技術探索から戦略立案までを高速化
信頼できる情報基盤が経営判断を変える

高頻度の情報更新とアップデートに好感

NIKKEI KAIが導入されるまでの経緯について、教えていただけますか。

　千葉氏：そもそも技術マネジメントオフィスは、グループ全体の技術戦略の策定と推進を進めていく組織です。例えば、ある新しい技術について、我々が選定・発案し、経営側に対して提言して、推進の承認を得ます。実現に向けては、その技術に長けた部署と連携していく必要があり、その中核的存在も担っています。さらに、選定した技術が事業に貢献できるかを見極めることも我々の重要な役割です。

　石原氏：ただ、さまざまな新技術に網羅的に取り組むのは量が多すぎて、リソースも分散するしどれも中途半端になる。数年後に花が開く技術にこそ投資する価値があります。だからこそ、今の流行だけを追うのではなく、将来性のある技術を見極める中長期の視点が必要です。
　技術選定・推進の基準を「今流行っているから」や「直近の事業のニーズがあるから」としてしまうと、網羅性や先見性に欠いてしまいます。そんな中で「技術戦略の取組みを、より中長期的なものにシフトしていきたい」と経営層からの要請があり、技術探索機能をもっと強化する必要があったのです。

それまで情報収集はどのように？

　石原氏：Google検索や生成AI、調査会社のレポート、外部イベントなど、複数の情報源を横断して収集していました。ただ、技術探索から報告資料作成までの業務範囲が広く、調査に集中できる時間の確保が課題でした。また、多くの生成AI関連の情報は海外発信が中心で、日本の産業構造に即した形で活用するには追加の解釈が必要でした。

　千葉氏：生成AIが出力する情報を信頼できるのか、出力の根拠となる情報ソースをすべて確認できるのか。経営層に提言する立場としては、情報の信憑性は譲れない問題でしたね。また「情報を集める段階」と「集めた情報を実際の戦略に活用する段階」が分断されてしまうことも懸念点です。その点でNIKKEI KAIは、信頼性の高い情報ソースをもとにAIが分析・整理した結果をそのまま戦略立案プロセスへつなげやすい点が強みだと思いました。

　石原氏：日本経済新聞社さんは多くのメディアを持っていて、産業界を幅広くカバーしているので、主要な産業領域の情報を十分に得られると判断しました。また、NIKKEI KAIは1日4回更新※なので、生成AIで注意しなければならない最新情報の把握にも安心感があります。

　千葉氏：情報ソースの更新だけではなくて、AIとしての機能や使い勝手もかなりの頻度でアップデートされていることも、導入を後押しした重要なポイントですね。

※2026年6月16日から、更新頻度が「4:00～21:00まで毎時更新」に更新されています

NIKKEI KAIは社内外の説明時に大きく貢献

NIKKEI KAIを業務においてどのように活用しているのか、具体的に教えてください。

　石原氏：NIKKEI KAIの導入によって、これまで1、2日かかっていたリサーチ業務が数十分で終わるという点では、劇的な短縮効果が得られたと思っています。
　ただ本来、我々の役割は、単にリサーチ業務を行うことではありません。技術トレンドを踏まえながら、「BIPROGYグループとして何に取り組むべきか」を判断し、経営へ提言することです。ですから、経営層と新しい技術について話す中で「この技術については、NIKKEI KAIではこのような考察が出ています」といった説明ができたり、お客様から「こんな技術が流行っているようだけれど？」と聞かれたときに「BIPROGYとしてはこういった見解です、ちなみに情報ソースはNIKKEI KAIのこの記事です」と回答できたりする――そういった使い方ができるように取り組んでいるところです。

　千葉氏：技術戦略を実行する前段階の「技術探索」には、広い視野とスピードが求められています。ある新技術を「知りつつ取り組まない」のと、「知らなくて取り組まない」のはまったく違うことなので…。その際に「新技術に関して先進的な使い方をしているスタートアップ企業がある」という記事がNIKKEI KAIにあれば、我々としては視界に入りやすい。さらに「技術戦略のテーマに採用する」となった場合は会社としての判断が必要になるため、後押しする説明材料が求められます。その際に、NIKKEI KAIは信頼できる情報ソースとして役立っていますね。

AIとの協働を深め、戦略の精度を高めていく

NIKKEI KAIは、BIPROGYグループの中長期的な技術戦略策定に貢献できていますか。

　千葉氏：ええ、貢献してくれています。技術戦略の提案をかなりの短期間で取りまとめ、経営層への説明を経て承認を得ることができました。
　それだけでなく、社内向けに技術戦略の報告会を行ったのですが、そのアンケート結果がかなり良い反応でした。我々が選定した技術の確からしさに対して社員から高い共感を得られています。

　石原氏：こうした成果を出せた背景には、根拠の示し方に対する意識の変化もあります。
　我々が選んだ技術を実際には技術部門のメンバーが取り扱い、具体的に活動していくので、技術部門の納得なしには何事も進まない部分があります。一方でスペシャリストである技術部門のメンバーは、技術の視点は強いものの、3Cのようなマーケット視点はやや弱い部分があります。
　「良い技術だから」というだけでは、経営層はもちろん、技術を適用する現場部門や営業、お客様への理解を得るのは難しいです。その点において、きちんとマーケット面での根拠を持った説明をする際に、NIKKEI KAIは武器として役立つと感じています。

　個人的には、今後、NIKKEI KAIを始めとしたAIを活用する際には、私たち人間側に「ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL：AIの判断・運用プロセスに人間が積極的に関与することで、出力の質や信頼性を担保する考え方）」が必要だと考えています。
　何しろ我々は、明確な正解のない、未知の領域のリサーチをAIにさせているわけですから。AIが出した分析結果に対して、人間が「なぜそうなるのか」という仮説を立て、さらに深い調査を重ねる。このループを高速で回すために、即応してくれるNIKKEI KAIのようなAIは不可欠です。

　千葉氏：私の場合は「情報をどのようにして多面的に見るか」が必要だと思っています。NIKKEI KAIをただの情報ソースと捉えず、NIKKEI KAIの出力と、記事原文や他の情報ソースを突き合わせて多面的に検証しています。
　今はまだAIに出力させ、そのレビュアーとして人間がいるような状態ですが、今後、AIの出力精度がさらに上がれば、人間はより高度な判断や戦略構想に集中できるようになります。AIの進化に合わせて活用の深度を上げていくことで、生産性は一段と向上していくのではないでしょうか。そうなると、AIをどう活用するかによって、成果に大きな差が生じそうですよね。組織としてNIKKEI KAIを中心としたAIの活用度を高め、技術戦略の精度と説得力をさらに引き上げていきたいと考えています。