NTTデータの生成AI活用の取組について
2024年5月15日© 2024 NTT DATA group Corporation

アジェンダPart.1
技術革新統括本部 システム技術本部長
喜多 淳一郎1. 生成AI活用における取組方針
Part.2
技術革新統括本部 システム技術本部
ADM技術部 EGMグループ 部長
市川 耕司

2. ソフトウェア開発の取組

3. GitHub Copilot活用事例©2024 NTT DATA Group Corporation

2©2024 NTT DATA Group Corporation

01
生成AI活用における取組方針© 2024 NTT DATA Group Corporation

3

自己紹介
⚫ 経歴
基盤技術を軸としたフルスタックエンジニアとして、技術開発部門でのソリューション開発や公共、金融、法人分野の大規模案件を数多く担当
2020年より全社技術部門にてNTTデータグループ全体の技術戦略策定・推進に従事

2022年より現職。
注力技術領域のグローバルビジネス拡大を牽引⚫ 得意領域キーワード＃人材育成＃ミッションクリティカル＃UNIX/Linux/クラウド/各種スクリプト言語© 2023 NTT DATA Group Corporation

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喜多 淳一郎Junichiro Kita
NTTデータグループ
技術革新統括本部 システム技術本部長

NTTデータの生成AIの位置づけ
技術の進展に伴いAI活用の範囲がサイバー空間から実世界へ大きく拡大。
NTTデータでは中期経営計画において 「サステナブルな社会の実現」 を掲げ、AI活用をその計画実現のためのキーテクノロジーとして取り組んでいる
企業理念

金融

情報技術で、新しい「しくみ」や「価値」を創造し、より豊かで調和のとれた社会の実現に貢献する製造Group Vision

Trusted Global Innovator

Realizing a Sustainable Future⚫ 与信/審査高度化⚫ 不正検知⚫ デジタルマーケティング高度化１

テレコム・
ユーティリティ

未来に向けた価値をつくり、様々な人々をテクノロジーでつなぐことでお客様とともにサステナブルな社会を実現する

Environment

EconomySociety

Regenerating Ecosystems

Clients’ Growth

Inclusive Society

未来に向けた地球環境の保全

サステナブルな社会を支える企業の成長

誰もが健康で幸福に暮らせる社会の実現⚫ クロス・アップセル/離反防止⚫ デマンドレスポンス⚫ 設備予防保全©2024 NTT DATA Group Corporation⚫ 設備予防保全⚫ 不具合歩留まり検知⚫ IoTサービス

通ー・ サビース
ビス流 通流・サ⚫ 販売受容予測⚫ 出展計画最適化⚫ リアルタイムレコメンド
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生成AI活用方針
お客様の業務変革の実現と提供価値の向上に向けて、「積極的なAI活用の推進」 と 「AIガバナンスの徹底」 の両輪で取り組む
お客様

AIを活用した業務の変革
推進と統制の両輪からサポート

積極的なAI 活用の推進

AIガバナンスの徹底

先進顧客との事例創出

AIガバナンス室

主要プレイヤーとの戦略的パートナーシップ
顧客ValueChain変革

お客様の業務改善©2024 NTT DATA Group Corporation

技術アセットの整備
自社ValueChain変革

システム開発の効率化

当社社内のOA業務変革

本イベントの対象

6

対応

予防評価

検知

生成AIと親和性のあるユースケースの例
当社コアビジネスであるシステム開発の各工程で利用できる生成AIのツールやプロセス等を整備する

要件定義工程

設計工程

製造工程

テスト工程

例

例

例

例

• ユーザーの要求を生成AIで分析• ソースコードから設計情報復元• 既存資産のマイグレーション• 設計情報からテストシナリオ作成• 大まかな要件から整理された要件生成• 要件をユースケース図へ変換• 設計情報からソースコード生成• 単体テストコードの生成

各工程で生成AIの活用を検証し生成AIプラットフォームに集約、当社システム開発案件へ適用する©2024 NTT DATA Group Corporation

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生成AIのソフトウェア開発分野の方針
昨年度、工数が大きい製造・単体試験工程からスタート。
2024年度よりその他工程まで含めてカバーしたアセットをグローバルで展開中。
平行してプロジェクト管理や品質管理手法を含む次世代開発プロセスを整備し、海外を含むNTTデータグループの社員約20万人の標準利用を目指す
1990年代STEAD

