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危機を転機に：クライアントゼロから始まる変革

NECは現在、「クライアントゼロ」の考えの下、まずは自社が最新技術を活用した変革を行い、そこで得たノウハウやナレッジを顧客、そして社会全体に還元するサイクルの構築を図っている。目指すのは、コーポレート・トランスフォーメーション。「単なるITやデジタル化ではなく、本質的な企業変革を実行すること」と定義する。

そもそもの出発地点は2012年。同社が深刻な経営危機に直面したことに遡る。痛みを伴う構造改革を実施し、一旦は2018年中期計画の取り下げを余儀なくされた。「このままでは企業が継続できないのではないか」（小玉氏）という危機感が、「自分たちのカルチャーを変えなくてはならない」という変革の意識に繋がった。経営がコミットするDXのスタートだ。

カルチャー変革本部を立ち上げ、経営幹部が変革タスクフォース活動を進める「プロジェクト ダーウィン」、人・組織・文化の変革を含む「DX Agenda」の設定などを進めた。ドメインをnec.comに統一し、情報共有基盤「OneNEC.com」も立ち上げた。その後、変革の土壌が整ったことから、2021年にCEO直下に「Transformation Office」を設置した。そこでは150ものサブプロジェクトを通じてコーポレートと事業、両方のトランスフォーメーションを推進している。

道半ばではあるが、すでに成果は出ている。「2018年3月期から（2025年3月期まで）8期連続で当初計画を達成している」と小玉氏は胸を張る。時価総額は2017年4月時の約8倍という。

DXの本質『変わり続ける力』を組織に根付かせる

2019年に設定したDX Agendaでは、DXの「X」を「X-formation」として重視し、「変わり続ける力と文化をDNAにする」ことを目指す。それを推進する要素を”変革ドライバー”として、「エンゲージメント」「カルチャー」「組織・人材」「全社標準プロセス」「デジタル経営基盤」「DXビジョン」などと9つ定め、実行してきた。

システム面ではOneNEC Systemとして、NECグループが擁する1200以上の様々なシステムを仮想的に1つのシステムとし、全体最適化を図るフレームワークを用意した。インフラ、セキュリティ、AIなどの技術を土台に、データプラットフォームがあり、コアプロセスのSAP、セールス＆マーケティングのSalesforce、生産性ではBox、Zoom、Microsoftなどがあり、継続的にプロセスを改善するプロセスマイニングのCelonis、ユーザー体験を統合するエクスぺリエンスとしてServiceNowとデジタルアダプションのWalkMeを載せると言ったものだ。

コーポレート・トランスフォーメーションの下で進めている取り組みの成果として、小玉氏は働き方、データ・ドリブン経営、インフラとセキュリティの3つの分野で数字を紹介した。

働き方では、従業員エンゲージメントスコアが開始当初の19％から44％（2025年6月）に、社内生成AIサービスは6.6万人が、デジタルIDサービスは5.9万人が、日本国内のNEC社員向けに提供するデジタル社員証は2.5万人が利用しているという。

データドリブンでは、ダッシュボードが10領域98種作成されており、データカタログの数は1639点に。データ準備コスト、データ提供までのリードタイムはそれぞれ78％、75％削減、2022年度から2024年度の粗利率は5.5%増加したという。

インフラとセキュリティでは、社内システムのクラウド化が78％に達し、BitSightによるサイバーセキュリティレーティングは、グローバルトップ1%相当の800だ。

企業変革の3つの柱：人・データ・AI

このような成果を挙げながら、小玉氏はNECの企業変革のポイントを次の大きく3つにあるとする。

1)人の力を最大化

2)データドリブン

3)生成AIの活用

1)では、同社が得意とする生体認証などの技術を使いデジタルIDとつなげて入館管理や決済を可能にしたり、タイムリーな情報提供したりすることにより、オフィス生活をスムーズにしているという。デジタル障害者手帳の「ミライロID」とも連携しており、日本語以外の言語に対してはリアルタイム翻訳技術などのサポートもある。

2)では、経営者も従業員も同じデータを共有し、共に事業と価値創出を進めることを目指す。「データドリブン経営とは文化改革」と小玉氏、「データをなかなか見せてくれない理由は、過去のデータに対して後ろ向きな議論になるから。そうではなく、データの可視化は未来に向けたアクション」とマインドセットの切り替えを促している。

