Interview 人を知る

06 "業務改革"と
"AI"をつなげて、
質と生産性を高める環境をうみだせ。

阿部雄貴 Yuuki ABE

インフラエンジニア

先端テクノロジー部
デジタル技術部門
AI技術担当

2023年入社

これまでの経歴
現在の主な業務
NTT東日本を選んだきっかけ・決め手
入社前後で変わったこと・気がついたこと
NTT東日本で活きている前職のスキル・経験
現在の業務でやりがいや成長を感じた点
NTT東日本で働く上での面白さやメリット
今後の展望・目標

これまでの経歴

ITベンダーのシステムエンジニアとして、約5年間、製造業向けのソフトウェア・ソリューション開発に従事。その後、教育・人事サービス会社で社内SEとして2年半勤務する。さらに映像関連のAIプラットフォーム・製品販売を行うITベンチャー企業で、自社製品の販売推進や技術提案、プロジェクトマネジメント業務に2年間携わる。2023年、NTT東日本に入社。

現在の主な業務

先端テクノロジー部のチーフとして、生成AIや機械学習などを活用し、社内業務の高度化・効率化を推進している。AIの先端技術を調査・評価し、業務への適用を見据えて実装。各部署と連携しながら導入支援を行っている。現在は、社内ヘルプデスク業務の高度化やネットワーク障害対応などにAIを活用し、判断の質とスピードを高めることで、品質と生産性の両立を目指す開発プロジェクトに参画。AIエンジニアの育成に向け、若手社員のフォローアップも担当している。

Question

01

NTT東日本を選んだきっかけ・決め手

前職では、AIプラットフォーム製品の販売推進などに携わり、AIを「つくる」だけでなく「届けて根付かせる」経験を積んできました。大きな手応えを感じる一方で、「より事業の中核に近いポジションで、AIによる業務プロセス改革を実現したい」「AIの内製開発から業務適用まで、一気通貫で推進したい」という思いも強くなり、転職を考えるようになりました。NTT東日本はAIの内製開発体制が整っており、社内での導入実績も増えています。AI事業に本気で取り組む姿勢が伝わり、大きな魅力を感じました。また、通信インフラ事業は社会活動に不可欠です。AIによって業務改善を進めることは、インフラ事業の高度化・効率化につながり、ひいては社会の安心や利便性の向上にもつながる。その点にもやりがいと将来性を感じました。さらに、子どもが生まれたことで、ワークライフバランスを見直したことも転職理由の一つです。スーパーフレックス制度や在宅勤務など柔軟な働き方ができるNTT東日本なら、仕事と生活を両立しながら高いパフォーマンスを発揮できると感じたことも、入社を後押ししました。
02

入社前後で変わったこと・気がついたこと

入社前は、NTT東日本のような大企業は開発に慎重で、特にAIのような先端技術を扱う際にはセキュリティルールが障壁になるのではないかと懸念していました。しかし、実際に入社してみると、目的に応じて必要なものを必要なタイミングで取り入れる柔軟性があり、スピード感をもって開発を進められる環境でした。ルールを重んじる文化はありますが、その一方で状況に応じてルール自体が見直されています。「昔からのやり方を守る」というよりは、「より良くしていく」姿勢が根付いている点に、良い意味でギャップを感じました。また、経験者採用社員はプロパー社員に比べて昇格で不利なのではないかと思っていましたが、こちらも思い込みに過ぎませんでした。私は短期間で昇格することができ、他の経験者採用社員もプロパー社員と同様に評価されています。公平性が高く、安心して仕事に注力できる職場だと感じています。
03

NTT東日本で活きている前職のスキル・経験

これまで勤めた企業では、システム開発から運用・エンハンス、PoC（検証）まで一連の工程を経験してきました。現在取り組んでいるAIによる業務改善プロジェクトでも、こうした経験が大いに役立っています。プロジェクトの推進にあたっては、セキュリティポリシーや運用ルールを踏まえた設計、費用対効果の精査、運用時の業務担当者との合意形成など、多角的な視点が求められます。また、開発スキルだけでなく、プロジェクトのマイルストーンを設定し、役割分担した上で各所とコミュニケーションを図る調整力も重要です。さらに、AIは絶えずアップデートが続き、日々イノベーションが起きる分野です。テクノロジーを追いかけることに好奇心を刺激されるエンジニアとしての資質も、今の仕事に活きています。
04