2000年代

2016年

2022年

2024年～

CSS標準系TERASOLUNA系

Altemista系

次世代技術
周辺技術

～FY2021

コア技術

Training
OpenAI
Sales

AI-Coding

AI Testing

Deployment・・・

Consulting
Integration

ManagementMethodology

欧州・南米

Partner
北米©2024 NTT DATA Group Corporation

8APAC

日本

Startup

02
ソフトウェア開発の取組© 2024 NTT DATA Group Corporation

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自己紹介
⚫ 経歴

国内外でアジャイル開発手法やDXに必要な技術の研究開発や案件支援、提案相談などを担当
主要金融機関での先進技術活用を推進したほか、JISAへの協力など日本でのアジャイル導入を担当

現在はAP開発領域にて、グローバルビジネスを担当するほか生成AIの技術開発や普及展開を牽引

市川 耕司⚫ 得意領域キーワード＃アジャイル／Lean／SAFe＃Cloud Native／Mobile etc# Generative AI for Software Engineering© 2023 NTT DATA Group Corporation

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Koji Ichikawa

NTTデータグループ
技術革新統括本部
ADM技術部 EGMグループ
部長

生成AIのソフトウェア開発分野への適用方針
LLMをソフトウェア開発業務へ適用し、開発現場の課題解決を実現

1

2

3

開発者がソフトウェア著作権・不足している

開発領域

知的所有権領域への適用 *

全般へ拡大

への対応

*COBOL©2024 NTT DATA Group Corporation11

AIを活用したソフトウェア開発ツール
自社IP開発と市中ツールの活用の両面で推進中
End-to-Endでの適用及びAIを活用したシステム開発プロセス標準化を推進: NTT DATAグループがIPをもつ製品

生成AI: 生成AIを活用

要件定義

設計

製造

テスト

自然言語処理による要求分析

AIによるUI設計/プロトタイピング

AIによる既存資産マイグレーション

AIによるテスト生成・最適化

ScopeMasterUizard生成AI

全体活用

AIによるUIデザイン
からの実装

AIによるソースコード生成

生成AI

OpenAI

生成AI

tsuzumiQuest.AI

生成AI

Figma

GitHub Copilot

生成AIプラットフォーム©2024 NTT DATA Group Corporation

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生成AI

Tabnine開発ツールの紹介：①Coding by NTT DATA
Coding by NTT DATA は LLM をソフトウェア開発で有効活用するための技術アセット。特にソフトウェア資材のマイグレーション/モダナイゼーションに有効

Coding by NTT DATA のアプローチ
開発プロジェクト固有のプロンプトを共通的に管理・適用する
開発者の入力def average(list)...
return v

PJ固有プロンプト
Tran s lat e t h is P y t h on c od e t o Java❷ 結合

期待される効果✓ 飛躍的な生産性の向上✓ 開発人材の確保❶ PJ固有プロンプト
テンプレートHe re are e x amp le s of tran s lation#P y t h on
...
#Java
...

PJ固有の要素# P y t h on
d e f ave rag e ( lis t )...
re tu rn v
# Java

開発者の入力OpenAI Codex©2024 NTT DATA Group Corporation

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開発ツールの紹介：②tsuzumi
tsuzumiは、40年以上の自然言語処理研究で培った技術を生かしたNTT独自のLLM
ソフトウェア開発においては、コード自動生成等により開発スピードを向上

軽量

高い言語性能パラメタサイズ 7B

日本語性能世界トップクラス

高カスタマイズ性

マルチモーダル性

チューニングを低コストで実現図表読解等
様々な形式に対応©2024 NTT DATA Group Corporation

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03
GitHub Copilot活用事例© 2024 NTT DATA Group Corporation

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GitHub Copilotの活用方針① 新規案件での全面適用 ② 自社のSIのノウハウと組み合わせて活用

5000600

ユーザ*

ユーザ*※ユーザ数は国内のみ©2024 NTT DATA Group Corporation

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GitHub Copilot全社普及展開の取組
2023年度に国内事業会社向けにGitHub Copilotを導入開始し、社内での活用どころを明確にするために全社で活用効果を検証
目的トライアルとして商用の複数PJにGitHub Copilotを先行展開し活用効果を検証

対象

NTTデータ（国内事業会社）の社員および協力会社

その他前提◼ 利用にあたり、以下のガイドラインを配布「GitHub Copilot利用ガイド」、 「生成AI活用ガイドライン」◼ 利用後、アンケートへの回答および個別ヒアリング実施©2024 NTT DATA Group Corporation

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GitHub Copilotの活用ユースケース（例）製造やテスト工程などのシステム開発の複数工程でGitHub Copilotを活用。
実利用から出てきたユースケースを利用イメージとしてまとめ社内ナレッジとして蓄積。
社内のユースケース一例

