大手金融事業社のシステム保守フェーズにおけるAI活用・体制変革リード

【課題】 ■課題/ミッション ・経営層まで上がっている最重要テーマ ・保守フェーズにおける運用コスト削減 ・人手作業中心の開発・運用プロセスからの脱却 ■期待成果 ・Databricks、BigQuery、Hinemos等を含むパイプライン関連業務のAI活用による効率化 ・AIを活用した開発・運用プロセスへの転換 ・将来的にAIが作業実行まで担える運用モデルの確立 ・要員削減と生産性向上の両立 ■マイルストン 2026年11月～2027年2月：変革施策立案・PoC・実装（実装は簡易的な部分のみ） 【プロジェクトの全体像と依頼スコープ】 ■PJ目的・ゴール ・共通データ基盤のPJにおいて、生成AIを活用した開発・運用変革を推進し、開発生産性・運用品質を向上させる。 ・27年3月以降の要員削減がゴール。 ・そのため11月～2月の4カ月で、現在人手が介在しているパイプライン関連作業等について、AIを活用して抜本的に効率化・自動化することを目指す。 ・単なるPoCではなく、実際の業務プロセスへAIを組み込み、人手作業を大幅に削減した新しい運用モデルを確立する。（「人が作業・判断する組織」から「AIが作業し、人が判断する組織」への変革） ■体制・役割 ・プロパー（全体リード） ・AI活用・体制変革リード人材（※募集ポジション） ・AI活用・自動化実務推進人材 ■業務スコープ AI活用・体制変革リード ・現行開発／運用プロセス分析 ・AI活用方針策定 ・効率化対象選定 ・AI活用ロードマップ策定 ・実行計画立案 ・関係者調整 ・導入定着支援 関連するスキル: BPR, 業務PMO, DX戦略, システムPMO, PM, AI, 運用保守, インフラ 関連する業界: 金融, 銀行, IT

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