AIコンサルティングで連携エラーが起こる仕組み
AIコンサルティングでは、既存システムのデータを取り出してAIに渡し、結果を別の仕組みへ返す場面があります。連携エラーは、この流れのどこかで不具合が生じた状態を指します。まず、症状と原因、確認先を表で整理します。
| 症状 | 想定される要因 | 確認先 |
|---|---|---|
| 同期が止まる | 接続設定の変更や通信の遮断 | 設定の履歴とネットワーク |
| 認証エラー | 認証情報の期限切れや権限の変更 | 認証の有効期限と権限 |
| データの欠損や重複 | 項目の紐づけ誤りや再実行による重複 | 変換の定義と実行の履歴 |
連携エラーは接続の経路ごとに整理する
連携の経路は、元のシステムからデータを取り出す、形式を変換する、AIで処理する、結果を出力先へ返すという流れに分けられます。どの区間で不具合が出ているかを分けて考えると、原因を探しやすくなります。順に確認するのが基本です。
依頼前に、接続したいシステムの名称と、データの流れを図にして支援会社へ共有しましょう。連携の機能が自社の環境で使えるかは、サービスによって異なるため、対応範囲を書面で確認することが大切です。口頭の説明だけでは、後で食い違う場合があります。
原因は支援側、利用者側、連携先側にまたがる
連携エラーの原因は、一つに限定できない場合があります。支援会社が構築した仕組みの設定、依頼側のデータや権限の状態、連携先のシステムの仕様変更など、複数の要因が関わることがあります。単独の原因と考えないことが大切です。
どこに原因があるかを決めつけず、各担当が確認する範囲を事前に分けておきましょう。問い合わせの際は、発生した時刻、操作の内容、エラーの表示を記録して共有すると、調査が円滑に進みます。画面の写しも、あわせて残しておきましょう。
エラーの種類を症状から把握する
連携の不具合には、同期の停止、認証エラー、データの反映の遅れ、一部の項目の欠損、重複登録、一部の処理の失敗などがあります。症状によって、確認する先が異なる点を押さえておきましょう。まずは、症状の名前を共有することから始めます。
全体が止まるのか、特定のデータだけが失敗するのかでも、原因の見当は変わります。症状の種類を共通の言葉で支援会社と使えるようにしておくと、やりとりの行き違いを減らせます。用語の意味は、最初に確認しておきましょう。
基幹システム（ERP）とDWHの連携で確認する点
ERPは販売や会計などの基幹業務を管理するシステムで、DWHは分析のためにデータを蓄積する仕組みです。AIの活用では、この二つのデータを使う場面があるため、接続時の確認が欠かせません。ここでは、場面ごとの要因と、準備しておく資料を順に整理します。
ERP連携で不具合が起こる場面
ERPと連携するとき、取り出す項目の定義や更新時期が異なると、不具合が起こる場合があります。例えば、取引先のコードの形式が異なると、AIが読み込んだデータと元のデータが一致しなくなります。こうした差は、事前の確認で見つけられる場合があります。
ERPの設定やバージョンの変更が、連携に影響する場合もあります。ERPの保守を担当する事業者と支援会社の双方に、変更の予定を共有できる体制を整えておくと、不具合の予防につながります。変更の連絡を、定例会の議題にするのも一案です。
DWH連携でエラーが出る要因
DWHとの連携では、文字コードの違い、データ型の不一致、項目の追加や削除、データ量の増加によるタイムアウトなどが、エラーの要因になる場合があります。要因は一つとは限らず、重なることもあります。切り分けには、記録が欠かせません。
エラーが出たときは、対象の期間やテーブルを絞って再現するかを確認します。再現の手順は、記録して残しておきましょう。DWH側の仕様変更の予定を、支援会社へ早めに伝えておくと、連携の設定を見直す時間を確保しやすくなります。
データ項目の対応表の作成
連携の準備として、元のシステムの項目とAIで使う項目の対応表を作ります。項目名、データの形式、必須かどうか、更新の頻度を一覧にすると、変換時の抜け漏れに気づきやすくなります。作成には手間がかかりますが、運用開始後の確認は容易になるでしょう。
対応表は、依頼側と支援会社の双方で確認し、版を管理しましょう。担当者が交代しても内容が分かるよう、変更の履歴を残しておくと、後から不具合を調べる際の手がかりです。版の管理は、共有の場所を決めて行いましょう。
APIの制限とBIツール連携後の手作業
APIとは、システム同士がデータをやりとりするための接続口です。API連携には回数や認証の条件があり、BIツールと連携しても手作業が残る場合があります。依頼前に質問しておくと、導入後のトラブルを避けやすくなります。
