【対談】日本企業がAI活用で直面する「データ整備」の課題、識者が話す「成功のカギ」
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サイバー攻撃の高度化と深刻な人手不足という二重の危機に直面する日本企業。その解決策としてAI活用が急がれる中、世界のトレンドはすでに「SaaS is dead」と囁かれ、従来のツールを置き換える「AIエージェント」の本格活用が必須の経営課題となっている。しかし、日本企業におけるAI活用は全社的な価値創出に結び付いているとは言い難い。どうすればAI活用を生産性向上や競争力強化に結び付けられるのかを解説する。
（画像：Gemini/Nano Banana）
日本企業が直面する「2つの課題」
ビジネス環境が激変する今、日本企業は「高度化するサイバー攻撃」と「AI活用の壁」という2つの深刻な課題に直面している。
セキュリティ面では、AIを悪用した組織的な攻撃が急増する一方、パスワード漏洩などの基本的な対策不足により「玄関から入られてしまう」企業が後を絶たない。オンプレミス環境で自社単独のシステム防御を続けることは、すでに限界を迎えている。
一方、AI活用においても、経営層の期待は高いものの、現場では小規模な実証実験（PoC）で終わるケースが散見される。海外企業がAIエージェントに業務を自律させる「アンビエント型」へシフトする中、日本は依然として個人が単発で使う段階にとどまっている。
その根本には、目的が不明確なデータ整備の遅れや、局所的な要件にこだわった独自のカスタマイズによるシステムの複雑化がある。
では、2つの課題に対して、企業は何を考えどんなアプローチを取るべきだろうか。
セキュリティ面では、AIを悪用した組織的な攻撃が急増する一方、パスワード漏洩などの基本的な対策不足により「玄関から入られてしまう」企業が後を絶たない。オンプレミス環境で自社単独のシステム防御を続けることは、すでに限界を迎えている。
一方、AI活用においても、経営層の期待は高いものの、現場では小規模な実証実験（PoC）で終わるケースが散見される。海外企業がAIエージェントに業務を自律させる「アンビエント型」へシフトする中、日本は依然として個人が単発で使う段階にとどまっている。
その根本には、目的が不明確なデータ整備の遅れや、局所的な要件にこだわった独自のカスタマイズによるシステムの複雑化がある。
では、2つの課題に対して、企業は何を考えどんなアプローチを取るべきだろうか。
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・「期待」から「価値創出」へ、AI活用に直面するギャップ
・「SaaS is Dead」の本質──アプリケーションの進化が問われる時代
・Fit to Standardとチェンジマネジメント
・両社の協業が生む「全方位の変革支援」
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