。

　北米ではDynamicsと連携する文書管理モジュールの1機能として実装し、Dynamics案件に絡めて販売する。課題を提供してくれたカナダのユーザー企業も「強い関心を示している」（同）と手応えは上々だ。

国内外バランスよく成長する

　国内に目を向けると電子帳簿保存の規制緩和が進み、請求書や領収書を電子的に管理する動きが活性化している。とりわけ今年度からスマートフォンのカメラで読み取った領収書が認められるようになってからは、「文書管理システムで各種帳票を管理したい」というニーズが高まっている。請求書の判読機能を17年初頭から本格的に実装していくことで、国内における来年度（18年3月期）の「活文」関連ビジネスを1.5倍に増やしていく方針だ。

　日立ソリューションズでは、さらに踏み込んで文書を分類したり、内容を読み取って提案する領域への進出を目指している。請求書や領収書の管理を「SoR（記録型システム）」とすれば、文書の分析／活用は顧客の売り上げや利益に直接的に役立つ「SoE」の領域だといえる。分析や活用に向けて提案するのはAIの役割で、例えば顧客接点であるコンタクトセンターでやりとりした内容を分析し、問い合わせの多い箇所を自動的に抽出したり、よくある問い合わせ一覧（FAQ）への追加を提案することで、データの活用に役立てることを想定（図参照）。早ければ来年春頃には製品に実装していく予定である。

　文書管理はERPで使うような定型データだけでなく、顧客接点などで発生する非定型データも多く扱う。定型データに比べて、扱いに手間のかかる非定型データをAIによって自動的、効率的に分析／活用することで、顧客のビジネス改革につなげるのが狙い。ただ、こうしたSoE的アプローチを推し進めるには、AIエンジンの性能向上が欠かせない。今回、採用した一連のAIは日立ソリューションズが独自で開発したり、OSS（オープンソースソフト）をベースにカスタマイズしたりしている。

　柴田雅寿・オープンイノベーション戦略部技師は、「社内だけで開発するのではなく、先進的な技術や知見をもつ外部のビジネスパートナーとの協業を推進していくことがポイントとなる」と話す。業務で使うAIは、汎用的なものより、用途に特化して深掘りしたほうが投資対効果が高い。例えば、請求書を読み解くことに特化したAIならば、「請求金額」だけでなく、各項目の内容と数字を的確に分析することも近い将来は可能になる。

　同社の直近の売上高は2500億円強で、向こう3年で300億円ほど売り上げを伸ばす計画。このうち、半分余りは海外関連で稼ぎ出すことを目標に掲げる。今回の「活文」のAIモジュール開発のように、グローバル規模で開発タスクチームを結成したり、オープンイノベーションの輪を広げていくことで、国内外をバランスよく成長させていく。