なぜ「リアルタイム分析」は広がらなかったのか　技術よりも根深い、“組織の壁”

なぜ企業のデータは分散したのか

　前回は、多くの企業がAI活用を進めながらも、「PoCは成功したのに業務では使われない」という課題に直面していること。そして、その背景にはデータの品質や流れに問題があることを説明しました。

　そして、AI時代と呼ばれている現在、「データサイロ」が課題として語られる機会が増えています。

　実際にお客様と議論していて感じることは、当時を振り返ればシステムを導入することが非常に合理的な判断だったということです。ERPは基幹業務、CRMは営業、SCMはサプライチェーン、MESは製造現場、データウェアハウスは分析基盤というように、それぞれの業務に最適な製品を選択する「ベスト・オブ・ブリード（最良の組み合わせ）」のアプローチで部門ごとに業務を改善してきました。近年では、SaaSやクラウドサービスが普及したことで、「最適なサービスを必要な部門が選択する」という流れは加速しています。

　つまり、現在のデータ分散は“失敗の結果”ではなく、企業が長年積み重ねてきた“部門最適化の結果”なのです。

　一方で、AIは部門単位では仕事をしません。たとえば、営業担当者を支援するAIであれば、営業履歴だけでは十分ではなく、在庫状況、価格情報、契約条件、物流状況、サポート履歴など、複数システムの情報を横断して初めて適切に判断できるようになります。

　ここにAI時代特有の難しさがあります。これまで合理的だったシステム構造がAI時代には、企業全体の知識を統合する上で制約となり始めているのです。