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1990年代の古い会計システムをいまだに使っている会社があるとしよう。このシステムが、30年分のデータや確立された手順を捨てることなく、最先端の人工知能と通信できるようになることを想像してみてほしい。これこそが、インテリジェント・リンク・システムのおかげで2025年に起ころうとしていることなのだ。
誰もがChatGPTや人工知能の最新イノベーションについて話しているが、本当のビジネス革命は舞台裏で起きている。企業は、ITインフラを完全に刷新することなく、AIを既存のシステムに統合する方法を発見しつつある。
インデックス
- インテリジェント・コネクション・システムとは
- 力強く成長する市場
- デジタル翻訳者：新しい職業
- 成功の具体例
- 企業にとってのメリット
- 主な課題とその解決方法
- 会社での始め方
- エンタープライズ・システムの未来
- 質問と回答
インテリジェント・コネクション・システムとは
インテリジェント・リンキング・システムは、古い技術と新しい技術の世界をつなぐ万能翻訳機のようなものだ。海外旅行で翻訳アプリを使ってコミュニケーションするときのことを考えてみてください。スマート・リンク・システムは同じことを、古いビジネス・ソフトウェアと現代の人工知能技術の間で行います。
ネクサス・オペレーションズの最高技術責任者（CTO）であるミラ・パテルによれば、「問題はもはや『人工知能を使えるかどうか』ではなく、『システム全体を混乱させることなく、日常業務にAIをどのように組み込むか』だ」という。
実際にどのように機能するか
具体的なシナリオを想像してみてほしい：
例1：インテリジェントな倉庫あなたの会社には2008年製の倉庫管理システムがある。インテリジェント接続システムは、すでに存在するデータを読み取るだけで、在庫がいつなくなるかを予測するようAIに「教える」。倉庫作業員は通常通り作業を続けるが、今度はシステムが自動的に新しい商品を注文するタイミングを教えてくれる。
例2：経理アシスタント2010年の請求書作成ソフトは、請求書の異常を自動的に認識するAIで強化されている。AIは経理担当者が行うように請求書を「読み取り」、疑わしいものにフラグを立てます。
例3：顧客サービスの強化従来の電話交換機がAIに接続され、顧客の声のトーンを分析し、オペレーターに最適な電話対応を提案する。
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力強く成長する市場
2025年の数字は印象的で、インテリジェント接続システムへの投資は1年間で142％増加し、新しい人工知能アプリケーションへの投資をも上回った。
なぜこの成長なのか？
その理由は簡単で、大企業の80％がいまだに「古い」コンピューター・システムを使用しており、そのシステムはまったく問題なく動作するが、最新のテクノロジーと通信することができないからである。それらを交換するには、数百万ユーロの費用と数ヶ月のダウンタイムがかかる。
数を数える
- 54億ドル：2024年の市場価値
- 342億ドル：2032年の予測
- 業務システムの70％：2028年までにAIでアップグレードされる
つまり、既存のシステムを完全に置き換えるのではなく、「近代化」することを選択する企業が日々増えているのだ。
デジタル翻訳者：新しい職業
コンピューター・システム翻訳者という新しいカテゴリーの専門家が現れた。彼らは、異なる時代に生まれたシステムを会話させる方法を知っている専門家である。
スペシャリストの3つのタイプ
1.言語コンバーターRetroAIのような会社は、古いプログラミング・コード（1980年代のCOBOLなど）をAIが理解できる現代言語に翻訳することを専門としている。
実例：1985年にCOBOLで書かれた公的機関の年金システムが、すべての機能を保持したまま人工知能と互換性を持たせるために、最新の言語に「翻訳」された。
2.コミュニケーション・オーケストレーターHarmony Techのような企業は、異なるビジネス・システム間でAI処理を調整するソリューションを開発し、すべての自動化された決定が一貫していることを保証している。
実例：病院では、予約を管理するAIが、薬の在庫を管理するAIやスタッフのシフトを計画するAIと自動的に通信する。
3.コンプライアンスの保護者GuardRailのような会社は、IAとのすべての接続が自動的に業界の規制に準拠していることを保証します。
