ＮＣＳ＆Ａ株式会社 研究開発活動 (2018年3月期)

当社グループの当連結会計年度における研究開発活動は、攻めのIT(企業価値向上)分野として、アナリティクス領域であるテキストマイニングとコグニティブ領域であるAI(人工知能)の研究に取り組みました。また、当社の中期経営計画方針であるプライム&ストック分野の伸長に向けて、システム開発の効率化と品質向上を狙う「開発のモダナイズ化」や技術者育成施策として過年度から取り組んでまいりましたスキル可視化のシステム化及びスキル標準へのIPAによる新たなスキル標準iCD(iコンピテンシー・ディクショナリー)の取り込みについて研究開発を進めてまいりました。その概要は次のとおりであります
なお、当連結会計年度の研究開発費は113,116千円であります。

(1)アナリティクス及びコグニティブ領域に関する研究

当社の技術戦略として、当社が提供するSI開発、プロダクト及びサービスの提供に付加価値を加えるためにアナリティクス及びコグニティブ領域の先端技術の研究開発に取り組みました。
アナリティクス分野としては、自然言語テキストの意味検索・クラスタリング、並びにタグ付け、関係付け、回帰分析による相関把握などに取り組み、コグニティブ分野としては、音声とテキストの相互変換、ディープラーニング技術を活用した学習機能による検索や分類精度の向上に取り組みました。
これらを推進する上での強力なソリューションとして、昨年度に締結した日本IBMとのアライアンスによるIBM Watson Explorerの活用に加え、当年度は、新たにIBM Watson APIを取り扱うことといたしました。IBM 提供のPaaSであるBluemix(IBM Cloud)の活用により、お客様の課題解決並びに価値創造に寄与し、業務イノベーション支援へ適用するための研究開発を行いました。IBM Watsonをスタディする位置づけとして、昨年度は要素技術である自然言語解析、テキストマイニング、機械学習、知識ベース(コーパス)について製品習得を行いましたが、当年度は、ソリューションの創出の年と位置付け、要素技術を組み合わせたソリューションモデルの構築に取り組みました。ソリューションモデルは、いくつかの実証実験を行いながら、以下の3つのモデルに絞り整備を行いました。
・質問応答モデル(Q&A)
・自動応答モデル(チャットボット)
・お客様の声分析モデル(VoC)

質問対応モデル(Q&A)
社内外に点在する情報を一括管理することにより、効率的に情報を検索し、利用者の目的、要望に合った情報を提供します。検索、学習、ランキング機能を当社独自で開発し、それらを活用したソリューションモデルに仕上げました。

自動応答モデル(チャットボット)
自動会話システムを組み込んだチャットボットが、利用者の「調べる」、「考える」、「動作する」といった
煩雑な行為を代行することにより、迅速に利用者に結果を提供できるようにいたしました。

お客様の声分析モデル(VoC)
音声やテキスト(自然言語文)による非構造化データに隠された特徴的な傾向やパターンを用いて、新たな洞
察を明らかにし、お客様からの要望や課題といった次のアクションに繋がる情報の獲得をサポートいたします。

以上を「ソリューションモデル」としましたのは、設計コンセプトとして、様々な業種、業務、業態に適用可能な汎用モデルなためであります。今後は、これらのモデルを各種業種・業務・業態といったドメイン特化な「ソリューション」に仕上げ、顧客への訴求力を高めたサービスにしていくことを狙います。
当年度は、あわせて上記ソリューションモデルをお客様に実証実験していただけるPoCのサービス化と、ソリューションモデルを紹介するリーフレットやデモ環境、デモシナリオなどの整備も行いました。

(2) 開発のモダナイズ化

昨年度は、SI開発及び当社のプロダクト開発・保守プロジェクトに向けた開発ツールチェーン(要求・仕様変更管理、構成管理、改修テスト、統合(インテグレーション)とデプロイ及びそれらのトラッキングとプロジェクト管理の流れ)の標準化について検討、当年度はこれらを実プロジェクトに適用していくことを狙った研究開発を行いました。
実プロジェクトに適用していくために社内でモデルプロジェクトを選定し、インタビューを進めたところ、プロジェクトによって開発ツールチェーンの活用意識と取り組みに大きな相違があることが明らかになりました。このインタビューの結果、①既に開発ツールチェーンを導入し、効果を出しているプロジェクト、②効果を期待しているが導入に踏み切れていないプロジェクト、③必要性を感じていないプロジェクトの3種類に大別することが出来ました。このため③をターゲットに、導入効果の啓蒙から取り組む必要があると考え、②の意識を踏まえ、①での実践内容をわかりやすくドキュメント化し、③に対してコンサルティングをしながら適用していくステップを想定いたしました。当年度は、コンサルティングのために、「活用ガイド」という形で①の実践内容(利用の狙いと導入ツール、画面ショット、適用効果など)をドキュメント化いたしました。今後は、活用ガイドを用いながら、実プロジェクトが抱える課題を導出し、適用効果のある領域を対象に普及を図ってまいる予定です。

(3) スキル可視化

昨年度に取り組みましたIPA発表のiCD(iコンピテンシーディクショナリ)による実証実験での重要課題の改善策を盛り込んだ改訂版を再度一部の部署に適用し改善効果の確認を行いました。その結果、実施後のアンケート結果から、初版で判明した重要課題の大部分につきましては改善が見られたものの、過去に研究しておりましたスキルズインベントリでは社員のスキルを“タスク”ではなく、言語や技術といったテクノロジー視点で表現していたため、社員のスキルを要件定義や設計といった“タスク”で表現したことに対する違和感を持つ社員が多くいることが判明しました。これについては“タスク”によりスキルを表現し意図をわかりやすく理解できる工夫が不可欠と判断し、説明書の整備を行いました。その後、再度実証実験をした結果、事前に説明を受けた人、メールで説明書を受領して自分で説明を読んだのみの人、事前に説明を受けていない人の3群において、理解に差が見られ、説明の重要性が大きいことが判明したため、今後は、これを参考に展開していきたいと考えております。
もうひとつのテーマとして、可視化したスキルをベースに人材育成プログラム策定を行うプロセスの検討を行いました。スキル可視化は、可視化自体が狙いではなく、経営戦略・事業戦略に必要な人材のスキルセットを明確にし、現保有スキルとの差をあぶり出し、それを埋めることで事業に必要な人材を確保することにあり、そのために人材育成プログラムとどうつなげるかを検討いたしました。これに並行し、経産省IPAでは、国内代表の11ラーニングベンダによる書籍・研修などの教育コース情報をデータベース化し、iCDに関わる情報として公開することとなっており、これを活用するまでのプロセスをまとめました。これにより、スキルレベルが明確になるだけではなく、スキルレベルの差を埋めるための教育につなげることが可能になります。あわせて当社内の教育コースなどとも連動させていくことで充実化を図ります。今後は、教育プログラム自体の見直しを定期的に行うPDCAサイクルを回し、外部環境や技術動向の進展に伴った教育プログラムが維持できる仕組みを構築していきたいと考えております。