創業50年超のアシストが描く製品提供の「その先」　既存資産を殺さないSoR／SoIの現実解とは

創業50年超のアシストによる「脱・製品ベンダー」への転換　なぜAI時代に自社変革を進めるのか

　先述したデータ課題の高度化、アーキテクチャ設計・構築におけるニーズの変容を受け、ベンダーとしての役割を再定義しているのがアシストである。同社はこれまで、データベースやBIツール、データ連携ソフトウェアといった製品の提案・導入支援において信頼と実績を築いてきた。

　しかし、企業のデータやAIの活用ニーズが複雑化する中、個々の製品導入だけでは本質的な課題解決に至らないケースが増えている。この変化に対応するため、アシストは顧客のニーズを包括的に捉え、グランドデザインに基づいたアーキテクチャを描くための組織体制へと変革を推し進めている。

　ここでユニークなのは、アシストが受託開発を中心とした総花的なSIerを志向しているわけではない点だ。豊富な製品知見、導入現場で培ってきた実装ノウハウを土台として、実現性の低い理想論ではなく、地に足の着いた現実解を提示していく。

　既にアシストでは、長年の実績から導き出されたデータ活用基盤における構築の「型」や標準フレームワークを社内に体系化している。これにより、プロジェクトごとの場当たり的な検討を避けつつ、検証済みのアーキテクチャをベースにしながらも、顧客固有のシステム環境やビジネス制約に応じて柔軟にアーキテクチャを最適化する手法を確立している。岸和田氏は、「われわれは、単にテクノロジーや製品を提供する存在ではありません。お客様がビジネスで勝ちつづけるためのデータ戦略に伴走し、ともに最適なロードマップを描き切るアーキテクトでありたいのです」と強調する。

アシスト独自のアプローチ　3つの要素と教育支援

　アシストが提示するデータ基盤のアプローチは、単なる設計やシステム構築にとどまらない。同社の強みは、AI活用を支える3つのコア領域を包括的にカバーしている点にある。

　第一に、蓄積データを可視化・分析し、予測まで含めてビジネス価値を引き出す「データ活用（BI/AI）」の領域。第二に、基幹システムやクラウド、オンプレミスなどに分散するデータを収集・統合し、品質と鮮度を維持する「データ連携」の領域。そして第三は、業務マニュアルや応対履歴、提案書、議事録といった非構造化データを整理・構造化し、生成AIやRAGでの活用を可能にする「ナレッジ活用」の領域である。

　これら3領域は、先述したSoR／SoIの分離やセマンティックレイヤーといったアーキテクチャ設計を実運用につなげる役割を担っており、これらを一体的に提供できることがアシストの大きな強みだ。

　「BIやAIの活用は、大抵の場合『せっかく基盤や環境を作ったのに現場に広がらない、使われない』という壁にぶつかります。だからこそ、アシストでは単なる技術や製品のデリバリーで終わらせるのではなく、最初のテーマ策定からデータの連携、そして現場で使いこなす人材の育成まで、一貫した『データ活用のストーリー』として包括的に伴走できる体制を整えているのです」（岸和田氏）

　どれほど先進的なデータ基盤やAI環境を構築しても、現場で使われなければ投資対効果は生まれない。アシストでは、インフラやソフトウェアの構築支援に加え、AI・データ活用の定着化を見据えた教育支援やリテラシー向上プログラムも提供している。これにより、業務課題を「データ課題」へと翻訳できる人材を育成し、データに基づく意思決定が根付く組織づくりまでをサポートするという。

　まさにAI時代の到来は企業に「ツールの選定」ではなく、「データ基盤と組織のあり方」の抜本的な見直しを迫っている。既存の資産を守りながら、いかに攻めのAI活用へとつなげていくか。その道のりは決して平坦ではないからこそ、単なる製品の提供にとどまらず、データ連携から活用、そして現場の定着化まで一貫して寄り添い、リードしてくれるアーキテクトの存在が不可欠だ。創業から半世紀にわたり企業のデータ活用を支えつづけてきたアシストは、これからも地に足の着いた現実解とともに、企業が「データで勝ちつづけるためのストーリー」をともに描いていく。