なぜ同じAIで成果に差がつくのか？ 「37分→8分」を生んだデータ基盤の正体
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AIを導入したのに成果が出ない。多くの企業が抱えるこの悩みの根っこには、社内に散らばったデータがある。分析を始める前に「待つ時間」で疲弊する現場は、2026年の今も決して珍しくない。AIの成果はモデルの性能だけでは決まらない。では、本当の条件とは何か。
分析の前に生まれていた「待つ時間」
製薬大手のファイザーでは、ひとつの分析処理に37分かかっていた。ところが、データ基盤を見直したあとは約8分。30分近く短縮された時間は、結果を待つ時間から判断する時間へと姿を変えた。
原因は分析そのものの遅さではない。世界中に拠点を持つ同社では、部門や地域ごとにデータ環境が増え、OracleやTeradata、Excelなどにデータが点在していた。分析のたびに、データを取り出し、形を変え、別のシステムに入れ直す作業が必要だったのだ。
同じ構造の悩みは他社にも共通している。データを待つ時間、探す時間、調整や共有に費やす時間。その根底にあるのは、データが活用できていないという一点だ。あなたの職場でも、分析以前の「準備」に多くの時間が消えていないだろうか。
原因は分析そのものの遅さではない。世界中に拠点を持つ同社では、部門や地域ごとにデータ環境が増え、OracleやTeradata、Excelなどにデータが点在していた。分析のたびに、データを取り出し、形を変え、別のシステムに入れ直す作業が必要だったのだ。
同じ構造の悩みは他社にも共通している。データを待つ時間、探す時間、調整や共有に費やす時間。その根底にあるのは、データが活用できていないという一点だ。あなたの職場でも、分析以前の「準備」に多くの時間が消えていないだろうか。
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