生成AIトレンド最前線

生成AIと既存業務のシームレスな連携戦略：事業企画部門が主導すべき統合のアプローチ

生成AI導入の次なる課題：既存業務との連携の重要性

生成AIの活用が企業内で広がるにつれて、単なるツールの導入にとどまらず、既存の業務プロセスやシステムといかに連携させ、組織全体の生産性向上や新たな価値創出につなげるかが重要な課題となっています。事業企画部門の皆様にとっては、この「連携」こそが、生成AI投資の真価を引き出すための鍵となります。

多くの企業では、基幹システムや部門ごとのシステムが長年運用されており、これらのシステムと生成AIの機能をどのように組み合わせるかが、導入効果を大きく左右します。生成AIが生成する情報の正確性を高め、業務フローに組み込み、既存データの活用を促進するためには、計画的かつ戦略的な連携アプローチが不可欠です。

連携における主な課題と事業企画の役割

生成AIと既存業務・システムの連携には、いくつかの共通する課題が存在します。

• 技術的課題: 異なるシステムのAPI連携、データ形式の整合性、リアルタイム連携の要件、セキュリティ要件への対応などです。特にレガシーシステムとの連携は技術的なハードルが高い場合があります。
• 組織的課題: 生成AIツールを導入した部門と、連携が必要な既存システムを管理する部門との間の調整、全社的なデータガバナンス体制の構築、従業員のスキル習得と業務プロセスの変更への適応などが挙げられます。
• 運用的課題: 連携システムの安定稼働、障害発生時の対応、継続的なメンテナンスとアップデート、利用状況のモニタリングと効果測定など、導入後の運用体制構築が必要です。

これらの課題に対し、事業企画部門は単なるIT部門への依頼ではなく、ビジネス視点から統合の目的、必要な連携範囲、期待される効果、投資対効果（ROI）を明確にし、関係部署を横断する推進体制を構築するリーダーシップを発揮する必要があります。事業企画部門がビジネス要件を定義し、実現可能性とリスクを評価しながら、全体の方向性を定めることが成功の鍵となります。

シームレスな連携を実現するための具体的なアプローチ

生成AIと既存業務・システムを連携させるための具体的なアプローチは多岐にわたりますが、ここでは代表的なものをいくつかご紹介します。

1. API連携によるシステム統合:

   • 生成AIサービスが提供するAPIを介して、既存の基幹システムやSFA（営業支援システム）、CRM（顧客関係管理システム）などと直接データをやり取りする方法です。これにより、例えばCRMデータに基づいて生成AIが顧客へのパーソナライズされたメール案を作成したり、SFAに入力された議事録から自動でタスクを抽出し、プロジェクト管理ツールに連携したりすることが可能になります。

2. ワークフロー自動化ツールとの組み合わせ:

   • ZapierやMicrosoft Power Automateのようなワークフロー自動化ツールを活用し、複数のアプリケーションと生成AIを連携させる方法です。特定のトリガー（例：メールの受信）を起点に、生成AIで内容を要約し、その要約をチャットツールに通知するといった、定型的な業務フローへの組み込みが容易になります。

3. 既存システムへの生成AI機能の組み込み:

   • ベンダーが提供する既存システムに生成AI機能が統合されるケースが増えています。例えば、文書管理システムに自動要約機能が搭載されたり、人事システムに求職者レジュメの自動評価機能が追加されたりする等です。既存システムのアップデートとして導入できるため、ユーザーの学習コストが比較的低いというメリットがあります。

4. RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）との連携:

   • RPAがUI（ユーザーインターフェース）を介して行う定型作業と、生成AIが担う非定型な判断や情報生成を組み合わせることで、より複雑な業務プロセスの自動化が可能になります。例えば、RPAがWebサイトから情報を収集し、生成AIがその情報を分析・要約してレポートを作成、RPAがそのレポートを指定のフォルダに保存するといった連携が考えられます。

5. データ連携基盤の構築:

   • 部門ごとに散在するデータを一元的に管理・活用するためのデータレイクやデータウェアハウスを構築し、生成AIがこれらのデータにアクセスして学習や情報生成を行う基盤を作るアプローチです。データ基盤が整っていると、生成AIの活用範囲が格段に広がり、より精度の高い分析や予測が可能になります。

成功に向けた考慮事項

これらの連携アプローチを成功させるためには、以下の点を考慮することが重要です。

• 明確な目的設定: 何のために生成AIと既存システムを連携させるのか、具体的なビジネス目標（コスト削減、生産性向上、顧客満足度向上など）を明確に定義します。
• 現状プロセスの分析: 既存の業務プロセスを詳細に分析し、生成AIが最も効果を発揮できるポイントや、連携によるボトルネックが発生しうる箇所を特定します。
• 段階的な導入: 全てを一度に連携させようとせず、特定の部門や業務プロセスを対象としたパイロット導入から開始し、効果測定と改善を行いながら段階的に拡大します。
• 関係者間のコミュニケーション: IT部門、各業務部門、経営層など、関係者間で密に連携し、共通認識を持ちながらプロジェクトを進めます。
• 変更管理と従業員トレーニング: 連携による業務プロセスの変更に対し、従業員がスムーズに適応できるよう、丁寧な説明と必要なトレーニングを実施します。
• セキュリティとデータガバナンス: 連携に伴うデータ連携やアクセス権限について、厳格なセキュリティポリシーとデータガバナンス体制を構築します。

まとめ：連携なくして生成AIの真価なし

生成AIは強力なツールですが、既存の業務プロセスやシステムから切り離された孤立した存在であっては、その潜在能力を十分に引き出すことはできません。生成AIと既存業務のシームレスな連携は、単なる技術的な課題ではなく、企業の競争力強化に向けた戦略的な取り組みです。

事業企画部門は、この統合プロセスにおいて中心的な役割を担い、ビジネス全体の視点から連携の目的を定め、適切なアプローチを選択し、関係者を巻き込みながら推進していく必要があります。現状の業務プロセスとシステムの棚卸しから始め、生成AIとの理想的な連携像を描き、段階的な実現計画を策定することが、生成AI投資のROIを最大化し、持続的な企業価値向上を実現するための第一歩となるでしょう。