APIの呼び出し回数の制限を確認する
APIには、一定の時間内に呼び出せる回数の上限が設けられている場合があります。上限に達すると、処理が一時的に拒否され、一部のデータが反映されない状態になる可能性があります。回数の制限は、事前に確認しておきたい項目です。
上限の有無や数値は、サービスや契約の内容で異なります。利用する見込みの件数を伝え、上限を超えた場合の動作と、上限の引き上げが可能かを、支援会社や連携先の事業者に確認しておきましょう。確認の結果は、書面で受け取っておくと安心です。
認証の期限切れに備える
API連携では、接続の許可を示す認証情報に有効期限が設けられている場合があります。期限が切れると、それまで動いていた連携が突然止まることがあるため、更新の時期を管理する必要があります。管理の担当者も決めておきましょう。
更新の担当者と手順を決め、期限の前に通知が届くように設定しておきましょう。担当者が異動したときの引き継ぎも含め、認証情報の管理方法を運用ルールとして文書にしておくと安心です。期限の一覧表を作る方法も有効です。
BIツール連携後も手作業が残る理由を考える
BIツールは、データを集計してグラフなどで見える化するための仕組みです。連携しても手作業が残る背景には、出力の形式が合わない、必要な項目が連携の対象外、最終確認を人が行うといった事情があります。
どの作業を自動化し、どの作業を人が担うのかを、導入前に整理しましょう。分担は表にまとめると、関係者と共有しやすくなります。手作業が残る範囲をあらかじめ把握しておくと、費用対効果の見込みと、運用の人員の計画を立てやすくなります。
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連携エラーの検知と復旧の仕組み
連携エラーは、起こらないようにするだけでなく、起きたときに気づき、復旧できる仕組みが重要です。通知、記録、再実行の三つについて、確認する点を整理します。いずれも、契約前に支援会社へ質問できる内容です。
通知とログで異常に気づく
連携が停止したり失敗したりしたときに、管理者へ通知が届くかを確認します。通知の手段はメールやチャットなどがあり、通知を受け取る担当者と、受け取れない場合の代わりの人も決めておきましょう。夜間や休日の通知の扱いも、確認の対象です。
実行の履歴を示すログが残るか、残る期間はどの程度かも確認する点です。ログがあると、いつ、どの処理で失敗したかを後から追えるため、原因の調査と支援会社への報告に役立ちます。保管の費用の有無も確認しましょう。
再実行と手動対応の手順を決める
失敗した処理を再実行できるか、自動で再試行されるかは、仕組みによって異なります。再実行によって、同じデータが二重に登録されないかも、あわせて確認しておくことが大切です。自動での再試行には、回数の上限が設けられる場合もあります。
未処理のデータを確認する方法と、手作業で補う手順も用意しておきましょう。誰が判断して実行するのかを決め、手順書にして共有しておくと、担当者が不在のときも落ち着いて対応できます。手順は、年に一度は見直しましょう。
検証環境で本番前に確認する
本番の環境で初めて接続すると、業務のデータに影響が出る恐れがあります。可能であれば、検証用の環境で、実際に近いデータを使って、連携の動作と処理の件数を確認しましょう。エラーが出る条件も試せると、より確実です。
検証の環境の準備や、本番のデータの利用は、社内のルールや連携先の規約に沿って進める必要があります。専門的な作業が必要なときは、情報システム部門や支援会社に相談し、権限と範囲を確認してください。無理に自社だけで進めない判断も大切です。
連携エラーに備える契約と情報の取り扱い
連携の不具合に備えるには、技術面に加えて、契約と情報の取り扱いも確認する必要があります。次の三つの点を、依頼前に社内で整理しておきましょう。契約書や仕様書に明記してもらうと、導入後の認識のずれを防ぎやすくなります。
- ■責任の分担
- 支援会社、依頼側、連携先の対応範囲
- ■データの範囲
- 連携で渡す情報の種類と、保管や削除の条件
- ■公的な指針
- AI事業者ガイドラインなどの考え方との整合
責任の分担を契約で明確にする
連携エラーは複数の事業者や部門が関わるため、不具合が起きたときの対応窓口と責任の範囲を、契約で明確にしておくことが重要です。連携先の仕様変更が原因の場合の扱いも、確認しておきましょう。担当者の連絡先も、一覧にしておくと便利です。
