AIコンサルティングの連携性が問われる理由
AIコンサルティングは外部の専門家による支援サービスのため、ソフトウェアのように連携機能を備えているかどうかでは測れません。依頼先が既存の仕組みと接続する設計や構築を、どこまで担えるかが焦点です。ここでは連携の考え方を整理します。
連携性は接続の設計と構築を担う力で見る
AIの活用では、自社の業務システムやデータ基盤と、AIの仕組みを接続する場面が出てきます。AIコンサルティングにおける連携性とは、この接続を設計し、構築し、運用まで支える力を指します。接続が不十分だと、AIの結果が業務に届かず、活用が進まない場合があります。
助言のみを行う依頼先と、実装まで担う依頼先とでは、対応できる連携の範囲が異なります。自社が求めるのが、接続方法の提案なのか、プログラムの開発まで含むのかを整理してから、依頼先に確認しましょう。
連携の範囲を工程ごとに切り分ける
連携は、要件の整理、接続方式の設計、実装、動作の検証、運用の保守といった工程に分けられます。どの工程までを依頼先が担当し、どこからを自社や既存のシステム会社が担当するのかを明確にします。担当の境目を先に決めておくと、作業の抜けや重複を防ぎやすくなります。
範囲があいまいなまま進むと、接続の不具合が起きた際に責任の所在が不明になる場合があります。工程ごとの担当を一覧にし、見積書や契約書に反映してもらうと、あとからの行き違いを減らせます。
連携で解決したい課題を先に決める
連携そのものを目的にすると、必要のない接続まで作業に含まれ、費用が膨らむ場合があります。例えば、手入力の転記を減らしたいのか、分析結果を現場に届けたいのかなど、課題から逆算して連携の対象を絞ります。
課題が明確であれば、依頼先も接続の優先順位をつけやすくなります。段階的に連携を広げる計画なら、最初の範囲で成果を確認してから次に進めるため、無理のない投資ができます。優先度の低い連携は、成果を見たうえで後の段階に回す判断もできます。
基幹システムやDWH、BIツールとつなぐ場合
社内のデータは、基幹システム、データ基盤、BIツールなど複数の場所に分かれて保存されています。ここでは、連携の対象ごとに、AIコンサルティングの依頼先に確認したい点を整理します。それぞれ、データの流れに注目して見ていきましょう。
- ■基幹システム（ERP）
- データの抽出方法と更新の頻度、結果を業務へ戻す手段
- ■DWH（データウェアハウス）
- 蓄積済みデータの利用範囲、データ構造の理解、処理の負荷
- ■BIツール
- AIの結果を可視化する仕組み、閲覧できる担当者の範囲
基幹システムのデータを活用する連携
基幹システム（ERP）には、受注、在庫、会計など、AIの学習や予測に使えるデータが蓄積されています。連携では、データを定期的に取り出す方法と、分析の結果を業務へ戻す方法の両方を検討します。対象の項目を絞ると、作業の負担を抑えられます。
基幹システムは業務の中核であり、接続の変更が稼働に影響する場合があります。そのため、既存のシステム会社との調整が必要です。依頼先が他社との調整を担えるか、自社で窓口を設ける必要があるかを確認しましょう。
DWHに蓄積したデータを利用する連携
DWH（データウェアハウス）は、複数のシステムのデータを集めて分析しやすい形で保管する基盤です。すでにデータが整理されている場合は、AIの学習用データを用意する工程を短縮できる可能性があります。項目の定義がそろっていれば、検証も円滑に進みます。
確認したいのは、依頼先がDWHのデータ構造を読み解き、必要な項目を選べるかという点です。大量のデータを処理すると、DWH側の負荷が高まる場合もあります。処理を行う時間帯や、負荷を抑える工夫についても相談しましょう。
BIツールで結果を見える形にする連携
BIツールは、データをグラフや表で可視化する仕組みです。AIの予測結果や分類結果をBIツールの画面に反映できれば、現場の担当者が普段使っている画面で判断材料を得られます。表示する項目を絞り込むと、見る側の負担も軽くなります。
連携では、結果の更新頻度と、閲覧できる担当者の範囲を決めます。画面の設計まで依頼先が担当するのか、自社で作成するのかも事前に確認が必要です。結果を見て現場が動ける形に整えることが、連携の目的といえます。
クラウドやAPI、CSV出力でつなぐ方法
システム同士をつなぐ手段には、クラウド上の基盤を使う方法、API、ファイルの受け渡しがあります。それぞれの特徴と、依頼先に確認したい点を見ていきましょう。選ぶ手段によって、開発の量や保守の負担が変わります。
パブリッククラウド上での連携を確認する
AIの開発や運用を、パブリッククラウド上で行う場合があります。その際は、自社が契約しているクラウドと同じ環境で構築できるか、別の環境を新たに用意するかによって、費用と作業が変わります。利用料が別に発生するかも確認します。
