シンプルなシステムを、AI時代の競争力に変える

AI活用の話になると、大きな予算や専門部署を持つ企業の方が有利だと考える方も多いかもしれません。

実際、長年IT投資を続け、多くのデータや専門人材を持つ企業には明確な強みがあります。大規模な実証へ投資し、AIの専門部署をつくる。必要な技術者を集め、データ基盤やセキュリティ環境を整えることもできます。

こうした差は、今もあります。

それでもディーシステムでは、AI活用にはまだ別の可能性が残っていると考えています。

多くの企業がAIをどう業務へ使うのか試行錯誤している今、過去にどれだけ大きなシステムを構築してきたかだけで、これからの差は決まりません。

業務を整理し、AIを使う場所を選ぶ。そこで小さく試し、実際の運用を見ながら変えていく。

この動き方をうまく設計できれば、これまで大規模なIT投資をしてこなかった企業にも、自社独自の強みをつくる余地があります。

特に、業務やシステムがまだ複雑になりすぎていない企業には、今だからこそ選べることがあります。

AIを導入していることと、競争力にできていることは同じではない

大きなIT資産を持つ企業は、AI活用でも有利な位置にいます。

ただ、AIを導入しただけで業務上の優位性が生まれるわけではありません。

どの業務へ使い、何をAIに任せるのか。その中で人が判断する場所はどこなのか。利用するデータや既存システムとのつなぎ方を決め、導入後の運用や改善まで考える必要があります。

同じAIサービスを利用しても、この設計によって実際の使われ方は変わります。

生成AIやAIエージェントは、企業ごとにまったく別の製品を使わなければ差別化できない技術ではありません。多くの企業が、同じ基盤モデルやクラウドサービスを利用できる環境にあります。

だからこそ、差が出る場所は「AIを持っているか」だけではなくなります。

自社の業務のどこへ使い、仕事の流れをどう変えるのか。現場で使われる状態まで、どのように運用するのか。

AI活用の競争条件は、まだ完全に固まっていません。

今は、導入と運用の仕方によって差をつくる余地がある時期だと私たちは見ています。

大企業と同じAI投資をする必要はない

自社にはAI専門部署がない。

大きな予算もなく、蓄積してきたデータも大企業ほど多くない。

AI活用を考えたとき、そこで止まってしまう企業もあるかもしれません。

予算や人材は重要です。

ただ、自社の業務でAIを活用するために、最初から大企業と同じ規模のAI基盤を構築する必要はありません。

例えば、問い合わせ対応の一部を支援したり、社内資料を探す時間を減らしたりする。入力や照合作業を補助し、ERPに蓄積されたデータの見方を変える方法もあります。定型的なレポート作成の支援も、その一つです。

