先輩たちのチャレンジ

アット東京の「ATBeX」 x 生成AI ＝ 社内業務を効率化 取り組みを発案したアット東京社員に聞く

会社にとって、私たちにとって、業務の効率化は永遠の課題です。
ここでは、自社のサービスと生成AIを組み合わせることで業務効率化をはかりたい、と立ち上がった3人の取り組みをご紹介します。
この3人はアット東京の「アットの虎」という、会社に「やりたいこと」をプレゼンテーションする場に応募して見事採用され、会社に認められた案件として開発をはじめました。

• ※
  このインタビューは、2024年1月に行われました。対応メンバー、所属部門名などもインタビュー時点のものであることをご了承ください。

今回の開発メンバー
アット東京 ソリューション本部所属
左から、渡邉宗成、福田公美子、押尾竜三

—まずは自己紹介をお願いいたします。

渡邉：
渡邉宗成です。
アット東京には2015年4月に新卒で情報系総合職として入社しました。
今はソリューション本部の、システムサービス部システムサービスグループに所属しています。
その部門で私は、@EYE®(アットアイ)という、データセンター設備の稼働状況をインターネット経由でモニタリングできるアット東京オリジナルのサービスの開発と運用を担当していて、今回はAIアシスタントをシステム面からサポートしています。

福田：
福田公美子です。アット東京には2020年4月に新卒で情報系総合職として入社しました。
現在はソリューション本部の、ネットワークサービス部ネットワーク開発グループ所属です。
ネットワークの開発、サービスの立ち上げ、立ち上げたサービスの保守運用、そしてアット東京オリジナルのネットワークプラットフォームサービス、ATBeX(アットベックス)の運用も担当しています。今回はそのATBeXを活用して、ATBeXの特長を活かすことができる、と聞いて参加しました。

押尾：
ソリューション本部 システムサービス部システムサービスグループの押尾竜三です、今回の開発の発起人です。
私は、アット東京には2020年9月に中途入社しました。
私も、渡邉さんとおなじく、現在@EYE®の開発と運用を担当しています。
また個人として、一般社団法人人工知能学会の正会員になっています。

—いま皆さんが開発しているのはどんなサービスか、大まかに説明していただけますか?

ーATBeXの特長を活かしているということですが、どんなところがどう活きるのですか?

今回の取り組みはこうなっている!

—この仕組みを構築しようと思ったきっかけと、そのためにどうやって会社を動かしたのかをお聞かせください。

押尾：
会社では、さまざまなノウハウ、ルールがありまして、それらを新たに入ったメンバーや新人に継承していくことが必要ですよね。
たとえば、お客さまからお問い合わせがあって、正確に答えるために資料やマニュアル、ガイドラインがあるのはわかっていて、でもあちこち探しても見つからないことだってありますし、そういう時に限っていつも教えてくれるベテランの先輩がつかまらなかったり、あとはたくさんのご質問に答えなくてはいけない時期があって、一定時期だけかもしれないけれど、負荷がかかってしまったり……、そういう時、生成AIでアシストできればなぁと考えていました。
それから、当社には同好会のような部活動がたくさんありまして「プログラミング部」という部があります。
プログラミング部で生成AIを使っていろいろ試していて、先ほど述べたような業務の負荷を軽減するのに生成AIが使えるのでは、と。
とはいえ当社の業務は機密情報が非常に多く、漏洩などのリスクをどうしようかと考えていたところ、生成AIが載っているクラウドと当社のサーバーを閉域でつなげばいい、ならばATBeXが使えるじゃないか!!と思いつきました。

福田：
私はそのプログラミング部に所属していまして、そこで、この話を聞いて参加したいと手を挙げました。
ATBeXの開発、運用を担当している者として、どういうふうに使えるのか、どういうところがおすすめできるポイントなのかを、自分たちが使ってみて実際に体験して知っておきたい、と思ったからです。

