「AIを業務に活用したい」「生成AIを導入して業務効率化を進めたい」と考える企業は増えています。
しかし、実際に取り組もうとすると、必要なデータが取り出せない、部署ごとに情報がバラバラに管理されている、古い社内システムが他のツールと連携できないといった課題にぶつかることがあります。
AIは、ただ導入すれば成果が出るものではありません。
AIが正しく動くためには、
もとになるデータが整理されていること
必要な情報にアクセスできること
現場で使える形に整っていることが重要です。
本記事では、AI活用が進まない原因として見落とされがちな「古いシステム」と「データ活用」の関係について、DXに詳しくない方にもわかりやすく解説します。
執筆：檜田詩菜（ひわだしいな）
BtoB領域を中心に、SEO記事・ホワイトペーパー・メールマーケティングなどのコンテンツ企画制作に従事。見込み顧客との接点づくりからナーチャリング設計まで、コンテンツを軸としたマーケ支援を行っている。
近年、生成AIやAIツールを業務に取り入れる企業が増えています。
議事録作成、メール文面の作成、問い合わせ対応、資料作成、データ分析など、AIを活用できる場面は広がっています。
一方で、次のような悩みを抱える企業も少なくありません。
AIは便利なツールですが企業の中にある情報や業務データが整理されていなければ、十分に力を発揮できません。
AI活用がうまく進まないとき、原因はAIツールの選び方や社員のスキルだけではないことがあります。
見落とされやすいのが、社内で長年使われている古いシステムです。
難しく聞こえるかもしれませんが、要するに長年使い続けてきた社内システムが、今の業務や新しいツールに合わなくなっている状態です。
ここでいう「古いシステム」とは、単に導入から年数が経っているシステムだけを指すわけではありません。
たとえば、次のような状態のシステムです。
このようなシステムは、日々の業務を支える大切な存在である一方で、新しい取り組みを進めるときの壁になることがあります。
AIを活用するには、もとになるデータが必要です。
しかし、古いシステムでは、データを簡単に取り出せないことがあります。
たとえば、
といった状態です。この状態では、AIに使わせる前の準備に時間がかかりすぎてしまいます。AI活用の第一歩は、最新ツールを入れることではなく、必要なデータを必要なときに取り出せる状態にすること です。
企業では、部署ごとに異なるシステムやExcelファイルを使っていることがあります。
■ 営業部はSFA
■ 経理部は会計システム
■ カスタマーサポートは問い合わせ管理ツール
■ 現場部門はExcel
■ 管理部門は独自の台帳
というように、情報が分散しているケースです。
この状態では、AIを使って全社的な分析や業務改善を行おうとしても、データを集めるだけで大きな負担が発生します。たとえば、顧客ごとの売上・問い合わせ・契約状況をまとめたい場合、それぞれの部署からデータを集め、形式をそろえ、重複や入力ミスを確認しなければなりません。
AI活用では、データの量だけでなく、データの質も重要です。
たとえば、同じ会社名でも、次のように表記がバラバラになっていることがあります。
人間であれば「同じ会社かな」と判断できますが、システムやAIにとっては別のデータとして扱われることがあります。また、日付の形式が統一されていない、商品名の表記が部署ごとに違う、顧客情報に抜け漏れがある、といった状態もよくあります。
AIツールやBIツール、クラウドサービスを活用するには、社内システムとの連携が必要になることがあります。
しかし、古いシステムでは、外部ツールとの連携を想定していない場合があります。
たとえば、
といった課題です。
長年使われているシステムでは、導入当時の担当者が退職していたり、改修を重ねすぎて仕組みが複雑になっていたりすることがあります。このような状態を「ブラックボックス化」と呼びます。
ブラックボックス化したシステムでは、次のような問題が起きやすくなります。
AI活用を進めようとしても、システムの中身がわからなければ、必要なデータの取得や連携が難しくなります。
AI活用というと、どうしてもAIツールの選定や導入に目が向きがちです。
しかし実際には、AIの前に整えるべきものがあります。
それが、データです。
企業がAIを活用するには、次のような状態を目指す必要があります。
AIプロジェクトの失敗要因として、古いシステムや分断されたデータ環境、データ品質の問題が指摘されることもあります。AIは不十分なデータを自動で都合よく整えてくれるものではなく、むしろデータの不備を大きく表面化させることがあります。
つまり、AI活用を成功させるためには、AIに渡す前のデータ整備 が欠かせません。
古いシステムが課題だと聞くと、「すぐに基幹システムを入れ替えなければならないのでは」と感じる方もいるかもしれません。しかし、必ずしも最初から大規模なシステム刷新が必要とは限りません。
もちろん、老朽化が深刻で保守が難しい場合や、セキュリティリスクが高い場合は、抜本的な見直しが必要です。
一方で、現実的には予算・人員・業務影響の問題から、すぐに全社システムを刷新できない企業も多いでしょう。
そのため、まずは次のような小さな改善から始める方法があります。
大切なのは、いきなり大きな刷新を目指すことではなく、今あるデータを使える状態に近づけること です。
AI活用のための土台づくりは、小さなデータ整理からでも始められます。
