Workatoの導入事例

清水建設株式会社様

背景

DX戦略の中核となるデータ利活用基盤構築へ

DX経営推進室 先端技術応用部 部長
岡崎 良孝 氏

「子どもたちに誇れるしごとを。」というコーポレートメッセージを掲げ、「建設事業（建築、土木、海外建設）」を柱に、「不動産開発」「エンジニアリング」「グリーンエネルギー開発」「建物ライフサイクル」「フロンティア」の5分野で事業を展開する清水建設株式会社。時代に合わせて技術や知識を洗練させながら、価値ある建造物や事業を通じて堅調な実績を築いています。

同社は、時代を先取りする価値を創造し続ける「スマートイノベーションカンパニー」を具現化するために、長期ビジョン「SHIMZ VISION 2030」のもと、「中期DX戦略」を定義。建設業界におけるDXは、生産性向上と人財不足の観点から必要不可欠な取り組みであり、同社はこれまで、“デジタルゼネコン“というコンセプトを掲げてデジタライゼーションを段階的に進めてきました。さまざまな取り組みの中核に位置する「データ利活用基盤」の構築について、岡崎氏はこう説明します。

「たとえば、工事のデータを使って分析を行いたいと思っても、必要なデータがどこにあるのか、誰に聞けばいいのかわからないような状況でした。情報システム部門に問い合わせてデータ抽出してもらうにも時間がかかり、しかも受け取るのはExcelのデータです。データが流通する間にオリジナルのデータとかけ離れていくという、データガバナンスに関わる問題も認識していました。データやデジタル技術を活用して業務プロセスやビジネスの変革をめざすDXにおいて、複数システムに散在するデータを、品質を担保しつつ使いやすくすることは、中心的な施策と言えます。変化の激しい時代に、はじめから重厚長大な仕組みを構築するのではなく、既存環境をベースにできることからアジャイル的に実現し、少しずつ幹を太くしていくアプローチで進めることにしました。その先には、iPaaS^＊1と物理データウェアハウスを組み合わせたアーキテクチャも見据えていました」

＊1　iPaaS: Integration Platform as a Service

取り組み

既存環境で課題だったデータ連携をカバーするiPaaS導入を検討

データ利活用基盤の整備に向けた第一段階として、同社は2021年、データ仮想化ソリューションDenodo Platformを導入。常に最新かつ正確なデータを迅速に提供できるようになったことで利用者が増えたものの、大規模データの収集・加工や、クラウドサービス間のデータ連携など、Denodo Platformでは対応しきれないケースも出てきました。そこで同社は、2023年頃からDenodo Platformを補完するソリューションとしてiPaaS製品の導入検討を開始。主要なサービスを調査し、実際に使い勝手を試したうえで、日立ソリューションズが販売パートナーを務める「Workato」の採用を決定しました。

「コネクタの多さや直感的な開発のしやすさ、従量制課金でトライアル的な進め方に向いていることを評価しただけでなく、将来的にユーザー部門で開発を進められるようにするには、支援体制が重要になると考えました。日立ソリューションズは、すでにRPAの支援を通してパートナーとしての信頼があるうえ、自社で『Workato』を活用されている経験を共有いただいたことで安心感がありました」（岡崎氏）

効果

生成AIを活用したレシピで可能性が拡大

DX経営推進室 先端技術応用部 AI推進グループ
中村 航也 氏

同社は、すべてのデータ連携処理が同じプラットフォームで実装されるよう統制を取ることを目標に、スモールスタートで「Workato」の運用を開始。これまでシステム開発の多くを外注しており、市民開発の文化がなかったという同社は、各部門での実装をDX経営推進室でフォローしながら進めています。

「我々DX経営推進室でも、『Workato』を活用した自動化処理を内製で運用できています。今までなら対応が難しかったユーザー部門からの相談にも、解決策を提示できるようになりました。また、メールの内容をLLM^＊2で分析し、緊急度に応じてチャットツールに通知したり、クラウドデータプラットフォームの『Snowflake』に連携してナレッジ化したり、生成AIを活用したレシピも増えています。『Workato』と生成AIを組み合わせることで、AIエージェント的なワークフローの自動化を実現できることがわかりました。このような使い方はまったく想定していませんでしたが、ますますユースケースの幅が拡がりそうです」と宮島氏。

「『Workato』は、特定のイベントをトリガーにレシピを実行できて非常に便利」と言う中村氏は、「たとえば、メールの件名をトリガーに内容を取得してクラウドストレージに自動格納し、BIツールが分析データとして参照するといった使い方が可能です。また、クラウドの利用が拡大し続けるなかで、今まで一筋縄でいかなかったオンプレミスとクラウド間の双方向連携が、ノーコード／ローコードでセキュアに行えるのもメリットです。今後データ活用の幅が広がっていくことは確実です」と語ります。

これらのデータ連携の実現において、日立ソリューションズの支援が力になっているとして、宮島氏は、「連携先のサービスについても幅広い知見があるおかげで、仕様調査にかかる工数が減り、ユースケースの実現がスムーズに進みました」と評価します。

＊2　LLM：Large Language Models、大規模言語モデル

展望

AIエージェントのユースケース拡大に挑戦

DX経営推進室 先端技術応用部 AI推進グループ
宮島 壱登 氏

まだ道半ばとはいえ、「データ利活用の基盤が整ってくるにつれ、データを活用して新しいことに取り組もうという機運が高まっているのを感じます」と宮島氏。引き続き市民開発の定着化をめざして、「Workato」をデータ連携の標準ツールとして全社に浸透させつつ、ガバナンスを強化していく考えです。

また、データやシステムとの連携はAI活用を推進するうえでも欠かせません。同社はこれらの連携を得意とする「Workato」をAI活用の標準環境の一つとして位置付けており、「Workato」による自動化の強みを生かし、AIを活用した自動化のユースケースを増やすことにも挑戦していく考えです。AIエージェントの活用に向け、社内で利用しているサービスのAPIを市民開発用に「Workato」でラップして社内展開するなど、APIの部品化にも着手しています。

「多様なユースケースに対応するためには、『Workato』を核にほかのサービスとの組み合わせも検討していく必要があります。だからこそ、この先も幅広い知見を持つ日立ソリューションズと、効果的なデータ利活用の仕組みをどう構築していくかを一緒に考え、ともに取り組んでいきたいですね」と岡崎氏。データ連携の自由度が高まることで、デジタルゼネコンの進化に寄与する多くの可能性が広がっています。