一つの業務だけを見れば、小さく試せる場所はあります。

重要なのは、最も大きなAIプロジェクトを始めることではありません。

自社の業務を理解し、効果を確認できる場所を選んで、実際に使ってみることです。

小さく試した結果、合わなければ方法を変える。使えると分かれば、次の対象へ広げる。

その反復を早く行える企業は、自社に合ったAIの使い方を早く見つけられる可能性があります。

システムが複雑になりすぎていないことは、変更余地になる

企業システムは、長く利用するほどさまざまな変更が加わります。

新しい業務や部門ごとの要望に対応し、個別の追加開発を行う。周辺システムとの連携が増え、例外的な処理も残っていきます。

その一つひとつには、必要になった理由があります。

ただ、システム同士の依存関係や個別処理が増えると、新しい仕組みを追加するときに確認する範囲も広がります。

どのシステムを変えればよいのか。そこを変更すると、どの処理に影響するのか。必要なデータはどこにあり、既存機能を残すのか、新しいサービスへ移すのか。

大きなIT資産を持つことは強みですが、そのすべてを短期間で変更できるとは限りません。

一方、巨大なレガシーシステムへの依存が少なく、複雑なアドオンもまだ多くない。特定の製品や構成へ強く固定されていない。

そうした企業には、これからのシステム構成を選べる余地があります。

新しいクラウドサービスを検討し、必要な場所だけAIを試す。その中でシステム間の接続方法を整理し、今後の変更も考えながらデータの持ち方を決めていく。

これまで大規模なシステムを構築してこなかったこと自体が、強みなのではありません。

過去の構成へ強く縛られていないのであれば、その状態をこれからの変更余地として使うことはできます。

今あるシンプルさを、競争力へ変えられる可能性があります。

ただし、システムが小さいだけでは足りない

ここは、私たちも慎重に考えています。

大規模なERPを持っていない。利用しているシステムも少なく、社員数も多くない。

それだけで、AIを導入しやすい企業になるわけではありません。

担当者ごとにExcelファイルを持ち、同じ情報を複数の場所へ入力している。データは個人が管理し、業務手順は文書になっていない。

例外対応を特定の社員だけが知っていたり、システム間のデータを人がコピーしてつないでいたりする。判断の条件が担当者によって違うこともあります。

システムの数は少なくても、この状態では業務そのものが複雑です。

AIが、その複雑さを自動的に整理してくれるわけではありません。

誰が、どの条件で、何を判断しているのか分からない業務を、そのままAIへ任せることはできません。

必要なデータがどこにあり、それぞれの数字が何を意味するのか分からなければ、AIへ何を使わせるのかも決められません。

AI活用を競争力へ変えるには、技術を導入する前後の仕組みづくりが必要です。

最初にAI製品を選ぶ必要はない

AI活用について相談するとき、「どのAIを使えばいいですか」という話から始めたくなることがあります。

ただ、最初に見るべきなのは製品ではありません。

現在の業務です。

誰が何をしていて、どこでデータが発生するのか。どの作業に時間がかかり、何を人が判断しているのか。

毎回同じ処理をしている仕事はないか。例外はどこにあるのか。

まず、今の仕事の流れを見ます。

その上で、業務を分けて考えます。

なくせる作業や、共通の手順へ揃えられる作業があるかを見る。従来の仕組みで自動化できるのか、AIが支援した方がよいのか、それとも人が判断し続けるべき仕事なのかを整理します。

先にデータを整える必要がある場所や、システム同士をつなぐ必要がある場所も見えてきます。

AIを使う場所は、その中から考えます。

すべての業務へAIを入れる必要はありません。

AIをきっかけに、今まで続けてきた仕事の進め方を見る。

「この作業は本当に必要なのか」「ここは毎回、人が判断する必要があるのか」「このデータは別の場所でも入力していないか」。

業務を整理すると、AIを使うべき場所と、AIを使わなくても改善できる場所の両方が見えてきます。

AI活用で差が出るのは、導入後かもしれない

AIの実証実験を行うこと自体は、以前より始めやすくなっています。

難しいのは、その後です。

実際の業務で誰が使い、AIの回答をどこまで業務へ使うのか。間違った場合には誰が確認し、利用するデータをどう管理するのか。

業務が変わればAI側の仕組みも見直すことになります。新しいモデルやサービスが出たときには、入れ替えるかどうかの判断も必要です。

AI活用は、導入した時点で完成するものではありません。

運用しながら、使い方を変えていく必要があります。

ここに、企業ごとのノウハウが残ります。

例えば、同じ問い合わせ対応へAIを使っていても、どの問い合わせをAIへ渡すのか、どのデータを参照させるのか、どこで人へ引き継ぐのかによって、業務の形は変わります。

