前編では、未経験から成長してきた過程を。
中編では、価値を届ける側へ変化していく姿を伺いました。

そして今、システム事業部　山本 英介さんの関心はさらにその先へ向いています。

「今、一番ワクワクしているのはAIですね。」

そう語る山本さん。
データを集めることでも、可視化することでもなく、その先にある未来をどう作るか。

今回は、山本さんが思い描くこれからの挑戦について伺いました。

11.“今ある課題”ではなく、“これから必要になる価値”を考える

Q. 今後取り組んでいきたいテーマはありますか？

A.今一番興味があるのは、AIとデータ活用の領域ですね。
これまでは、データを整備したり可視化したりする仕事が中心でした。

でも最近は、「そのデータを使って何ができるか」を考える機会が増えています。

例えば、「先月の売上は？」と聞いたら、AIが自動でデータを取得して回答する。技術的にはすでに実現し始めていて、あとはそれを社内で正しく動かすための土台づくりが課題だと思っています。

だからこそ、今は目の前の課題だけではなく、「これから必要になる価値」を考えることが増えました。

12.AI時代に必要なのは、“正しいデータ”だった

Q. AI活用に向けて、重要だと感じていることはありますか？

A.AIって何でもできるように見えるんですけど、実はそうではないんです。

例えば、「売上を教えて」と聞いたとしても、会社の中で売上の定義が統一されていなかったら、AIも正しい答えを返せません。

だからこそ、データの定義やルールを整理することが重要だと思っています。

以前は少し地味に感じていたデータ整備の仕事も、今は未来のAI活用につながる仕事だと思えるようになりました。

13.“セマンティックレイヤー”に挑戦したい

Q. 具体的にやってみたいことはありますか？

A.あります。
今興味があるのは、指標定義とデータをつなぐ仕組みづくりです。

例えば、「案件数」という言葉があった時に、それが何を意味しているのか。
どのSQLで取得されるのか。
そういった情報を一元管理できる状態を作りたいと思っています。

人が見ても分かりやすいですし、将来的にはAIが正しく判断するための土台にもなります。

まだ構想段階ですが、ぜひ挑戦してみたいテーマですね。

※セマンティックレイヤー
「売上」「案件数」といったビジネス指標の定義を一元的に管理し、その背後にある実データ（テーブルやSQL）と対応づける仲介層のこと。

14.「まだないものを考える時間」が一番面白い

Q. 最近、仕事の中で一番ワクワクする瞬間はどんな時ですか？

A.新しい仕組みを考えている時ですね。

特に、「こういう未来が来るかもしれない」と想像しながら設計を考えている時間はすごく楽しいです。

今ある課題を改善することも大事なんですが、「まだ存在していない価値をどう作るか」を考えることに面白さを感じています。

以前よりも、未来から逆算して考えることが増えました。

15.“教わる側”から、“未来を構想する側”へ

Q. 最後に、これからの目標を教えてください。

A.まだまだ学ぶことはたくさんあります。

でも、これまでのように目の前の業務だけを見るのではなく、「これから何が必要になるのか」を考えながら仕事をしていきたいです。
AIもそうですし、データ活用もそうです。
今はまだ存在していない価値を作る側に回りたい。

そんな挑戦をこれからも続けていきたいと思っています。

未経験で入社し、目の前の業務を覚えることに必死だった頃から4年。

山本さんの視点は、「今」だけではなく、「未来」へ向かうようになっていました。

データを整えること。価値を届けること。
そして、その先にある未来を構想すること。

“教わる側”から、“価値を生み出す側”へ。
さらに、“未来を描く側”へ。

山本さんの挑戦は、これからさらに広がっていきそうです。

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