OpenAIは顧客のAI活用にどう伴走するのか　導入から定着、事業成果につなげるカスタマーサクセス

構想から開発・活用まで支えるOpenAIの技術支援

高橋（才流）：顧客が製品を活用して成果を出すまで、どのような体制で支援されているのでしょうか。

鶴野（OpenAI）：まず組織体制の話になるのですが、私たちはGTM（Go-To-Market）チームに所属しています。ここには営業担当のほかに、商談初期から導入・活用まで技術面を一貫して担当するApplied AI Architect、そして私たちApplied AI Engineerがいます。API連携やソフトウェア開発などの専門性を生かし、お客様のAI活用を支援するのがApplied AI Engineerです。

鶴野（OpenAI）：お客様がOpenAIの製品を活用して経営課題を解決したり、新たなプロダクトを開発したりする過程で、技術面・組織面の壁に直面します。その壁をお客様と一緒に乗り越えていくのが私たちの役割です。

石田（OpenAI）：補足しますと、Applied AI Engineerは製品ごとに担当が分かれており、鶴野は「OpenAI API」の、私はソフトウェア開発を支援するAI「Codex」のApplied AI Engineerとして活動しています。

石田（OpenAI）：製品の定着を促すためには、お客様との契約後ではなく「何に取り組むか」を決める段階が重要です。「技術的に実現できるのか」「必要なデータは揃っているのか」を、構想の段階から一緒に見極める必要があります。そのため、構想の段階から関わる営業担当と私たちが1つのチームとなり、支援する体制になっています。

高橋（才流）：一般的なFDE（Forward Deployed Engineer）の活動と皆さんの活動はどう違うのでしょうか？

鶴野（OpenAI）：FDEのメンバーが、お客様の現場でお客様とともにアプリケーションを作るのに対し、我々はCodexの活用やOpenAI APIの組み込みを支援する立場です。

高橋（才流）：なるほど。FDEは顧客とともにアプリケーションの開発・実装に取り組み、皆さんはCodexの導入・定着や、OpenAI APIを用いた開発における設計・評価、技術課題の解決を支援する役割なのですね。

汎用性が高いAIだからこそ「どこから始めるか」が重要

高橋（才流）：実際の現場で顧客にどのように伴走されているのか、プロジェクトをイメージしながらお話しいただけますか？

石田（OpenAI）：Codexの支援例でお話ししますと、取り組みには大きく分けて2つの軸があります。「特定のユースケースに深く切り込む支援」と「全社的なイネーブルメント」です。

　1つ目のユースケース特化支援ですが、たとえば「ソフトウェアの開発工程全体にAIを組み込みたい」というご相談をいただいたとします。開発ライフサイクルには、設計・コード記述・テスト・レビュー・自動化など膨大な工程があります。これらすべてにAIを一気に導入するのは容易ではありません。

　そこで「まずはコードレビューの自動化から始めましょう」といった形で明確な領域を特定します。その上で、どのツールをどのように組み込むかをお客様と一緒に設計し、具体的な成果が出るまで伴走します。

　2つ目の全社イネーブルメントでは、初心者向けに基本的な使い方を伝えるウェビナーから、中級者・上級者向けの発展的なセッションまで、階層別のレクチャーを実施します。パワーユーザーの深掘りと全社拡大の両輪でご支援することが多いですね。

高橋（才流）：企業によっては「AIで開発を劇的に変える」という抽象的で大きな目標を掲げがちですが、皆さんが間に入り、具体的なフェーズに細分化して着地点を定めていくわけですね。その際の優先順位や部署の選定はどのように行っていますか？

石田（OpenAI）：開発体制の成熟度やレガシーシステムの有無によって、AIの組み込みやすさは同じ会社の中でも部署ごとに大きく異なります。そのため、お客様の経営課題を踏まえつつ「推進に意欲的なキーパーソンがいるか」「組織の開発成熟度は高いか」「経営戦略上の優先度が高いプロダクトか」という複数の軸を掛け合わせて、最初に着手すべき部署や課題を見極めています。

高橋（才流）：そうした議論は、どなたとされるのですか？

石田（OpenAI）：解決したい経営課題について合意を図る際は、CEOと対話させていただくことが多いです。ネクストステップである優先順位付けは、CTOやCAIOなど技術やAI全体を見られている方と対話しながら決めることが多いです。