現在の業務でやりがいや成長を感じた点

AIを活用して業務プロセスを改善するには、さまざまなステップを踏む必要があります。現場にどのような変化をもたらすか関係者と議論し、仮説を立てて検証し、フィードバックを受けて改善していくプロセスが大事です。机上の検討で終わらせず、現場の声を取り入れながら少しずつ「使われる仕組み」に育てることができたときに、大きなやりがいを感じます。社内ヘルプデスク業務の改善プロジェクトでは、不明点の問い合わせを受けた担当者は、マニュアルを調べながら回答していました。しかし、NTT東日本グループは事業領域が幅広く、参照すべきマニュアルも多岐にわたります。キーワードで検索しても回答にたどり着けず、「このマニュアルではないか」と勘に頼って探すことも多かったそうです。つまり、回答の精度や速度が担当者の経験に依存していたのです。そこで、AIのRAG（検索拡張生成）を活用し、キーワードを入力するとAIが類似する単語も含めてマニュアル情報を自動検索するシステムを構築することにしました。まだ検証段階ではありますが、工数を大幅に短縮できる見込みです。最終的には完全自動化、AIエージェント化を目指して、プロジェクトを進めています。
05

NTT東日本で働く上での面白さやメリット

通信インフラは社会のライフラインであり、その安定提供は重大な責務です。NTT東日本では通信インフラ事業と日々の運用・業務現場が直結しており、AI事業としてここに取り組めることは非常にやりがいや面白さがあると感じています。例えば、自社内におけるローカル環境でのAI適用に向けた取り組みを現在行っており、ユースケースとしてネットワーク運用でのアラーム原因の推定と優先度の判定を行うものを扱っています。現場の判断や対応を支援することが通信インフラ事業の発展につながっていると実感しています。しかも、NTT東日本は事業規模が大きい分、AIで業務を変革できたときのインパクトも極めて大きく、改善の成果が広い範囲に波及しやすいという特徴があります。このスケール感は他社では得がたい魅力です。また、プロジェクトも小規模なPoC（検証）から大規模な影響を持つものまで幅が広く、段階的に挑戦しながら経験を積むことができます。エンジニアとしては、クラウドAIとローカルAI、双方の運用やカスタマイズに携われるのも大きな魅力ですね。どちらか片方しか触れられない企業も多い中、両方のスキルを磨けます。環境面では、チャレンジを後押しする制度が整備されているのもうれしい点です。エンジニア業務とほかの業務を兼務できるダブルワーク制度、マイクロラーニングによるリスキリング制度、最新の論文検索サービスなどが整っており、幅広い経験を積みながら継続的にスキルや知識をアップデートできます。
06

今後の展望・目標

今後もAI領域の最新動向を継続的にキャッチアップし、社内の実業務に適用できる形で技術を還元していきたいと考えています。LLM（大規模言語モデル）の活用には、ハルシネーションなど乗り越えるべき課題もあります。だからこそ「安全に、安心して使える形」に整えた上で、通信インフラの運用や業務を高度化・効率化していく取り組みは、これからさらに重要になると考えています。通信インフラを支える仕事は、会社への貢献がそのまま社会への貢献につながります。この環境で、AIの力を現場の価値へ変換する役割を担い、より大きな成果を生み出していきたいです。

My Work

ローカルで生成AIを活用するため、安心・安全な環境を構築

現在取り組んでいるのは、ローカル環境でLLMを安定的かつ安全に活用するための基盤づくりです。生成AI関連のソフトウェアや製品は選択肢が非常に多く、性能はもちろん、セキュリティ、運用性、コスト、拡張性など複数の観点で比較しながら、どの構成が最適か検証する必要があります。実際に手を動かして試し、得られた結果をもとに改善していくプロセスは、技術の面白さと実務での価値づくりが直結しており、複雑なパズルのような面白さがあります。また、最先端の領域をパートナー企業と一緒に取り組むチャレンジも楽しんでいます。安全に使えるAIを提供する立場として、社外への発信や交流にも取り組み、知見を広げながら業界全体の発展にも貢献していきたいです。

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