CIOとして、プロセスの標準化、レジストリの整理などデータの可視化のための技術的な取り組みを進めた。これにより、経営層が報告を待たずに迅速に意思決定できるための経営コックピット、サイバー空間の脅威の状況をすぐに把握できるサイバーセキュリティダッシュボード、社内ITダッシュボード、事業継続ダッシュボードなどが作成されている。データ可視化により、従業員も自ら課題をふかぼって検討したり提案実行できたりしたりできるようにしているという。

3)では、あらゆる領域へのAIの浸透とAIの潜在能力をフル活用するべく、エコシステムの構築を進めている。自社の生成AI「cotomi」の活用、AI活用にあたってコンプライアンスやポリシーなど社内の仕組みづくり、AIを受け入れるカルチャー作りとしてのナレッジ共有/活用のコンテスト/マーケットプレイス、SAPやServiceNowなどのグローバルベンダーとの戦略協業を進め、最終的にはクライアントゼロとして蓄積したナレッジを顧客に提供するというものだ。

AI時代にエクスペリエンスが重要な理由

これら多面的なDXの取り組みを取り上げた後、小玉氏が強調するのがユーザーエクスペリエンスの重要性だ。せっかく用意した仕組みも、ユーザーエクスペリエンスが良くなければ社員は使ってくれない。そこで、NECではデジタルアダプションプラットフォーム（DAP）を使って、活用促進を進めている。デジタルアダプションとは、システムの上に操作方法や次のステップなどの情報を重ねて表示することで、ユーザーエクスペリエンスの改善をはかり、最終的にはシステムの定着化が図れるというツールだ。

例えば、基幹システムではクラウドERP「GROW with SAP」でDAPを活用した。クラウドではベンダーの標準機能に合わせて業務を進める”フィットツースタンダード”が求められるが、これまでのカスタマイズシステムとは操作が異なるため、ユーザーにとっては負担増となる。そこで、DAPを使って入力ガイド、入力支援などを実装することで、入力ミスを4割削減しているという。問い合わせの対応工数も低減された、と小玉氏。

また、ユーザー数の多い経費申請では、複数日清算の一括登録、承認者設定の自動誘導によるミス防止、ガイドによるマニュアルレスなどにより、ユーザーの操作時間を87％削減できたという。全社では7万時間分の工数削減につながっていると小玉氏は述べた。

「AI時代になると、エクスペリエンスはもっと重要になる」と小玉氏、「AIはツールというより、労働力でありパートナー、そして自分自身の分身」だからだ。今後は、AIエージェント同士がやり取りするような時代になることから、「人とAIが共存する中でのマネジメントを考えていく必要がある」とも述べた。

最後に小玉氏は、AI時代のCIOの役割についての考えも語った。DX時代のCIOはIT部門を統括する「頼りになるオペレーター」であり、事業戦略を実現する「変革の立役者」だった。これがAI時代になると、テクノロジー、データ、プロセスの3つを統括して人、組織、文化など会社全体を変革する「ビジネスのコ・クリエイター（Co-creator）」に役割が変化する、と小玉氏。

「経営課題にすぐに対応できるようにするために、（CIOは）AIの力を借りながら領域を超えた能力を獲得しなければならない。同時に、リスクオフィサーとしてデータプライバシー、倫理、安全性などを認識し、可視化をして全社で見える化をする。一連の流れをモニタリングし、フィードバックできる役割になるのではないか」と述べた。

今回取り上げる論文は “The AI Gap: How Socioeconomic Status Affects Language Technology Interactions”。社会経済的地位（SES）の違いが生成AIとのインタラクションにどのような差をもたらすかを、アンケートと実使用データの両面から検証しています。研究チームは、1,000人の参加者から言語技術・生成AIの利用実態を調査し、さらに過去の実使用プロンプト6,482件を収集して言語的特徴を分析しました。代理指標や合成データに頼らず、実際の利用痕跡で「AIギャップ」を可視化した点が大きな貢献です。

被験者は主として英米のクラウドソーシング・プラットフォームを通じて募集され、主観的社会階層（MacArthur Scale、1〜10）で自身のSESを申告しました。調査は、①利用頻度と文脈（仕事・学習・娯楽など）、②具体的タスク（要約、校正、コーディング、雑談など）、③過去プロンプトの言語分析、という三層で構成。倫理審査や匿名化、報酬水準への配慮も明記されています。