利用イメージDBテーブル設計書からコードを生成
オンライン処理設計書からコード生成
Javadocコメントからクラスやメソッドのコード生成
テストコードの生成
設計書からDDL作成

・・・・・©2024 NTT DATA Group Corporation

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導入効果：全体
GitHub Copilotを導入した利用者に対するアンケートや特定案件で検証を実施
その結果、エンジニア開発体験の向上や費用対効果について肯定的な結果を確認

生産性の向上満足度の向上

開発作業を１時間以上削減

67%

54%

30%
＜アンケート母数＞⚫ 回答者：349人©2024 NTT DATA Group Corporation

19導入効果：生産性・満足度の向上
生産性/満足度のポイントが共に高く、一定程度開発体験の向上に寄与できると評価
ポジティブ： とてもそう思う

そう思う

生産的になった
生産性 生産的になった：67%

18

早くタスクを完了できるようになった

16

作業に没頭し集中できる状態に入りやすい9

満足度 コーディング時のイライラが軽減された：54%
コーディング時のイライラが軽減された

12

仕事により充実感を感じられるようになった12

成果物の品質が向上した

120%©2024 NTT DATA Group Corporation

どちらでもない

そう思わない全くそう思わない49
46
2634534235
4220%
2060%

5 5
111.1

3790.94480.3

7039

40%

4 0.3

2880%

100%

導入効果：時間削減効果
約30％が、1日1時間以上の削減効果を実感しており、6時間以上も1％存在

1日あたり、GitHub Copilotを使用することでおおよそどれくらいの時間を節約できましたか？
6時間以
2-3時間
8%

1%

18%

5-6時間
1-2時間

4-5時間
0.5-1時間

31%

3-4時間
0-0.5時間

40%

0.9%

0%

©2024 NTT DATA Group Corporation

25%

50%

2175%

100%【参考】 利用環境 (GitHub Copilot利用者限定)
利用言語においては「Java」、「GO」、「Python」、IDEはVSCodeがメイン。
約4割が1日あたり30％以上をコーディングに費やしている

そ 他
12%

VBScript
0.3%
C＋＋…

Python21%

61％以VSCode13%IntelliJ

C＃
0.3%
GO
20%

31％～60％,eclipse
NeoVimTypeScript
6% JavaScript

Java
31%

24%

その他
050

100 150 200 250 300 350

8%©2024 NTT DATA Group Corporation

22

30％以下

63%

利用者の声サマリ
GitHub Copilot利用前後の変化におけるポジティブな具体例について、当初想定以上に2(知識不足の補完)に関する回答が多数あり。
GitHub Copilotのサジェストをインプットとしながら開発を進める方法が有効

1

2

3

作業時間の短縮

知識不足のモチベーション

業務効率化

補完向上

©2024 NTT DATA Group Corporation23利用者の生の声①：作業時間の短縮・業務効率化
テストコードや単純なコードの自動生成により、高度なアーキテクチャやアルゴリズムの設計に多くの時間を割けるようになった
コーディング初心者でもコーディングの方向性を示してくれるため時間の短縮につながった
リファクタリングや似たようなコードの繰り返し作業が容易になりコードの負担が減った©2024 NTT DATA Group Corporation24利用者の生の声②：知識不足の補完
エラーが発生した際や理解不足の言語でのコーディング時に即座に解決策を提案してくれるため、開発の効率が向上した新しい言語やモジュールの使用時に手助けをしてくれ、知識不足を補完する役割を果たした

Copilot Chatを使用することで、使い慣れない言語の文法確認等の時間を大きく削減できる©2024 NTT DATA Group Corporation25利用者の生の声③：モチベーション向上

新しいツールを取り入れている職場ということで信頼感が増した

新しい技術の利用によりモチベーションを高く保つことができる©2024 NTT DATA Group Corporation

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GitHub Copilot(生成AI)利用にあたっての懸念と対策アンケートで出てきた 「利用に関する懸念」 について分類、各項目で対応策を検討・実施

利用に関する懸念対応策◆ GHC利用リスク低減に関わる2機能を有効化

セキュリティ/コンプラ• 出力のフィルタリング機能• 入力データの即時消去機能◆ 利用のガイドラインの整備◆ 具体的な利用例やノウハウの整備生成されたコードの信頼性◆ 活用共有の場の構築

スキル低下• コミュニティの作成・運営• 勉強会・共有会の設置◆ EclipseについてはGitHub社と継続協議◆ インターネットアクセスは一部URLのみ許可

環境制約©2024 NTT DATA Group Corporation

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今後の展望グループ社員 約20万人の生成AI標準利用を目指して
GitHub Copilot の活用を推進していきます！

©2024 NTT DATA Group Corporation

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