確認したいのは、依頼先がその環境での構築経験を持つか、運用中のデータをどこに保管するかです。データの保管場所は、社内の規程や取引先との契約に影響する場合があります。契約前に、保管する地域も確認しておきましょう。
API連携の設計と管理を確認する
API連携は、システム同士がプログラムを通じてデータをやり取りする方法です。リアルタイムに近い処理ができる一方、接続先の仕様変更によって動かなくなる場合があります。接続の方式や、データを送受信する頻度によっても、必要な開発量は変わります。
認証の方法や、アクセスできる範囲の設定、接続情報の管理も確認が欠かせません。仕様が変わった際に誰が修正を担当するのか、保守の費用に含まれるのかも、契約前に取り決めましょう。テスト用の環境を用意できるかも確かめておきます。
CSVなどのファイルで受け渡す連携を確認する
CSV出力は、特別な開発を必要とせず、取り入れやすい手段です。AIの結果をCSVで出力できれば、既存の表計算ソフトや業務システムに取り込めます。ファイルの置き場所や受け渡しの手順を決めておけば、運用も安定します。
ただし、手作業が残ると、取り込みの誤りや更新の遅れが生じる場合があります。出力する項目や文字コード、区切りの形式を柔軟に調整できるか、定期的な出力を自動化できるかを確認しましょう。試験的に出力して、取り込めるかを試すと確実です。
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連携時の情報管理と契約で確認すること
システムをつなぐと、データが複数の環境を行き来します。連携を進める前に、情報の流れ、アクセス権限、連携部分の権利について、契約で取り決めておく必要があります。契約書に明記しておくと、後のトラブルを避けやすくなります。
連携でデータが流れる範囲を把握する
連携すると、自社のデータが依頼先の環境や外部のAIサービスに送られる場合があります。個人情報保護委員会は、生成AIサービスへ個人情報を入力する際に、利用目的の達成に必要な範囲内かを確認するよう注意喚起しています。
連携の前に、どのデータが、どの経路で、どこに保管されるのかを図に整理しましょう。個人情報や機密情報を含む項目は、連携の対象から除く、または匿名化するなどの判断が必要です。経路の途中で第三者が閲覧できる状態にならないかも見ておきます。
連携用の権限と接続情報を管理する
連携には、システムにアクセスするための権限や接続情報が必要です。依頼先に必要以上の権限を渡すと、想定外のデータが閲覧されたり、変更されたりする可能性が生じます。管理者権限などの広い権限は、原則として避けたい設定です。
権限は、作業に必要な最小限の範囲に絞り、期間も限定するのが基本です。接続情報の受け渡し方法や、支援の終了後に権限を削除する手順も、あらかじめ取り決めておきましょう。作業の履歴が記録に残るかも確認が必要です。
連携部分の成果物と権利を取り決める
連携のために開発したプログラムや設定は、成果物として扱われます。委託契約では、これらの権利が誰に帰属するか、自社が継続して使えるかを明確にします。自社で修正や拡張を行えるかも確認しましょう。
経済産業省の「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」は、入力データと出力される成果物の双方について、契約上の留意点を整理しています。依頼先の汎用的な部品を使う場合は、その権利の扱いも確認しましょう。契約後に追加の費用が生じないかも、明確にしておきます。
AIコンサルティングの連携性を見極める手順
連携性を見極めるには、要件の整理、接続の検証、運用中の責任範囲の確認が必要です。表で全体像をつかんでから、要件の整理、PoCでの検証、運用中の保守の順に、確認事項を見ていきましょう。依頼先との認識のずれを防ぐ助けにもなります。
| 段階 | 確認すること | 依頼先に聞く質問 |
|---|---|---|
| 要件の整理 | 連携する対象とデータの種類 | 同種のシステムとの接続経験 |
| 接続の検証 | 小さな範囲での動作確認 | PoCに連携の検証を含むか |
| 運用開始後 | 仕様変更や不具合への対応 | 保守の担当と費用の範囲 |
連携の要件を一覧にして伝える
依頼先に相談する前に、連携したいシステムの名称、バージョン、データの種類、更新の頻度を一覧にしておくと、見積もりの精度が高まり、提案の手戻りも減らせます。情報が不足していると、提案が自社の状況とずれる場合があります。
システムの仕様書や、保守を担当している会社の連絡先も用意しましょう。社内に情報が残っていない古いシステムは、調査自体が支援の対象になる場合もあります。調査にかかる期間と費用の目安も、早めに確認してください。
PoCの段階で接続を検証する
