AIを導入した企業ほど困る「データ基盤問題」 パーソルが3サービスで支援へ

生成AIやAIエージェントの導入が進む中で、多くの企業が同じ壁にぶつかっている。AIツール自体は手に入る、試すこともできる。だが、社内データの整理が十分でなければ、そのAIに何を学ばせ、何に答えさせるのかが決まらない。部門ごとにデータの定義が異なり、誰がどの情報にアクセスできるのかも曖昧。老朽化したシステムの保守負荷も増すばかり。こうした「AIの裏側」の問題で、大半の企業導入はPoC（概念実証）止まりになっているというのがパーソルビジネスプロセスデザインの診断だ。同社は今月、こうした課題に対応する3つのサービスを開始した。データ品質とガバナンスを整備する「AI-Readyデータ基盤構築・運用」、コスト可視化と最適化を支援する「データ基盤コスト最適化」（Data FinOps対応）、そして既存基盤の刷新と運用高度化を一貫支援する「モダナイゼーション」である。

ここで重要なのは、AIそのものを導入することよりも、AIが継続的に利用できる環境を整えることに、いま企業は迫られているという認識だ。多くの経営陣はAIツール選びに目が行きがちだが、実務の現場では「AIに何をさせるか」よりも「AIに何をさせるためのデータをどう用意するか」の方が、ずっと難しい。さらに厄介なのは、AI利用が広がるほど、ストレージやAPI呼び出しのコストが見えない形で増え続けることだ。どの部門の誰がどの処理にいくらかけているのかが分からなければ、経営判断のしようがない。既存システムの属人化や技術的負債も残ったままでは、新しいAI活用ニーズに柔軟に対応できない。

中小企業で急ぎAI導入を決める前に、まずは現在のデータ基盤を診断することだ。AIを試す段階では見えなかった課題が、本格運用に入った途端に噴き出す。「AIの前に、データ」。これが業界の先行者たちが学んだ教訓であり、パーソルのサービス群はその教訓を形にしたものと言える。