阿部 雄貴

インフラエンジニアという仕事の集大成となった思い出深い1日

NTT東日本の通信インフラを支える現場をAIで変える

私が現在取り組んでいる、生成AIや機械学習を活用した社内業務の高度化・効率化プロジェクトを紹介します。

私は先端テクノロジー部のインフラエンジニアとして、AIの先端技術を調査・評価し、業務への適用を見据えた実装や導入支援を担当しています。その中でも、NTT東日本の社内ヘルプデスク業務の高度化やネットワーク障害対応等にLLMを活用し、判断の質とスピードを高める開発プロジェクトを推進しています。

社内ヘルプデスク業務では、担当者が問い合わせ内容に応じてマニュアルを確認しながら回答しています。しかし、NTT東日本グループは事業領域が広く、参照すべきマニュアルも多岐にわたるため、キーワード検索だけでは必要な情報へたどり着けないことも少なくありませんでした。その結果、回答の精度やスピードが担当者の経験に左右される場面もありました。そこで私は、AIのRAG（検索拡張生成）を活用し、入力されたキーワードに関連する情報を自動検索し、回答できるAIエージェントトの構築に取り組んでいます。

私にとってこのプロジェクトは、単に生成AIを導入する仕事ではありません。通信インフラを支える現場業務そのものをより良くし、品質と生産性の両立を目指す取り組みだと捉えています。

キャリア採用としてなぜNTT東日本でこのプロジェクトに取り組んだのか？

私がキャリア採用でNTT東日本へ転職した理由は、AIを「つくる」だけではなく、実際の業務に定着させ、事業や現場に変化をもたらす仕事に挑戦したいと考えたからです。

前職ではAIプラットフォーム製品の販売推進などに携わり、AIを届けて根付かせる経験を積んできました。一方で、AIによって業務プロセスそのものを変革し、より事業の中核に近い立場で価値を生み出したいという想いも強くなっていきました。

NTT東日本にはAIの内製開発体制が整っており、技術の検証から実装、業務適用まで、一気通貫で取り組める環境があります。また、通信インフラという社会に不可欠な事業を支えていることも大きな魅力でした。

私が現在取り組んでいるNTT東日本のヘルプデスク業務の高度化プロジェクトも、単なるAI導入ではありません。問い合わせ対応やネットワーク障害対応など、通信インフラを支える業務を高度化し、判断の質とスピードを高めることがインフラエンジニアとして求められています。

これまで培ったシステム開発や運用、PoC、プロジェクトマネジメントの経験を活かしながら、技術を実際の業務変革へ結び付けられることは、私が転職によって実現したかったことそのものです。自分の技術力やこれまでの経験を活かして、通信インフラ事業の高度化に貢献できるインフラエンジニアという仕事に、大きなやりがいを感じています。

思い出深い1日から感じた「インフラエンジニア」の難しさ

インフラエンジニアに求められる現場に根付く技術活用

優れた技術を導入することと、その技術を実際に現場で活用してもらうことが必ずしも一致しないことが、インフラエンジニアとして仕事をする中で感じる難しさです。

たとえばAIを活用した業務改善では、現場にどのような変化をもたらすのかを関係者と議論し、仮説を立て、検証し、改善を繰り返していく必要があります。私は、机上の検討だけで完結するのではなく、現場の声を取り入れながら少しずつ「使われる仕組み」へ育てていくことが重要だと考えています。

また、インフラエンジニアとしてプロジェクトを進めるうえでは、AIやシステム開発の知識だけではなく、セキュリティポリシーや運用ルールを踏まえた設計、費用対効果の検討、運用担当者との合意形成なども欠かせません。特に、NTT東日本は事業領域が大きいこともあり、ひとつのプロジェクトに対して、部署の垣根を超えて複数のステークホルダーが関わることもあります。現場で活用される仕組みとして定着するよう、最終形のイメージを各部署とすり合わせながら進めています。途中、イメージをまとめていくことにも生成AIを活用しています。

NTT東日本でAIに向き合うからこその成長機会

インフラエンジニアとして成長し続けるためには、常に新しい技術を学び続けることが欠かせないと感じています。

特に、私が携わっているAIの分野は変化のスピードが非常に速く、新しい技術や手法が次々と登場します。そのため、一度身につけた知識だけで仕事を続けることはできません。日々、技術動向を調査し、評価し、実際の業務に適用できるかを考え続けることが求められます。私はもともとテクノロジーを追いかけることが好きでしたが、現在の業務ではその好奇心が大いに活きていると感じています。