連携は、実際に接続してみないと分からない問題が出る場合があります。データの形式の違い、文字コードの不一致、処理速度の不足などは、PoCの段階で小さく試すと早く見つけられます。本番の環境に近い条件で試すと、結果の信頼性が高まります。
PoCの計画に、接続の検証を含めるかを依頼先に確認しましょう。検証の結果、想定した連携が難しいと分かった場合の代替案や、費用の扱いについても、あらかじめ相談しておくと安心です。結果は報告書にまとめてもらいましょう。
運用中の保守とAI事業者ガイドラインを確認する
連携は、構築して終わりではなく、システムの更新や仕様変更に応じた保守が必要です。保守の対象となる範囲と費用は、依頼先ごとに異なります。不具合が起きた際の連絡先や、対応までの時間の目安を取り決めておきましょう。
経済産業省と総務省のAI事業者ガイドラインは、AI開発者、AI提供者、AI利用者の役割ごとに取り組みを示しています。連携後の運用でも、依頼先と自社の責任範囲を、このガイドラインを参考に整理しておくとよいでしょう。
連携を見据えて選ぶAI支援サービス
既存のシステムやデータとつなぐ場面を想定して、連携に関する情報が確認できるサービスを取り上げます。連携の範囲は個別に確認しましょう。
neoAI Chat/Work
- 安心して社内データを活用できる高セキュリティ環境
- RAGと豊富なAIエージェントで高精度なアウトプットを出力
- 調査・分析・資料作成など、幅広い業務が入れるだけで完結
株式会社neoAIが提供する「neoAI Chat/Work」は、企業向けの生成AIプラットフォームです。RAGで社内データを参照し、AIエージェントと組み合わせて業務のアウトプットを出力します。APIの利用に対応し、セキュリティ要件に応じた専用環境のプランも用意されています。製品ページには、オンラインストレージやグループウェアなどのカテゴリーの製品が連携先として掲載されており、連携できる範囲は個別に確認しましょう。
AIDX顧問
- AI・DXのプロがヒアリングから構築、内製化まで一気通貫で支援
- AIを活用した理想の社内体制を構築し、貴社の資産を増やせる
- 貴社の業務・環境に応じた最新AIの活用方法を月1でアドバイス
株式会社LOGが提供する「AIDX顧問」は、AI・DXの専門家が社内業務の設計、実装、内製化を進めるAI顧問サービスです。製品ページには、GASやVBAなどを使った仕組みの構築やデータ整理にも対応可能と記載されています。AIと自社ツールの組み合わせに悩む場合は、どの範囲までつなぐ支援を受けられるかや、内製化まで含めた進め方を確認できます。提供エリアは全国で、連携の対象や方式は個別に確認しましょう。
Liaro生成AI導入支援サービス （株式会社Liaro）
- 商品・業務特性にあった、貴社にカスタマイズした生成AIを開発
- 医薬品、アパレル、食品、不動産など幅広い分野での成功事例あり
- 本稼働後もサポート！AIモデルの精度やUXを継続的改善
AI導入支援サービス （deep consulting株式会社）
- AIエンジニアとデータサイエンティストが最先端技術を提供
- PoCのみなどスポット的なコンサルティングにも対応
- 自社でAI開発できる体制づくりを支援
AIコンサルティングに関するよくある質問
AIコンサルティングの連携性についてよくある質問と回答をまとめました。
- ■Q1：連携を依頼する前に、自社で準備しておくことは何ですか？
- A：連携したいシステムの名称、データの種類、更新の頻度を一覧にしておくと、見積もりの精度が高まります。システムの仕様書や、保守を担当する会社の連絡先も用意しておきましょう。
- ■Q2：既存システムの保守会社との調整は、誰が担当しますか？
- A：依頼先が調整を担う場合と、自社が窓口になる場合があります。契約前に、他社との調整の担当と、その費用が見積もりに含まれるかを確認しましょう。
- ■Q3：連携がうまく動かない場合、原因はどこにありますか？
- A：依頼先の設計、自社のデータの形式、連携先システムの仕様変更など、複数の要因が考えられます。原因の切り分けと対応の担当を、あらかじめ契約で取り決めておくと安心です。
- ■Q4：連携のために開発したプログラムは、自社で使い続けられますか？
- A：委託契約で、権利の帰属と利用範囲をどう定めるかによります。経済産業省の「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」も参考に、契約前に確認しましょう。
まとめ
AIコンサルティングの連携性は、基幹システム、DWH、BIツール、クラウド、API、CSV出力といった対象に、依頼先がどこまで対応できるかで判断します。連携の範囲を工程ごとに切り分け、データの流れや権限、成果物の権利を契約で取り決めることが大切です。自社の環境にあう依頼先を見つけるため、複数の資料を請求して比較してみてください。