経済産業省は、AIの利用・開発に関する契約チェックリストを公表しています。入力するデータや成果物の扱い、開発型の留意点などを整理しており、契約の前に確認項目を見直す際の参考にできます。法務部門とも共有しておきましょう。
連携で渡すデータの範囲を決める
連携では、業務で使う情報がシステムを通じて支援会社やAIの仕組みへ渡されます。個人情報が含まれる場合は、利用目的の範囲内で扱う必要があり、渡す項目を必要最小限に絞ることを検討しましょう。項目を減らすと、漏えいの影響を抑えられる場合があります。
個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しています。入力した情報が学習に使われるか、保管や削除の条件はどうなっているかを、支援会社に確認しておくと安心です。
AI事業者ガイドラインを確認の基準にする
経済産業省と総務省が公表しているAI事業者ガイドラインは、AIの開発者、提供者、利用者に向けて、安全性やプライバシー保護などの考え方を示しています。連携を含む運用の方針を考える際の基準として使えます。社内の運用ルールを考える際にも参考になる資料です。
ガイドラインは更新される場合があるため、最新版を公式サイトで確認しましょう。連携の設計について、支援会社がどのような方針で安全性を確保しているかを質問し、回答を記録しておくと役立ちます。社内の稟議にも使えます。
既存システムとの接続範囲を確認する支援サービス
連携エラーを防ぐには、接続したいシステムと、支援側が対応できる範囲の照合が欠かせません。ここでは、接続の観点から確認できる支援サービスを紹介します。
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、API連携のほか、Teamsや社内ポータルの画面上でも使える法人向けの生成AIプラットフォームです。SharePointやBoxなどに蓄積された情報とつなげられるとされています。連携を前提にする場合は、接続できる範囲、認証の方式、呼び出し回数の条件を、あらかじめ確認しておきましょう。連携エラーが起きた際の調査に使える記録の有無も、確認点です。
pluszeroのAI開発
- AI開発だけでなく、上流から下流までワンストップで対応可能
- 企業規模・分野を問わず、様々な事業課題の相談が可能
- 自然言語処理に注力し、研究開発を通して技術の進展を牽引
株式会社pluszeroが提供する「pluszeroのAI開発」は、課題発見からAI開発、保守までを依頼できるアウトソーシングサービスです。AIの開発に加えて、Webシステムやアプリの開発にも対応するとされています。既存の基幹システムやデータ基盤との接続を含めて依頼したい場合は、どの範囲まで任せられるかを確認しましょう。接続後の保守の体制や、不具合が起きたときの連絡の流れも、あわせて質問しておくと安心です。
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のエラーについてよくある質問と回答をまとめました。
- ■Q1：連携エラーの原因が分からないときは誰に相談しますか？
- A：支援会社、自社の情報システム部門、連携先の事業者の3者に状況を共有しましょう。発生時刻、操作、エラーの表示を記録しておくと、どこに原因があるかを切り分けやすくなります。
- ■Q2：既存システムに手を加えずに連携できますか？
- A：連携の方法によって異なります。ファイルでの受け渡しで対応できる場合もあれば、API連携のために設定の変更が必要になる場合もあるため、接続方法と影響の範囲を支援会社に確認しましょう。
- ■Q3：連携が止まったとき、データは失われませんか？
- A：失われるかどうかは、仕組みと設定によって異なります。未処理のデータを確認できるか、再実行しても重複登録されないかを、契約前に支援会社へ質問しておきましょう。
- ■Q4：連携後に手作業を残さないためにはどうしますか？
- A：導入前に、自動化する作業と人が担う作業を一覧にして、出力の形式や必要な項目を確認しましょう。手作業が残る範囲を把握しておくと、運用の人員や費用の見込みを立てやすくなります。
まとめ
AIコンサルティングの連携エラーは、基幹システムやDWH、API、BIツールなど、接続する先ごとに原因や確認点が異なります。原因は一つに限られないため、支援会社、依頼側、連携先の役割を分けて切り分けることが大切です。依頼前に検知と再実行の仕組み、責任の分担を確認しましょう。複数のサービスの資料請求を行い、自社の環境にあう依頼先を比較してみてください。