また、インフラエンジニアは単に技術を実装するだけでなく、プロジェクト全体を前進させる力が求められるため、プロジェクトマネージャーとしての自分自身の成長を実感する機会も多くあります。AIという新しい技術と向き合いながら、業務や運用の理解も深めていけることは、私にとって大きなやりがいであり、成長機会になっています。

1日を通して見えたNTT東日本での次のチャレンジ

NTT東日本におけるインフラエンジニアの社会的意義

NTT東日本のインフラエンジニアには、社会のライフラインである通信インフラを支えるという共通ミッションがあります。通信インフラは、人々の生活や企業活動を支える基盤であり、その安定提供には大きな責任を伴います。

その意味では、私が取り組んでいるAIエージェント開発も、単なる業務効率化ではなく、現場の判断や対応を変革することを通じて、通信インフラの運用の高度化につながっています。

現在は、ローカル環境でのLLM活用にも取り組んでおり、ネットワークの運用で発生するアラームの原因推定や優先度判定等をユースケースとしています。こうした取り組みを通じて、現場の業務を支援することが、通信インフラ事業全体の高度化に貢献しているのだと感じます。

NTT東日本は事業領域が大きいこともあり、ひとつの業務改善による成果が広い範囲へ波及しやすいことが特徴です。インフラエンジニアの立場で自身の技術を使って、通信インフラという社会基盤を支え、さらに進化させていくことができることはとても意義のあることだと思います。

インフラエンジニアとして描く次のアクション

今後もAI分野の最新動向を継続的にキャッチアップし、実業務で活用できる形で技術を還元していきたいと考えています。

生成AIにはハルシネーションやセキュリティ面での課題もありますが、だからこそ、「安全に、安心して使える形」として整備した上で業務へ適用していくことが重要です。新しい技術を試すだけではなく、通信インフラを支える現場ですぐに活用できるレベルまで落とし込み、実際の価値へつなげていきたいと考えています。

現在取り組んでいる、ローカル環境でLLMを安定的かつ安全に活用するための基盤づくりでは、生成AI関連のソフトウェアや製品を、性能、セキュリティ、運用性、コスト、拡張性など複数の観点から評価しながら検証を進めています。実際に手を動かして試し、得られた結果をもとに改善していくプロセスは、技術の面白さと実務での価値づくりが直結しており、複雑なパズルのような面白さがあります。

また、最先端の領域にパートナー企業と一緒に取り組むチャレンジも楽しんでいます。安全に使える生成AIを提供する立場として、社外への発信や交流にも積極的に取り組み、知見を広げながら業界全体の発展にも貢献していきたいです。

通信インフラを支える仕事は、会社への貢献がそのまま社会への貢献につながります。この環境で、AIの力を現場の価値へ変換する役割を担い、インフラエンジニアとしてより大きな成果を生み出していきたいです。

転職を考えている方々へ【NTT東日本でインフラエンジニアになること】

私自身、転職前は、NTT東日本のような大企業は開発に慎重で、生成AIのような先端技術を扱う際には制約も多いのではないかと考えていました。しかし実際に入社してみると、目的に応じて必要なものを必要なタイミングで取り入れながら、スピード感を持って開発を進められる環境がありました。ルールを重んじる文化はありますが、その一方で状況に応じてルール自体が見直されています。「昔からのやり方を守る」というよりは、「より良くしていく」姿勢が根付いている点に、良い意味でギャップを感じました。

また、キャリア採用で入社すると、昇格で不利になるのではないかという不安もありましたが、そのようなことはありませんでした。私自身も短期間で昇格を経験しており、キャリア採用社員もプロパー社員と同様に評価され、公平性が高く、安心して仕事に注力できる職場だと感じています。

エンジニアとしては、クラウド環境で利用するLLM（クローズドモデル）と、ローカル環境で運用するLLM（オープンウェイトモデル）の双方の運用やカスタマイズに携われるのも大きな魅力ですね。どちらか片方しか触れられない企業も多い中、両方のスキルを磨けます。加えて、チャレンジを後押しする制度が整備されているのもうれしい点です。社内の他の業務を副業のように担当できるダブルワーク制度、マイクロラーニングによるリスキリング制度、最新の論文検索サービスなどが整っており、幅広い経験を積みながら継続的にスキルや知識をアップデートできます。

NTT東日本のキャリア採用としてインフラエンジニアに転職することは、前職で培った専門性や経験を活かしながら、通信インフラを起点に社会に対して大きな貢献ができ、個人としても大きな成長機会を得られる仕事だと思います。