AIそのものは同じでも、業務への組み込み方は同じではありません。

自社の仕事を理解し、試しながら運用方法をつくる。

その積み重ねが、他社には簡単に真似できない使い方へつながる可能性があります。

AI活用で企業の差が生まれるとすれば、使っている製品名よりも、こうした導入と運用の設計に表れるのではないでしょうか。

最初から、大きな完成形をつくらない

AIやクラウドサービスは変化を続けています。

数年後に、どのAIモデルやサービスが中心になっているのかを正確に予測することは簡単ではありません。

その中で最初から大きな完成形を固定すると、後から変更しにくくなります。

だから私たちは、小さく試せる構造が重要だと考えています。

まず、効果と課題を確認しやすい業務を選び、必要なデータを確認する。実際の業務で使って結果を見れば、どこに課題があるのかが分かります。

課題があれば仕組みを直し、効果を確認できれば次の業務へ広げる。

試した結果を、そのまま次の設計へ反映できるようにしておく。

この進め方であれば、最初からすべての答えを持っている必要はありません。

AI活用の経験が少ない企業でも、自社の業務を通じてノウハウを蓄積できます。

AIの利用がまだ広く定着していない今だからこそ、その経験を早く積み上げることには意味があります。

ディーシステムが支援するのは、AIツールを入れることだけではありません

ディーシステムでは、AI製品だけを切り離して考えません。

まず、現在の業務を整理します。

手作業や例外処理がどこにあり、データはどこで発生して、どこへ流れているのか。日々の仕事の中で、人が判断している場面も確認します。

現在の仕事の流れを見るところから始めます。

次に、仕組みを設計します。

ERPが担う部分を整理し、クラウドサービスをどこで使うのかを考える。データの持ち方や周辺システムとのつなぎ方を決め、AIを使うのであれば、組み込む業務を選びます。

一つのシステムへすべてを入れることを前提にはしません。

変えずに維持する部分と、今後変える可能性がある部分を分け、システムごとの役割を整理します。

その上で、効果を確認しやすい場所から小さく試します。

現在利用しているシステムをすべて捨てる必要もありません。必要に応じてAPIやクラウド、データ連携を使い、既存の仕組みと新しい技術をつなぎます。

実際に使い始めた後は、運用を見ます。

想定した使い方になっているのか、新しい課題は出ていないか。その結果を見て、対象業務を広げるのか、別のAIやサービスを検討するのかを考えます。

運用しながら、次の変更を考える。

ディーシステムが支援するのは、業務を整理し、仕組みを設計した上で小さく試し、既存システムとつなぎながら、運用の中で育てていく一連の仕組みづくりです。

AI活用の競争条件が固まる前に、自社の使い方を考える

これまで大規模なIT投資をしてこなかったことは、それだけで強みになるわけではありません。

システムが小さいことも、それだけでAIを使いやすいことを意味しません。

ただ、まだ業務やシステムの複雑性が固定されていないのであれば、今から選べることは多くあります。

何を標準化し、どのデータを整えるのか。人が判断する仕事をどこに残し、どの業務からAIを試すのか。

その上で、ERP、クラウド、データ、AIをどうつなぐのかを考える。

AI活用が多くの企業にとって試行錯誤の段階にある今、自社に合った導入と運用の方法を早く見つけることができれば、それは一つの優位性になります。

大企業と同じ投資をする必要はありません。

自社の業務を理解し、効果を確認できる場所から小さく始める。使いながら学ぶうちに、自社に合った運用ができていきます。

そのノウハウは、これから簡単には真似されない仕事の進め方へ育つ可能性があります。

業務整理からERP、クラウド、データ、AI活用まで、変化に強い仕組みづくりを支援します

AIを活用したいと思っていても、何から始めるべきか分からない。
自社の規模で、本当にAIを使えるのか知りたい。
今あるデータやシステムを、どう活用すればよいのか整理したい。

ディーシステムでは、そうした段階からご相談いただけます。

AIツールの導入だけではなく、現在の業務を整理し、ERP、クラウド、データ、AIの役割を考えながら、変化に対応できる仕組みをつくる。

今あるシンプルさを、これからの競争力へ変える。

ディーシステムは、その導入と運用の仕組みづくりを一緒に支援します。