日立の最適化ソリューションを支えるエキスパートを紹介するインタビューシリーズ。今回は、SEの領域を超えて、お客さまと最適化を結ぶさまざまな業務を担当している西村和哉に話を聞きました。
飲料メーカーのお客さまとの協創で、AIを活用した生産計画を自動立案するシステムを開発した経緯や、最適化サービスの拡販、お客さま業務への定着を推進するための活動などを語ってもらいました。

Q1 これまでの経歴を教えてください

大学院では量子光学の研究をしていました。最近話題の量子コンピューターなどに関わる基礎技術の研究です。日立を選んだ決め手は、説明会に来ていたOBの方たちがユニークでおもしろそうだなと思ったことです。ただ、会社では学生時代の研究とは別の新しいことにチャレンジしたかったので、お客さまと一緒に仕事ができそうなSEを希望して入社しました。最初に配属されたのは関西で、製造業の基幹システムを構築するプロジェクトで設計とプロジェクト推進を担当しました。その後は、SAP^※の導入やリプレースのプロジェクトに提案から参画するプロジェクトマネージャーとして従事。その間にDXによる業務改革の案件も担当するようになり、近年は製造/流通業のSCM（サプライチェーンマネジメント）領域を中心にDXを起点とした最適化プロジェクトに従事し、AIを活用したサプライチェーン計画最適化サービスを立ち上げ、この拡販を推進しています。

※

SAP、およびその他のSAP製品、サービスは、ドイツおよびその他の国々におけるSAP SEまたはその関連会社の商標または登録商標です。

Q2 最適化のどのような業務を担当していますか

お客さまと最適化の研究者・技術者のチームとをつなぐのが私の仕事だと思っています。業務でいうと最適化サービスの事業計画や拡販計画の立案、プロモーション活動、最適化プロジェクトの推進といったところになります。研究者としてAIを開発するのではなく、お客さまに最適化サービスの価値を理解していただいて、実際に使ってもらえるようにするために提案から折衝や説明、セミナーなどを行っています。職種としてはSEになりますが、業務内容はよりコンサルタントに近いものになっていますね。

Q3 最適化に取り組むようになったきっかけは

飲料メーカーのお客さまとの協創でDXによる業務改革を検討していた中、AIを活用して生産配分・輸送計画を立案したところ、採用していただきました。これが私の最適化デビュー案件です。それまでは担当部署の人たちが経験に基づいて生産と輸送の計画を立てていましたが、扱う製品の種類が急増するなど制約が複雑化して立案が困難になってきていたので、AIでつくった計画と比較検証してみましょうというところからプロジェクトが始まりました。当初はAIが立てた生産計画に対して「どうしてそうなるの？」と疑問を持っていたお客さまでしたが、そうなる理由と見込まれる効果やこれまでの計画との差分などを明確に示して合理的な説明を繰り返すことによって納得してもらうことができ、導入に至りました。

Q4 最適化の拡販で重視していることは

最適化案件では、PoCによって実現性や創出効果などを判断してサービス導入の可否を決定しますが、結果を受けて「費用対効果として厳しい」という判断でストップがかかることもあります。そうなると、お互いの時間や経験、構築してきた関係性などが無駄になってしまうので、PoCの段階でお客さまの経営数値に直結するKPIを最適化サービス導入によって最大化、もしくは最小化できるよう目標設定することを意識しています。

また、ある案件では、お客さまの幹部の方から「AIで本当にできるの？ AIってどんな形をしているの？」と聞かれたので、次回の打ち合わせに開発者を連れていって「彼がAIです。」と紹介し、お客さまと開発者が直接会話する機会をつくりました。AIで立案するといっても、システムだけでなく、そこに人がいてお客さまの要望に対応していることを理解してもらったことでお互いの距離が縮まり、一緒になってよい結果を模索していく雰囲気が醸成できました。また、お客さまの困りごとを直接聞けたことで、開発者のモチベーションアップにもつながりました。

Q5 最適化における日立の強みはなんでしょう

日立自身がモノづくりをしているので、最適化という言葉が注目される以前から最適化に取り組んでいたチームがあり、そのノウハウがSEや研究所のメンバーに蓄積されています。そうした人財を有効に活用できることが一つの強みだと思います。また、最近は日立社内でいろいろな最適化サービスが立ち上げられています。そうした立ち上げや事業化の苦労を知る人財が数多くいることも強みになると思っています。今後の強化策として、最適化のキーパーソンが集うワーキングチームを編成し、定期的に案件情報やそれぞれの案件で培ったノウハウを共有したり、受け渡したりできるようにしています。業種や業務のやり方の違いによっていくつかの最適化モデルをテンプレート化して、誰もがいつでも使えるようにプールしておく活動も行っています。

Q6 最適化を通じてやっていきたいことは

私たちのチームでは、これまで主に食品業界のお客さまの最適化を実施してきました。そこで見えてきたのは、一社だけの最適化では創出できる価値に限界があるということです。そこでサプライチェーンでつながっている複数の企業間のデータや業務最適化を連携させることによって、より広く社会に寄与できるような新たな価値をつくり出していけたらと考えていて、実際に活動を始めています。これまで最適化サービスを導入してきたお客さまとサプライチェーンでつながっている別の会社と日立が一緒に話をしながら実案件ベースで進めていくことで、食品業界の全体最適化に向けた第一歩にしていきたいです。まずは食品業界での実現をめざしていますが、将来的にはその経験を生かして別の業界の全体最適化にも挑戦できたらと思っています。