EYとは、アーンスト・アンド・ヤング・グローバル・リミテッドのグローバルネットワークであり、単体、もしくは複数のメンバーファームを指し、各メンバーファームは法的に独立した組織です。アーンスト・アンド・ヤング・グローバル・リミテッドは、英国の保証有限責任会社であり、顧客サービスは提供していません。
AI活用プロジェクト評価・サービス
AI活用の成否は、AIを導入することではなく、ROI（投資対効果）を最大化するための適切な意思決定にあります。EYは、業務・AI・データ・ガバナンスの観点からプロジェクトを客観的に評価し、投資価値の高いテーマの選定から導入後の改善までを支援します。これにより、成果の出にくい投資や手戻りを抑制し、AI活用による持続的な事業価値創出とROI向上の実現を支援します。
AI活用は多くの企業で検討・導入が進み、業務効率化や高度な意思決定を支える手段として期待が高まっています。一方で、活用テーマが広がるほど、投資すべき領域や成果につながる取り組みを見極めることが難しくなっています。そのため、AIを導入すること自体を目的とせず、効果や実現可能性、リスクを客観的に評価し、優先すべきテーマを判断することが重要です。
AI活用を成果に結び付けるには、業務との適合性、期待効果、データ品質、セキュリティやコンプライアンス、導入後の運用体制などを多面的に確認し、推進の方向性を継続的に見直すことが欠かせません。これらの論点を十分に評価しないまま進めると、AIの導入や精度向上そのものが目的化し、本来目指すべき業務改善や事業価値の創出につながらないおそれがあります。また、PoC（Proof of Concept：概念実証）の目的や本番移行の判断基準が曖昧な場合、追加投資や手戻りが発生する可能性もあります。そのため、AI活用プロジェクトでは、各フェーズで主要な論点を整理し、客観的に評価しながら意思決定を行うことが重要です。
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EYは、こうした課題認識を踏まえ、AI活用プロジェクトの企画、PoC、開発・導入、運用の各フェーズにおいて、主要な論点を整理し、客観的な評価を通じて適切な意思決定を支援します。AI活用プロジェクト評価では、戦略との整合性、期待される事業価値の実現可能性、推進計画の妥当性、ガバナンスやリスク対応の状況を多面的に確認します。これにより、AI導入の目的化や実現性検証の不足、データ品質・統制上の課題を早期に把握し、必要に応じて軌道修正や改善策の具体化につなげます。
AI活用プロジェクト評価フレームワーク（EY仮説）
各フェーズで業務・AI・データの妥当性を評価することで、投資すべきテーマや改善すべき課題を明確にし、限られたリソースを成果につながる領域へ集中できます。これにより、効果の出にくいテーマへの投資や手戻りを抑制し、AIモデルの信頼性向上やデータ品質に起因する精度低下の予防にもつなげます。結果として、AI活用による業務改善や事業価値の創出を後押しし、ROI（投資対効果）の最大化に貢献します。
AI活用プロジェクト評価により期待できる効果
EYの強みは、業務とシステムの双方を理解したメンバーが、AI活用におけるROI、実現可能性、リスクを現場目線で評価できる点にあります。単なる課題の指摘にとどまらず、成果につながるテーマの見極め、改善策の提言、次のアクションの具体化まで支援することで、限られたリソースを優先度の高い取り組みに集中させます。必要に応じて社内のプロフェッショナルとも連携しながら、構想段階から導入後の見直しまで一気通貫で伴走し、AI活用による事業価値の創出とROI向上を支援します。
EYの強み
EYの関連サービス
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プロジェクト評価とは、プロジェクトの計画・実行・完了に至る各段階で、成功要因や課題を客観的に分析・検証する取り組みです。技術の進化や環境変化、人材不足など複雑化する現代のプロジェクトにおいて、リスクを低減し、成果を最大化するために不可欠なプロセスです。
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今や多数の組織がデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に向けて舵を切る中、その多くが業務の効率化レベルにとどまり、ビジネス変革や新たな価値創出といった本当の意味でのDXを実現できているのは少数に限られているのが現状です。これはDXの本質がデジタル技術の導入ではなく、企業変革そのものにあることが理由ではないでしょうか。 EYではDXへの取り組みを「デジタルガバナンス」という全社的視点から支援し、DXを実現できる企業への変革を導きます。EYではDXへの取り組みを「デジタルガバナンス」という全社的視点から支援し、DXを実現できる企業への変革を導きます。
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企業におけるDX活動の中で、蓄積されたデータから新たな付加価値を見いだそうとする「データ利活用」が積極的に行われています。データ利活用の範囲が拡大し、組織横断的になり、利用者や扱うデータ種類が増えるにつれ、データ品質やセキュリティを適切に管理するための仕組み（データガバナンス）を整備することが重要となってきます。
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昨今生成AIの急速な普及により、AIが身近に感じられ、業務において幅広く活用されるようになってきています。AIの利用により業務品質や生産性の向上が期待される一方、AIの利用には、正確性・公平性・知的財産権・セキュリティ・プライバシーなど、さまざまなリスクが存在します。 EYでは、組織においてAI活用を進めていくにあたり、そうした多様なリスクに対応したガバナンスの構築を支援します。
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EYのリスクコンサルティングは、さまざまなリスク・テーマへの取り組みに際し、リスクを不確実性として捉え、個々の企業の経営方針や価値創出モデルに沿って、戦略的な仕組みの構築・強化からリスクが顕在化した際の対応までサポートします。
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