#社員インタビュー 「【コンサル×AI】AIラボの取り組みについてインタビューしました」

Lupinus広報担当のミスです。
今回は、2025年5月に新設された「AIラボ」の取り組みについて、実際に現場で活動しているメンバーにお話を伺いました。

和田さんPROFILE
職位：Principal (AIラボ長)
Lupinus入社：2025年
趣味：サッカー、サイクリング

※職位はインタビュー時点のもの

木部さんPROFILE
職位：Analyst
Lupinus入社：2024年
趣味：銭湯巡り、ブラジリアン柔術

※職位はインタビュー時点のもの

AIラボで取り組んでいきたいこと

＜和田さん＞
「意味のあるAIエージェント」を作って世に出していくことが、AIラボとして取り組んでいきたいことの一つです。

最近、生成AIが非常に話題になっていますが、何かを聞いて答えてくれるAIはもちろん便利です。ただ、それだけでは人々の労働時間を大幅に減らすことや、業務を今の2、3倍こなして利益を上げることに直結しないのが現実です。

AIエージェントの魅力は、人々が寝ている間でも真面目に働き続けてくれることです。例えば、仕事終わりにAIエージェントを起動させて帰れば、翌朝にはAIエージェントが仕事をこなして結果をまとめてくれている。このような環境が実現できれば、クライアントの経営層の方にも非常にインパクトのある提案ができると考えています。

まず、AIを生活や業務で使ってもらう段階としては、ChatGPTやGeminiなどのLLMに質問して答えを得る、というのがスタートだと思います。次の段階として、「どうすれば売上向上や業務効率化につなげることができるか」という課題が出てきますが、既存のLLM活用の延長線では、なかなか突出した成果を上げることはできないのではないかと思っています。なんとなく便利になった、仕事が楽になった程度のレベルでは、なかなか大きな変化は生まれません。

例えば、通常何百時間とかかる業務をAIエージェントに置き換えて時間と人的リソースを削減する、といったようなレベルがいま取り組んでいる目標です。具体例を挙げると、何百社もある企業の統合報告書やIR文書をチェックして、どの企業に投資すべきか判断する作業を処理する場合、人間が目視で行うと非常に手間がかかりますが、退勤後にAIエージェントにレポートを読んでまとめてもらうことによって、オペレーショナルな作業を大幅に削減する、といったことを実現したいと考えています。

現在取り組んでいること

＜和田さん＞
現在は、クライアントが望んでいる、アバターを用いたユーザーに対する接客回答システムをクライアントと一緒に作っているところです。AIエージェントがとても必要だという話をしましたが、AIエージェントは何かを聞かれたことやタスクに対して、いかにハルシネーション（誤回答）を抑えて正確な答えを出せるかがポイントになります。

現在取り組んでいるアバターによる接客回答システムも、ハルシネーションのリスクが高く、そこを抑える取り組みに力を入れています。この取り組みを通してハルシネーションをうまくハンドリングしていく知見が蓄積されると、より良いAIエージェントの開発にもつながってくるので、とても価値のある仕事だと思っています。

AIラボが求める人材

＜和田さん＞
AIや機械学習の研究経験がある方はもちろん理想的ですが、未経験の方であっても全然問題ないと思っています。
どのような方が向いているかという点ですが、以下の三点が重要だと感じています。

• プログラミングに対して抵抗感のない方。
• 困った時に気軽に相談してくれる関係性を作ってくれる方。
• 興味関心を持てる方。

AIに関して興味を持って前向きに取り組める方や、機械学習等で数値予測をするようなタスクに対しても興味を持って、自分から情報を取りに行き、業務に落とし込める人が向いているのではないかと思います。

ビジネスコンサル✕AIの可能性と魅力とは

<和田さん>
AI研究に関わる職種を大まかに分けると以下の二つになります。

• 自社で活用するAI開発への取り組み
• AIを活用してクライアントの利益を伸ばす取り組み

自社のAI活用に取り組む場合、各社の内規など特有な事情に縛られることもあります。例えば、本当はもっと多様なツールがあるのに、社内の事情で「ChatGPTしか使えない」といった制約があるなど、各社固有の制約があることも多々あります。特定の領域には特化できるのですが、他企業でも通用する汎用的なスキルを伸ばして、幅広く展開していくことがなかなか難しいという面があります。

一方、コンサルティングという業態でクライアントと一緒にプロジェクトに取り組む場合、例えば3～6ヶ月はA社、その次の3～6ヶ月はB社といった形で、異なるクライアントと、多様なプロジェクトで様々なシチュエーションに対する改革の手法を学べます。プロジェクトに応じて業務の進め方も変わるので、エキサイティングな日々がずっと続くという感じですね。

「AIを導入する」という話に留まってしまうと、特定の部署や一つの課題に対してAIを入れる形になりがちで、局所的な対応になってしまうことが多いです。

• 経営層の方々と”何が重要なのか”をしっかり議論した上で、どこに注力すべきかを見極める。
• 活用方法についても、各部署が共通して活用できるようにするには、どういう仕組みや構造にしておくべきかを検討し、経営にインパクトを与えられるよう、経営者の方と対話しながら進めていく。

この点は、データサイエンティストやAIエンジニアの方にとって、非常にエキサイティングな部分だと思います。

＜木部さん＞
エンジニアとして働いていると、どうしても一つの作業に集中しがちになりますが、ビジネスコンサルタントと一緒に仕事をすることで、プロジェクト全体を見ながら仕事に取り組むことができます。コーディング作業と、ミーティングによる課題解決への取り組みを交互に行い、全体像を把握しながら仕事を進めるのは、とても楽しいですね。

＜和田さん＞
コンサル一本で十分に力を発揮できる人もいますが、世の中そういう人ばかりでもありません。
「どういう武器を身につけたらコンサルタントとしてもっと成長できるか」を考えた時に、データ分析やエンジニアリング、AIなどのスキルを伸ばしていくことで、より大きな価値を提供できるようになります。

今回は、AIラボのメンバーとしてともに働いているお二人にインタビューさせていただきました。

インタビュー動画をYouTubeで公開しております。
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