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INTERVIEW
「深層データ解析×生成AI」で圧倒的なROIを創出。AI時代の次世代PMOを確立する
M.S.
クラウド＆インフラグループ／リーダー
通信・ITインフラ業界で20年のキャリアを持ち、100名規模のプロジェクトを牽引するSさん。彼の武器は、現場で培った泥臭いデータ解析力と、最新の生成AIを掛け合わせた「圧倒的な課題解決力」だ。技術事象を経営の言葉へ翻訳し、組織を自走化させる次世代のマネジメント手法に迫る。
コスト回避を実現させた「深層データ解析」
インタビュアー
インフラ業界で20年のご経験があるそうですが、現在のミッションとご自身の強みを教えていただけますか？
M.S.
はい。現在は、銀行向け基盤システムのPMOや、官公庁向けの重要インフラ保守統括マネージャーなどを並行して担っています。 私の最大の強みは、「深層データの解析力」と「生成AIを駆使した業務の仕組み化」の掛け合わせです。
インタビュアー
独自の付加価値を発揮できた、忘れられない成功体験について教えてください。
M.S.
官公庁向けのプロジェクトで、11拠点に及ぶ大規模なSD-WANの通信断障害が発生した時のことです。 機器メーカーからは「ハードウェア故障による全面機器交換で、約3,000万円の費用と長期の納期が必要」と提示されました。 クライアント側は予期せぬ多額のコストとスケジュール遅延の危機に直面していました。しかし私は、メーカーの診断結果を鵜呑みにしませんでした。 自ら詳細なシステムログやパケットデータを徹底的に解析した結果、原因は物理故障ではなく「特定の通信負荷下で発生するネットワーク設計上の論理矛盾」であることを自力で突き止めたんです。
インタビュアー
自らログを解析して真因を特定したんですね。
M.S.
はい。そのエビデンスを元にメーカーとロジカルに交渉し、機器交換の提案を撤回させました。 結果的に設定変更のみで迅速に復旧させ、約3,000万円の不要なハードウェア投資を回避することに成功しました。
AIを「チームの型」に落とし込み、組織を自走化する
インタビュアー
そこからAIはどのように活用されたのでしょうか？
M.S.
障害解決後、難解な技術事象をそのまま伝えるのではなく、ChatGPTを活用してクライアントの経営層が判断しやすい「リスクとコスト」という言葉に即座に翻訳する標準フローを構築しました。 これにより合意形成のスピードが劇的に加速し、資料作成の工数も約50%削減されました。技術力を経営的ROI（投資対効果）に直結させる、まさに「AI×人間力」が問われるプロセスです。
インタビュアー
個人のスキルで終わらせない仕組みづくりもされているそうですね。
M.S.
ええ。「個のスキルを組織の資産にする」ことを信条としています。 独自に開発したAIプロンプトや自動化ツールをマニュアル化してチーム全体へ「型」として展開し、属人化を排除しています。チーム全員が安心して業務に取り組める環境を担保しながら、組織全体がプロの品質で自走できる体制を作り上げることが、マネージャーとしての私の役割です。
「AIラボ」から次世代のスタンダードを全社展開へ
インタビュアー
ADiXiへの入社の決め手は何だったのでしょうか？
M.S.
一番の決め手は、「AIラボ」をはじめとするAI領域への本格的な投資・取り組みがあり、自らがその最前線でAI実装をリードできる環境があったことです。これまで私は単一のプロジェクト内で成果を出してきましたが、これらを組織全体のスタンダードへとスケールさせたいと強く考えるようになりました。 ADiXiなら、私の目指す「AIエージェントを活用した次世代PMOの確立」に挑戦できると確信しました。
インタビュアー
今後3年間で挑戦したいテーマと、求職者へのメッセージをお願いします。
M.S.
複数のAIエージェントを連携させ、プロジェクトの課題をプロアクティブに予測・警告する「自律型PMO」や「AIOps」の実現です。 そして何より、そのAIナレッジを全社に展開し、次世代人材の育成を牽引したいと考えています。IT・インフラ業界は今、AIの台頭により大きな変革期を迎えています。現状のスキルセットに満足せず、「新しい技術を使って業務をもっと良くしたい」という向上心を持った方にとって、最適な環境です。
記事を読んで少しでも共感していただけた方は、ぜひ一度お話ししませんか？
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