この研究で分かったこととは？

主な結果①：利用頻度はSESが高いほど増え、文脈は「仕事・学習」に寄る

まず、SESが高いほどチャットボットの利用頻度が高いという関連が観察され、統計的に有意でした。文脈別では、中〜高SESほど「仕事／学校・学習」での利用が多く、低SESでは「娯楽」のために使っている比率が相対的に高いという傾向が確認されました。著者らは、アクセス環境やデジタル・リテラシー、習慣（ハビトゥス）の差が背景にある可能性を示し、こうした違いが活用格差の固定化につながり得ると論じています。

主な結果②：タスクの中身も分かれる——「成果直結」か「汎用会話」か

タスク種別でも差は明瞭です。中〜高SESは、執筆（下書き・言い換え・校正）、要約、コーディング、数理・論理、データ分析といった“成果直結”の用途が多いのに対し、低SESは、ブレインストーミング、一般知識Q&A、雑談など、汎用的な会話タスクの比率が高いという結果でした。

主な結果③：SESによる言語スタイルの差も

6,482件の実プロンプトを分析すると、高SESほどプロンプトが短く簡潔で、言語の抽象度も高い傾向が見られました。低SESでは、挨拶や感謝（hi、thank you など）といったファティック表現や、比喩的表現の使用が相対的に多い傾向が観察されたとのこと。なお、擬人化指標の一部は傾向はあるものの、有意差が限定的である点も付記されています。

なお、著者らは、サンプルが米英のクラウドワーカーに偏っていること、主観的SES指標ゆえの曖昧性などの限界を明記しています。一般化には留保が必要ですが、それでも「頻度・文脈・タスク・言語スタイル」という四層で一貫した差が出た点は、設計や評価の前提を見直す根拠として十分に強いと言えます。

設計への引き直し：研究から導かれるプロダクト要件

この研究は、「抽象的・簡潔な指示に最適化された体験」が現実のユーザー多様性を取りこぼし得ることを示唆します。設計の焦点は、低SESに相対的に多い“関係志向・丁寧・具体”的な語り口からでも自然に成果へ接続できることです。まず、会話の前段に「意図抽出＋抽象度調整」の中間レイヤーを置き、挨拶や感謝、雑談的な導入をノイズとして除去せず、意味の手がかりとして解析します。そこから、要件・制約・評価軸へと束ね直し、「要約」「構成案」「下書き」「表作成」「チェックリスト」など、すぐ実行できるタスクに変換して提示する。著者らが強調するのは、SESをまたいで頑健に機能する評価・設計が必要だという点です。上位SESに寄りがちな“正解が定義しやすいタスク”だけでなく、低SES側で相対的に多い利用パターンも含めて、モデル性能を測り直す必要があります。

1）オンボーディングと日常利用の橋渡し

ユーザーが「こんにちは、今日は少し疲れていて……」といった関係的な導入で入っても、背後の目的を抽出して次の一手（ドラフト生成、要約、タスク分解、予定表への反映など）を即時に提示できる体験が有効です。頻度・文脈・タスクのSES差を前提に、仕事・学習文脈への自然な誘導を仕様化します。

2）抽象度の自動整合：抽象と具体を往復させる

高SESほど抽象的で短い指示、低SESほど具体で物語的——こうした「抽象度ギャップ」を吸収するため、入力の具体度を推定し、不足情報の補完（目的・評価基準）や要件の要約を自動で行います。どの話し方でも同水準の成果に着地できるよう、前段で整える設計が鍵です。

3）評価データとKPIの再設計

上位スキル前提の短文・抽象指示に偏った評価では、社内の多様な話し方で性能低下が起きます。低SESで相対的に多い利用パターン（雑談導入、一般Q&A、ブレストなど）を評価項目に含め、会話品質KPI（意図の再確認なしで次工程へ進んだ割合、追加プロンプト不要率など）で常時モニタリングする仕組みが必要です。

本研究は、頻度・文脈・タスク・言語スタイルの四層でSES差を実証し、評価と設計が特定の話し方に偏ることの危うさを指摘しました。CIOやプロダクト責任者にとっての答えは明快です。「どの話し方でも仕事が進む」体験を、意図抽出と抽象度整合の仕組みで保証すること。そして、評価・運用のKPIをスタイル横断で再設計すること。こうした方針を実装すれば、抽象指示が得意な一部の人だけでなく、組織全体で生成AIの果実を享受できるということなのではないでしょうか。

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