AI活用も進まない…生産性向上が「頭打ちになる」本当の理由、効果絶大の解決策とは
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企業のIT環境は、SaaSの普及と既存基幹システムの共存によって、かつてないほど複雑化している。アプリケーションやAPI、データソースが社内に散在し、部門横断の業務では手作業の転記やCSV連携が残る──その“断絶”が、生産性向上の限界やAI活用の伸び悩みを招いている。本稿では「業務・データの断絶」という問題設定を起点に、ハイブリッド環境を横断的につなぐというアプローチを解説する。
（Photo/Shutterstock.com）
生産性が頭打ちになる理由
企業のIT環境について語る際、近年とりわけ多く聞かれるのが、IT資産の複雑化と、それに伴う活用の難しさである。長年に渡る事業拡大や業務改善の積み重ねの結果、数百にのぼるアプリケーション、数千から数万規模のAPI、そして多数のデータソースが社内に点在しているケースは珍しくない。
とりわけ日本企業では、独自に構築された基幹システムやスクラッチ開発の仕組みが現在も中核業務を支えていることが多い。これらは企業にとって競争力の源泉でもあり、容易に削減や統廃合を進められるものではない。一方で、それぞれが個別に最適化されながら拡張されてきた結果、IT全体の構造が見えにくくなり、どのデータをどのように連携・活用すべきか分からないという課題が浮き彫りになっている。
また、多くの企業がSaaSや各種業務システムを導入してきたことで、部門単位では一定の効率化が実現している。しかし、部門をまたぐ業務プロセスを構築しようとすると、システム間の接続不足が障壁となる。標準連携では業務要件を満たせず、結果としてデータの転記やCSVでの受け渡しといった手作業が発生し、それが常態化しているケースも少なくない。こうした状況では、業務横断での生産性向上は頭打ちとなり、改善のスピードも鈍化する。
さらに、AIやデータ活用への期待が高まる中で、「思ったほど成果が出ない」という声も増えている。汎用的なAIツールは活用できても、自社固有のデータが分散している、あるいは形式が統一されていないために、必要な情報へ迅速にアクセスできない。結果として、真に活用したいデータをリアルタイムで生かせない状況が生まれている。
こうしたIT資産の肥大化と分散、そして業務とデータの分断は、多くの企業に共通する課題である。問題の本質は、個々のシステムの優劣ではなく、それらが有機的につながっていないという“断絶”にあると言えるだろう。それでは、企業はどうすれば良いのか。
とりわけ日本企業では、独自に構築された基幹システムやスクラッチ開発の仕組みが現在も中核業務を支えていることが多い。これらは企業にとって競争力の源泉でもあり、容易に削減や統廃合を進められるものではない。一方で、それぞれが個別に最適化されながら拡張されてきた結果、IT全体の構造が見えにくくなり、どのデータをどのように連携・活用すべきか分からないという課題が浮き彫りになっている。
また、多くの企業がSaaSや各種業務システムを導入してきたことで、部門単位では一定の効率化が実現している。しかし、部門をまたぐ業務プロセスを構築しようとすると、システム間の接続不足が障壁となる。標準連携では業務要件を満たせず、結果としてデータの転記やCSVでの受け渡しといった手作業が発生し、それが常態化しているケースも少なくない。こうした状況では、業務横断での生産性向上は頭打ちとなり、改善のスピードも鈍化する。
さらに、AIやデータ活用への期待が高まる中で、「思ったほど成果が出ない」という声も増えている。汎用的なAIツールは活用できても、自社固有のデータが分散している、あるいは形式が統一されていないために、必要な情報へ迅速にアクセスできない。結果として、真に活用したいデータをリアルタイムで生かせない状況が生まれている。
こうしたIT資産の肥大化と分散、そして業務とデータの分断は、多くの企業に共通する課題である。問題の本質は、個々のシステムの優劣ではなく、それらが有機的につながっていないという“断絶”にあると言えるだろう。それでは、企業はどうすれば良いのか。
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・生産性向上が頭打ちになる“断絶”の正体とは
・マルチクラウドとオンプレミスを統合する3つのアプローチ
・AIエージェントを業務プロセスに組み込む具体的手法とは
・効果絶大？ 請求書処理を「完全自動化」した企業は何をした？
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