NTTデータがAWSと協業拡大、AI活用が加速グローバル市場でエージェント型AI・クラウド移行を一気通貫支援

NTTデータとAWSが戦略的協業を拡大、企業のAI・クラウド活用が本格化

NTTデータグループが2025年12月にアマゾン ウェブ サービス（AWS）とグローバル市場を対象とした戦略的協業契約を締結しました。この動きは、クラウド＋AI導入支援の選択肢が増え、中堅・中小企業でも専門パートナーを通じた本格的なAI活用が現実的になったことを意味します。国内では2025年1月から同様の協業が始まっており、この枠組みがいよいよ世界規模に拡大します。

NTTデータグループの発表によると、今回の協業ではクラウド移行、レガシーシステムのモダナイゼーション、そしてエージェント型AIの活用を重点領域に据えています。金融、製造、公共、ヘルスケアなど多様な業界で、安全かつ効率的な業務変革の実現を目指すとしています。

クラウド＋AI活用が「待ったなし」の背景

なぜ今、大手SIerとクラウド事業者の協業が加速しているのでしょうか。背景には生成AIとエージェント型AIの急速な発展があります。企業はデータとAIを基盤とした新たな価値創出を求められる一方で、既存システムの老朽化や複雑化がAI・クラウド活用の足かせとなっているケースが少なくありません。

AWSは2025年現在、150以上のクラウドサービスを提供しており、AIエージェント基盤「Amazon Bedrock」や業務向けAIアシスタント「Amazon Q」といったサービスを軸に、企業のAI実装を支援しています。Amazon Bedrockは複数の大手AI企業が開発した基盤モデルを単一のAPIから利用できるフルマネージドサービスで、セキュリティやコンプライアンスを担保しながら生成AIアプリケーションを構築できます。

こうした環境が整う中、NTTデータグループは約11,000名のAWS認定技術者を中心とするAWS専門のビジネスグループを新設し、今後3年間で10,000人規模の追加認定を目指すとしています。技術者体制の強化は、企業へのAI導入支援を本格化させる布石といえるでしょう。

協業で変わる市場構造とSIer依存モデルの変化

今回のような大手SIerとクラウド事業者の戦略的協業は、IT市場の構造そのものを変えつつあります。従来、企業がクラウド移行やAI導入を検討する際は、システム構築を担うSIerとクラウド基盤を提供する事業者を別々に選定し、両者の連携に苦労するケースがありました。戦略的協業によってコンサルティングからクラウド導入、AI実装、運用までを一気通貫で支援できる体制が整い、導入のハードルが下がっています。

この変化は中堅・中小企業にとって追い風です。これまでAI導入は大企業の専売特許と見られがちでしたが、SIerとクラウド事業者が連携したパッケージ型の支援サービスが増えることで、限られた予算やリソースでも本格的なAI活用に踏み出せる環境が整いつつあります。

一方で注意すべき点もあります。パートナー選びを誤ると、特定のベンダーやサービスに過度に依存する「ベンダーロックイン」のリスクが高まります。複数の選択肢を比較検討し、自社の将来的な拡張性も考慮した上でパートナーを選定することが重要です。

自社への影響と今すぐ検討すべきこと

大手企業のクラウド＋AI協業が進む中、中堅・中小企業の経営者やDX推進担当者はどのような対応を取るべきでしょうか。優先順位の高い順に整理すると、以下の4点が重要です。

• 自社のクラウド活用状況を棚卸しする：オンプレミス環境で運用しているシステムがある場合、クラウド移行によって得られるメリットとコストを改めて比較検討する時期に来ています。特にレガシーシステムを抱える企業は、モダナイゼーションとAI活用を同時に検討することで、投資対効果を最大化できる可能性があります。

• AI活用のユースケースを具体化する：カスタマーサポートの自動化、社内ナレッジの検索・要約、データ分析の高度化など、自社の業務課題とAIで解決できる領域を明確にしておくと、導入の優先順位が立てやすくなります。

• 信頼できるパートナーを選定する：クラウド移行やAI導入は技術的な難易度が高く、自社だけで進めるにはリスクが伴います。上流のコンサルティングから実装、運用までを一気通貫で支援できるパートナーを選定することで、プロジェクトの成功確率を高められます。

• AI人材の育成計画を策定する：外部パートナーに依存するだけでなく、社内でAIを活用できる人材を育てることで、中長期的な競争力を確保できます。

AI導入で陥りやすい失敗と注意点

クラウド移行とAI導入を同時に進める際、よく見られる失敗パターンがあります。それは「ツール導入が目的化してしまう」ケースです。最新のAIサービスを導入すること自体がゴールになり、肝心の業務課題が曖昧なまま進めてしまうと、導入後に「使われないシステム」になりがちです。

この失敗を避けるには、導入前に「どの業務のどの課題を解決するのか」を明確に言語化し、関係者間で合意しておくことが不可欠です。また、小規模なPoC（概念実証）から始めて効果を検証し、段階的に拡大していくアプローチが有効です。

セキュリティとガバナンスの体制整備も忘れてはなりません。AIが扱うデータの管理方針や、生成AIの出力に対するチェック体制を事前に構築しておくことで、安心してAI活用を推進できます。

クラウド＋AI導入の課題解決をGXOが支援します

ここまでお読みいただき、「クラウド移行を検討しているが、どこから手をつければいいかわからない」「AIを導入したいが、自社に合った活用方法がわからない」といった課題を感じている方もいらっしゃるのではないでしょうか。

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まとめ

NTTデータグループとAWSの戦略的協業拡大は、クラウド＋AI活用の選択肢が広がり、中堅・中小企業でも本格的なAI導入が現実的になった転換点です。自社のクラウド活用状況を棚卸しし、AI導入のユースケースを具体化した上で、信頼できるパートナーと連携しながらDX推進を加速させましょう。

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