エンタープライズテクノロジーの軌跡は、しばしば断片化を特徴としてきました。かつては、データプラットフォームの急速な拡大により、ベンダーが様々なデータタイプやツールのサポートに奔走したため、エコシステムの断片化が進みました。例えば、組織は構造化データをMySQLやOracleなどのリレーショナルデータベースで、半構造化データをMongoDBなどのNoSQLデータベースで、非構造化データをHadoopやAmazon S3で実装されたデータレイクで管理することがよくあります。そして、大規模なデータ分析を管理するために、Apache Sparkなどのビッグデータ処理フレームワークが上位に構築されました。その結果、複雑でコストのかかるシステムは維持が困難で、シームレスなインサイトを提供できなくなっていました。
今日、AIにおいても同様のシナリオが展開されています。予測、生成、そしてエージェント化ツールの爆発的な増加により、企業は複数のソリューションを効果的に統合することが困難な、断片化された環境が生まれています。これらの孤立したAI機能を個別に管理することは、複雑さを増大させ、効率を低下させ、自動化の可能性を最大限に引き出すことを妨げます。統合AIスタックは、AIを活用した自動化を単一の統合エコシステムに統合することで、この問題を解決します。
例えばカスタマーサービスにおいて、企業は顧客の問題を予測する予測AI、パーソナライズされた応答を生成する生成AI、そして複雑なインタラクションを自律的に処理するエージェントAIを組み合わせたいと考えるかもしれません。この統合により、シームレスでインテリジェントなカスタマーサポートシステムを構築でき、人的負荷の軽減、顧客満足度の向上、そして業務効率の向上を実現できます。これはAIの真の価値です。しかし、AIツールが断片化していると、このような現実世界のシナリオを実現するのは非常に複雑でコストもかかり、複数の異なるAIツールやソリューションのライセンス取得、トレーニング、導入が必要になります。この複雑さはビジネスイノベーションの妨げとなり、戦略的成果の達成を阻害します。
複雑さを軽減し、AIの潜在能力を最大限に引き出すには、組織は戦略的なアプローチで業務全体にAIを統合する必要があります。そのためには、AIツールの統合だけでなく、長期的な成功を確実にするためのガバナンスフレームワークの構築も必要です。
AIの断片化を管理する方法: AIツールとフレームワークを統合する
2022年にOpenAIのChatGPTがリリースされ、GenAIが主流になると、一部の組織は取り残されることを恐れて、性急にAIを導入しました。しかし、これらの初期のイノベーターたちは現在、断片化されたソリューションの寄せ集めに悩まされており、それが冗長性、非効率性、メンテナンスの課題につながっています。それぞれのAIツールは単独でも価値を提供できるかもしれませんが、断片化されたシステムは不必要な複雑さを生み出し、イノベーションを遅らせます。AI戦略の合理化を目指す企業、あるいは新たなAI投資を検討している企業にとって、確固たるAIスタックへの道は比較的単純です。現在のAIエコシステムを評価し、より少数の、より統合されたプラットフォームに標準化するのです。綿密に計画されたAI統合戦略は、予測AI、生成AI、エージェントAIといったさまざまなAI機能が、断片化されたツールの寄せ集めではなく、シームレスに連携することを保証します。
相互運用性が鍵となります。組織は、既存のデータインフラストラクチャと統合できるAIプラットフォームを優先的に採用すべきです。サイロ化されたソリューションを構築するのではなく、部門間のワークフローを連携させることが可能です。段階的な移行戦略は移行を円滑にし、進行中の業務への影響を最小限に抑えながら、断片化されたAI導入からより統合されたアプローチへと移行するのに役立ちます。テクノロジーに加えて、組織はAIイニシアチブの明確なオーナーシップを定義する必要があります。IT部門、運用部門、あるいは部門横断的なチーム内など、AI専任の部門に責任を割り当てることで、AI導入を単なる孤立したプロジェクトではなく、スケーラブルで企業全体にわたるイニシアチブへと発展させることができます。
AIの断片化を管理する方法: センター・オブ・エクセレンス（CoE）を設立する
センター・オブ・エクセレンス（CoE）は、AIイニシアチブの拡大に必要な専門知識、リソース、ベストプラクティスを集約したハブとして機能します。組織全体でAI実装を標準化することで、CoEはイニシアチブの効率化、冗長性の排除、断片化の防止を支援し、ビジネスへの影響と投資収益率（ROI）に基づいてAIプロジェクトの優先順位付けを確実に行います。
AI CoEの成功は、AIがどのように自動化、意思決定、そして運用効率化を支援するかを定義するという明確な目標から始まります。CoEはIT部門の制約に縛られるのではなく、部門横断的な役割を担い、AI導入を加速させ、AIイニシアチブが組織目標と整合した状態を維持できるよう、明確なガバナンスと監督体制を整える必要があります。
ガバナンスは極めて重要です。組織はAIモデルの導入に関するガイドラインを確立し、あらゆるAIイニシアチブにデータのプライバシー、セキュリティ、そして倫理的な配慮が組み込まれていることを確認する必要があります。ガバナンスフレームワークは、偏った意思決定を防ぎ、進化する規制へのコンプライアンスを確保し、AI主導のプロセスへの信頼を構築します。AIの成功は、導入だけでなく、教育も重要です。組織はチーム全体でAIリテラシーを促進し、従業員がAIツールを効果的に活用する方法を理解できるようにする必要があります。
最後に、AIへの取り組みは測定可能で、適応性も備えている必要があります。その一つの方法は、効率性の向上やAIによる収益への影響といったパフォーマンス追跡メカニズムを活用することです。AI戦略を洗練させる組織は、AI投資から得られる価値を最大化します。
長期的なイノベーションの戦略的推進力
AIの断片化は大きな課題をもたらしますが、必ずしもそうとは限りません。統合アプローチを採用することで、企業はAI導入を効率化し、業務効率を高め、自動化の取り組みから実用的なインサイトを引き出すことができます。AIツールとフレームワークを統合し、センター・オブ・エクセレンスを設立することで、企業はAIを単なる技術投資ではなく、長期的なイノベーションの戦略的推進力として確立することができます。
Burley Kawasaki 氏は、ノーコードでワークフローと CRM を自動化する AI ネイティブ プラットフォームの世界的なベンダーであるCreatioの製品マーケティングおよび戦略担当グローバル VP です。