では、AI活用に向けて、まず何から始めればよいのでしょうか。
ここでは、DXに詳しくない方でも取り組みやすいステップを紹介します。
最初から全社的にAI活用を進めようとすると、目的が広がりすぎてしまいます。
まずは、AIを使いたい業務を具体的に決めましょう。
たとえば、
といった形です。
次に、その業務に必要なデータがどこにあるかを確認します。
データの場所がわかったら、次は状態を確認します。
確認したいポイントは次の通りです。
この時点で、すぐにAIへ活用できるデータもあれば、整理が必要なデータもあるはずです。
古いシステムを使っている企業では、システムから出力したデータをExcelで加工し、別のシステムや資料に転記しているケースがよくあります。
たとえば、
このような作業は、AI活用以前に効率化できる可能性があります。
データ活用の第一歩としておすすめなのが、ダッシュボードやレポートによる「見える化」です。
たとえば、
などを、ExcelやBIツールで見える化します。見える化によって、どのデータが使えるか、どこに不足があるか、どの業務に改善余地があるかがわかりやすくなります。
古いシステムやデータ環境を見直すことで、AI活用だけでなく、日々の業務にもさまざまな効果が期待できます。
データの流れを整理すると、どこで手作業が発生しているか、どこで二重入力が起きているかが見えてきます。
これにより、業務改善の優先順位を決めやすくなります。
必要なデータをすぐに取り出せるようになれば、集計やレポート作成にかかる時間を減らせます。
これまで数時間かかっていた月次集計や会議資料作成を、より短時間で行えるようになる可能性があります。
部署ごとに分かれていたデータを整理すると、営業・マーケティング・管理部門・経営層が同じ情報を見ながら判断しやすくなります。
データが整っていれば、AIやBIツールを導入したときに活用しやすくなります。
反対に、データがバラバラなままでは、ツールを導入しても現場で使いこなせない可能性があります。
AI活用を成功させるには、ツール選びと同じくらい、データの準備が大切です。
古いシステムやExcel運用では、「この人しかわからない」という状態が起きやすくなります。
データの管理方法や更新ルールを整理することで、担当者が変わっても業務を継続しやすくなります。
これは、将来的なAI活用だけでなく、通常業務の安定化にもつながります。
AI活用を進めるうえで大切なのは、「AIを入れること」を目的にしないことです。
目的は、業務を効率化すること、判断を早くすること、顧客対応を改善すること、現場の負担を減らすことです。
そのためには、次のような順番で考えると進めやすくなります。
AIは、整った業務やデータの上に乗せることで効果を発揮しやすくなります。反対に、業務フローが複雑で、データも散らばっている状態では、AIを入れても十分な成果につながりにくくなります。
AI活用を考えるなら、まずは社内のデータとシステムの状態を確認することから始めましょう。
AIを業務に活用したいと考える企業は増えています。
しかし、AIを導入するだけで、すぐに業務改善が進むわけではありません。
AIが力を発揮するためには、必要なデータが整理され、取り出しやすく、現場で使える状態になっていることが重要です。古いシステムが残っている場合、データを取り出せない、部署ごとに情報が分断されている、外部ツールと連携できない、システムの中身がわからないといった課題が発生しやすくなります。
その状態のままAIを導入しても、活用範囲が限られたり、PoCで止まったり、現場に定着しなかったりする可能性があります。
まずは、次のような小さな一歩から始めることが大切です。
AI活用の第一歩は、最新ツールの導入ではなく、データを使える状態に整えること です。
古いシステムやバラバラなデータを少しずつ見直すことで、AI・BI・業務自動化を活用しやすい環境に近づけることができます。AI活用やDX推進を進めたいと思っても、最初から大規模なシステム刷新に取り組むのは簡単ではありません。
まずは、日々の業務で使っているExcelやCSV、社内システムのデータを整理し、見える化することから始めるのがおすすめです。
コクーでは、Excel業務の効率化、データ整備、BIツールを活用したダッシュボード作成、現場に定着する運用支援まで、企業のデータ活用を段階的にサポートしています。
「AIを使いたいけれど、何から整えればよいかわからない」
「古いシステムのデータをもっと活用したい」
「Excel集計や手作業のレポート作成を減らしたい」
「BIツールやデータ活用を現場に定着させたい」
このようなお悩みがあれば、現在の業務やデータの状態を整理するところから始めてみてはいかがでしょうか。
必ずしも最初から大規模な刷新が必要とは限りません。
まずは、既存システムから出力しているデータやExcel管理している情報を整理し、使いやすい状態にすることから始められます。
AIは、入力されたデータをもとに回答や分析を行います。
そのため、データに抜け漏れや重複、表記ゆれが多いと、AIの出力結果も不安定になります。
一部の業務では可能です。
たとえば、社内文書の作成、議事録作成、メール文面の作成などは、古いシステムを直接連携しなくても始めやすい領域です。
まずは、AIを使いたい業務を1つ決めることがおすすめです。
そのうえで、その業務に必要なデータがどこにあるか、どのような状態かを確認します。
できます。
むしろ、多くの企業ではExcelやCSVがデータ活用の入口になります。