渡邉：
私は、押尾さんに声をかけてもらいました。
当社には、社員が企画立案して経営陣に承認されれば実行できる「アットの虎」という試みがあります。
そこに応募すればいいんじゃないかということで、3人でプレゼンテーションして、会社としてこのシステムを開発するということを認めてもらえました。

—開発をはじめてみていかがですか。嬉しかったことや障壁など、内輪話をお聞かせください。

押尾：
開発していて、ドキュメントを読んでもわからなかった部分があって難儀したことはあります。
ですが、そのわからないところを生成AIが解決してくれたことも少なくないので、それで手ごたえを感じましたね。
ここまで「アットの虎」の事務局の方々や社内関係各所の協力で、実証実験の成功までたどりつきました、皆さまに感謝です。

渡邉：
生成AIやATBeXそのものについてなど、技術を学びながらの活動はほんとうに楽しいです。普段違う仕事をしている2人からの学びがたくさんありました。
私はAzureに慣れていなかったので、自分にとってはAzureのWEBインターフェイスが難しくてちょっと苦労しました。

福田：
ネットワーク部分で、論理回線をつなげたとき、その作業は楽しかったです。
論理回線何たるか、というのを実感できたというか。
あと、この開発案件のきっかけで挙げたことと同じなのですが、あれやこれやのドキュメント探しはとっても大変でした。

—この取り組みでの、皆さんのゴールは?

押尾：
私は、データセンター設備の稼働状況を管理する@EYE®の担当が本業でして、それに活かしたいです。
この@EYE®というシステムでは約20万個にも及ぶセンサーを使用していまして、そのおびただしい数のセンサーの「故障か否か」という判断に、生成AIを活用していければなぁと思っています。

渡邉：
私どものデータセンターの運用に関するドキュメントの作成に役立てたいです。
データセンターへの入館方法やATBeXの運用方法など、細かい説明をしているドキュメントが多く、その作成や更新に活かすことができれば、業務の効率化を実現できると思っています。
単純作業はAIがやってくれて、人間は確認をするのみ、となればいいですね・・・、プログラミングもAIがあらかたやってくれるとか。
そしてさらに、私たちとAIで協力しあって、業務を効率化するツールの開発を新たにできたら理想的です。

福田：
アット東京のサービスでこういうことができるんだ、というのを社外の皆さまにも知っていただいて、生成AIを使う際にアット東京のATBeXを活用くださるケースが出てきたら本当にうれしいです!

—最後に、アット東京に興味があるという方々に、ひとことずつメッセージをお願いします。
アット東京ってこういう会社ですよ、とか福利厚生についてなど、なんでもかまいません。

渡邊：
AIやクラウド、WEBサイトなど、データセンター業界はいろいろなIT技術の根幹の部分ですので、これからもどんどん成長する業界だと思います。
また、データセンターに関わっている人も設備やシステム、通信など幅広いスペシャリストがいるので、どん欲に知識を吸収できるフィールドです。
もしアット東京に入りたいという方がおられたら、是非一緒に成長していけたらと思います！

福田：
本ページを読んでいただきありがとうございます。
「データセンターって設備だけじゃないんだ、今のトレンドに合ったこともやってるんだ!」と感じて頂けたら嬉しいです。
当社にはここで紹介したような「挑戦できる機会」「成長できる機会」が溢れています。
私自身2020年に新卒入社してから4年経ちますが、この生成AIの他にもたくさん挑戦する機会を得て、経験してきました。
"若手も"手を挙げることができる、そしてそれを会社が後押ししてくれる、そんな素敵な会社です。

押尾：
アット東京は新しいことに挑戦する仕組みがある会社だと思います。
本件も上長から指示されて実施したわけでなく、当社の「アットの虎」という制度を使って、我々が発案しました。
この制度を使うことで会社から支援を受けつつ新規業務に挑戦することができました。
福利厚生とは違うかもしれませんが、生成AIに社内情報を付加して、新入社員の皆様の業務支援ができたらいいなと思っています。
入社したばかりだと聞きたいことがたくさんあると思いますが、生成AIが回答してくれれば安心できる面もありますよね。

—本日はありがとうございました。