基幹システム×AIが導く次世代の業務革新

多くの企業でデジタルトランスフォーメーション（DX）が推進される中、基幹システム（ERP、SCM、CRMなど）に蓄積された膨大なデータを活用し、AIによって業務プロセスを高度に自動化することへの期待が高まっています。

これにより、生産性の飛躍的な向上や、データに基づいた迅速な意思決定が可能になると考えられています。

しかし、長年運用されてきた基幹システムと最新のAI技術をシームレスに連携させることは、多くの企業にとって依然として大きな技術的・組織的ハードルとなっています。

本記事では、この連携課題の本質を解き明かし、Vision Consultingが推奨する実践的な解決アプローチについて解説します。

なぜ基幹システムとAIの連携は進まないのか？

基幹システムとAIの連携が思うように進まない背景には、以下のような根深い原因が存在します。

・データのサイロ化と品質問題: 各基幹システムが個別に最適化されており、データ形式やマスターが不統一です。AIに必要な形式へのデータの抽出・加工・統合に多大な工数がかかります。また、データの欠損や不整合も多く、そのままではAIが精度高く学習・推論できません。

・既存システムへの影響懸念: 安定稼働が最優先される基幹システムに対し、AI連携のための改修を加えることによる予期せぬ不具合やパフォーマンス低下への懸念が根強いです。

・連携インターフェースの不在: 特に古いシステムでは、外部システムと連携するためのAPI（Application Programming Interface）が整備されていない、あるいは連携を想定した設計になっていない場合が多いです。

・リアルタイム性の要求: AIによる自動化では、リアルタイムでのデータ連携と処理が求められるケースが多いですが、既存のバッチ処理中心のアーキテクチャでは対応が困難です。

・専門人材の不足: 基幹システムの知識とAI技術の両方に精通した人材が社内に不足しており、連携プロジェクトを推進できません。

連携失敗がもたらすビジネスインパクト

基幹システムとAIの連携が不十分なままでは、企業は以下のような機会損失やリスクに直面します。

・自動化による効率化の限界: AI導入が部分最適に留まり、期待したほどの業務効率化やコスト削減効果が得られません。依然として人手による作業が多く残ります。

・データ活用による洞察獲得の遅延: 基幹システムに眠る貴重なデータ（販売実績、生産データ、顧客行動履歴など）をAI分析に活かせず、競合他社に比べて市場変化への対応や意思決定が遅れます。

・DX推進の停滞: 基幹システム連携という難所を突破できず、全社的なDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みが停滞してしまいます。

・PoC（概念実証）貧乏: 連携の壁に阻まれ、AI導入がPoC段階で頓挫するケースが頻発し、投資が無駄になります。

・競争力の低下: AIを効果的に活用する競合他社との差が広がり、中長期的な競争力が低下します。

Vision Consultingによる段階的・戦略的連携アプローチ

Vision Consultingは、リスクを管理しながら基幹システムとAIの連携を着実に実現するために、以下の段階的かつ戦略的なアプローチを推奨・支援します。

1. アセスメントとロードマップ策定: まず、既存の基幹システムの構成、データ構造、業務プロセス、技術的制約を徹底的に評価します。その上で、AI適用によるビジネス価値が高い業務領域を特定し、連携の実現可能性とリスクを考慮した段階的な導入ロードマップ（短期・中期・長期）を策定します。

2. 疎結合アーキテクチャの設計: 既存システムへの直接的な影響を最小限に抑えるため、APIゲートウェイ、メッセージキュー、データ連携基盤（ETL/ELTツール、データ仮想化など）を介した「疎結合」な連携アーキテクチャを設計します。これにより、将来的なシステムの変更や拡張にも柔軟に対応できます。

3. データ連携、整備基盤の構築: AIが利用可能な形式・品質にデータを整備するためのプロセスと基盤（データクレンジング、マスター統合、特徴量エンジニアリング等）を構築します。必要に応じてデータレイクやDWH（データウェアハウス）の活用も検討します。

4. AIモデル選定、実装と連携: 特定された業務課題に対し、最適なAIモデル（カスタム開発 or 既存サービス利用）を選定・開発・実装し、設計した連携アーキテクチャを通じて基幹システムと接続します。リアルタイム推論が必要な場合は、ストリーミング処理基盤なども導入します。

5. MLOpsによる運用体制構築: 開発したAIモデルの性能を継続的に監視し、必要に応じて再学習・デプロイを行うためのMLOps（Machine Learning Operations）プロセスと基盤を構築し、持続的な価値創出を可能にします。

