生成AIを活用する企業は確実に増えています。一方で、「一部の部署で試しただけ」「PoCから先に進まない」という声も少なくありません。2026年は、生成AIが「試用」から業務への「本格的な組み込み」へ移るフェーズだとも言われています。More and more companies are using generative AI. Yet we often hear that it was “only tried in one department” or “never got past the proof of concept”. Many see 2026 as the year generative AI moves from trial use to being built into real operations.
試用止まりになる理由はさまざまですが、現場でよく見かけるのは次のようなケースです。There are many reasons projects stall at the trial stage. These are the ones we see most often:
- 社内文書や記録が散らばっていて、AIに渡すべき情報がまとまっていない。Documents and records are scattered, so the information the AI needs is not in one place.
- 同じ顧客や商品でも、システムごとにコードや名称が違う。The same customer or product has different codes and names in each system.
- どのデータが最新で正しいのか、誰も責任を持っていない。No one is responsible for deciding which data is current and correct.
- 個人情報や機密情報の扱いが決まっておらず、利用範囲を広げられない。Rules for personal and confidential data are unclear, so usage cannot be widened.
「AIの回答の質は、渡したデータの質を超えない。」“An AI answer is never better than the data you give it.”
本番に進むための3つの準備Three steps to get to production
1つ目は、対象業務を絞ることです。全社で一度に始めるのではなく、効果を測りやすい業務を1つ選び、そこで使うデータから整えます。First, narrow the scope. Instead of starting company-wide, pick one task where the impact is easy to measure, and prepare the data that task uses.
2つ目は、データの定義をそろえることです。顧客・商品・取引など、部署をまたいで使う情報の定義を決め、システムごとの違いは連携基盤で吸収します。Second, align your data definitions. Define the information shared across departments (customers, products, transactions) and let the integration platform absorb the differences between systems.
3つ目は、運用ルールを先に決めることです。AIに渡してよい情報、回答を人が確認する場面、記録の残し方を決めておけば、利用範囲を安心して広げられます。Third, set the operating rules up front. Once you have decided what information the AI may use, when a person checks its answers and how activity is recorded, you can widen usage with confidence.
データ基盤は「AIのための投資」でもあるA data platform is also an investment in AI
データウェアハウスやデータ連携基盤は、これまで経営分析やレポートのための仕組みと考えられてきました。しかし今は、同じ基盤がそのままAI活用の土台になります。整ったデータは、分析にもAIにも同じように効きます。Data warehouses and integration platforms used to be seen as tools for management analytics and reporting. Today the same foundation is also the base for AI. Well-organized data pays off for analytics and AI alike.
AxirriAは、DOAの考え方にもとづいたデータ基盤づくりから、AI活用の企画・開発まで一貫して支援しています。「試してみた」の先へ進みたいときは、まずデータの棚卸しから一緒に始めましょう。AxirriA supports you all the way, from building a data platform based on DOA principles to planning and developing AI solutions. If you want to go beyond “we tried it”, let’s start together by taking stock of your data.