事例紹介/筆者経験

ある流通企業では、基幹システム（販売管理）のデータと外部の気象データなどを連携させ、AIによる需要予測精度の向上を目指していました。

しかし、基幹システムが古くAPI連携が困難で、データ抽出にも時間がかかるという課題がありました。

Vision Consultingは、まずデータ連携ツールを用いて基幹システムから必要なデータを定期的に抽出し、データレイクに格納する仕組みを構築しました。

次に、データレイク上のデータをAIモデルが利用しやすいように加工・整備するパイプラインを作成しました。

AIモデルはこの整備済みデータを参照して予測を行い、予測結果をAPI経由で関連部署のレポートシステムに連携させました。

最初は日次バッチでの連携からスタートしましたが、効果が確認できたため、将来的にはニアリアルタイムでの連携を目指す計画です。

この事例から学べるのは、既存システムの制約を前提としつつ、データ連携基盤を整備することで、段階的にAI連携を実現できるということです。

完璧なリアルタイム連携を最初から目指すのではなく、実現可能な方法から着手し、効果を見ながら高度化していくアプローチが有効です。

基幹連携AIが拓くインテリジェント・エンタープライズへの道

基幹システムとAIのシームレスな連携は、単なる業務効率化を超え、企業全体の意思決定プロセスやビジネスモデルそのものを変革する可能性を秘めています。

需要予測に基づく自動発注、顧客データと連携したパーソナライズドマーケティングの自動実行、生産計画と実績データのリアルタイム分析による自律的な生産調整など、よりインテリジェントな企業活動（インテリジェント・エンタープライズ）への道が拓かれます。

この連携基盤は、将来的に新たなAI技術が登場した際にも、迅速にそれらを活用するための重要な土台となります。

検討手順

基幹システムとAIの連携プロジェクトを成功させるために、具体的に検討・実行すべき事項は以下の通りです。

1. 目的とKPIの明確化: AI連携によって「何を」達成したいのか、具体的な業務課題と測定可能な目標（KPI）を設定します。

2. 対象業務の優先順位付け: ビジネスインパクトと実現可能性の観点から、AI連携に取り組む業務の優先順位を決定します。

3. システム、データアセスメント: 連携対象となる基幹システムの仕様、データ項目、品質、利用可能な連携方式（API有無など）を詳細に調査します。

4. 連携アーキテクチャの選択: 自社の状況（システム、予算、スキル、求めるリアルタイム性）に最適な連携方式（API、EAI/ESB、ETL/ELT、CDC、メッセージキュー等）と技術を選定します。

5. セキュリティ要件の定義: データ連携時およびAI利用時のセキュリティ対策（アクセス制御、暗号化、監査ログ等）を明確に定義します。

6. プロトタイプ開発と検証: 本格導入前に、小規模なプロトタイプを開発し、技術的な実現可能性と期待される効果を検証します（PoC/PoV）。

7. 段階的導入計画: リスクを低減するため、一気に大規模導入するのではなく、段階的に機能や対象範囲を拡大する計画を立てます。

8. 体制構築と人材育成: プロジェクト推進に必要な体制（IT部門、業務部門、データサイエンティスト等）を構築し、関連するスキルを持つ人材の育成または外部からの調達計画を立てます。

9. ベンダー/パートナー選定: 必要に応じて、基幹システム、AI、データ連携に関する知見を持つ適切なベンダーやコンサルティングパートナーを選定します。

10. 変更管理とコミュニケーション: プロジェクト進行中の要件変更や課題発生に備え、適切な変更管理プロセスと、関係者間の密なコミュニケーション計画を策定します。

おわりに

基幹システムとAIの連携は、現代の企業がDXを推進し、競争優位性を確立するための避けて通れない道です。

その実現には、データのサイロ化、既存システムへの影響、リアルタイム性、専門人材不足といった多くの課題が伴いますが、戦略的なアセスメントに基づき、疎結合アーキテクチャとデータ連携基盤を段階的に構築することで、これらの課題は克服可能です。

Vision Consultingは、基幹システムとAI双方に関する深い知見と豊富なプロジェクト経験に基づき、アセスメントからロードマップ策定、アーキテクチャ設計、実装、そしてMLOpsによる運用体制構築まで、お客様の状況に最適化された連携実現をエンドツーエンドでご支援します。

AI連携を通じて、貴社のビジネスプロセスを次のレベルへと進化させましょう。

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補足情報

関連サービス：DX戦略コンサルティング、AI導入支援、データ分析基盤構築、API連携基盤構築、ETL/ELT導入支援、MLOps導入支援、プロジェクトマネジメント支援（PMO）

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