実際の例：銀行では、AIが融資の決定を下すたびに、システムが自動的にすべてのプライバシーとマネーロンダリング防止規制を遵守しているかどうかをチェックする。
成功の具体例
ケーススタディ1：製造業 - ウェストブルック・インダストリーズ社
状況：ウェストブルック社には15年前の倉庫管理システムがあり、うまく機能していたが、問題は予見できなかった。
解決策：AIに倉庫のデータを読み込ませるインテリジェント・リンケージ・システムを導入した。
結果：サプライチェーンの混乱を数週間前に予測することで、6カ月間で2800万ユーロの節約に成功した。
「ウェストブルックのITマネージャー、ジェームス・チェンは言う。「最高のAI導入とは、従業員が気づかないものです。「倉庫作業員はいつもと同じシステムを使っていますが、今ではいつ何を注文すればいいのかが常にわかるようになっています」。
ケーススタディ2：銀行サービス - フィデリティ・ファイナンシャル
状況：2000年代の決済処理システムは、1日に何千ものトランザクションを処理していたが、不正を自動的に識別することはできなかった。
ソリューション：既存のシステムを変更することなく、不正認識に特化したAIと連携。
測定可能な結果：
- オペレーターの情報検索時間が68%短縮
- 顧客との有益な会話時間が43%増加
- 顧客満足度と従業員満足度の向上
フィデリティのカスタマー・エクスペリエンス・マネージャーであるサラ・ウィリアムズは、次のように説明している。
ケーススタディ3：行政
状況：米国の人事局は、1980年代のCOBOLシステムで年金を管理していた。
解決策：AIを使って何百万行もの古いコードを分析し、徐々に近代化していく。
結果：通常なら数年かかる近代化が数ヶ月に短縮され、年金サービスの中断もなかった。
企業にとってのメリット
1.迅速かつ測定可能な投資収益率
AIを既存のシステムに接続した企業は、具体的な成果を実感している：
- +従業員の生産性が18％向上
- 業績予想を上回る可能性が3倍
- 手作業による最適化に費やす時間を80%削減
2.より満足度の高い従業員、代わり映えのしない従業員
当初の懸念とは裏腹に、AIを既存のシステムと連携させることで、従業員の仕事に対する満足度は高まっている。AIが反復的で退屈な仕事を処理することで、従業員はより興味深く創造的な仕事に専念できる。
具体例：コールセンターでは、AIが単純で繰り返しの多い質問に対応し、人間のオペレーターが共感と創造的な問題解決を必要とする複雑なケースに対応する。
3.自動的に強化されるセキュリティ
最新の接続システムには自動的に含まれる：
- 高度なアクセス制御（誰が何をできるか）
- データ暗号化（情報保護）
- コンプライアンスの監視
- コンピュータの自動セキュリティ強化
4.柔軟な成長
ステップ・バイ・ステップのアプローチにより
- AI機能を1つずつ追加
- 仕事を止めずに必要に応じて成長する
- 重要なシステムを常に稼動させる
主な課題とその解決方法
課題1：「古いシステムはAIと話をしない
問題：1990年代のシステムは、現代の人工知能と通信するようには設計されていない。公衆電話をインターネットにつなげようとしているようなものだ。
実用的な解決策：イタリアのプラグをアメリカのソケットに接続するためのアダプターのように、旧システムとAI間のメッセージを自動的に翻訳する「スマート・アダプター」を設置する。
例1995年の請求書発行システムは、PDF請求書をAIがエラーや異常を分析できるデータに変換する「トランスレーター」を備えている。
課題2：「我々のデータは災害」。
問題：AIには整然としたきれいなデータが必要だが、古いシステムには情報が散在していたり、不完全だったり、形式が古かったりすることが多い。
現実的な解決策：自動的に「データ・バキューム」を使用する：
- さまざまなシステムから情報を収集する
- 掃除と整理整頓
- AIが使用できる形式に変換する。
例ある運送会社では、5つの異なるシステムに顧客データがあった。クリーニング・システムは、それらを統合し、重複を排除してエラーを修正し、AI用の単一のデータベースを作成しました。
課題3："データを盗まれたら？"
問題：古い（往々にして安全性の低い）システムを新しいテクノロジーと接続すると、脆弱性が生じる可能性がある。
現実的な解決策：「ゼロ・トラスト」の原則を適用する - すべての通信を検証し、すべてのアクセスを承認し、すべてのデータを暗号化する。
例銀行では、AIが不正を検知するために取引データを読み取ったとしても、アクセスはすべて監視・記録され、データは常に暗号化されている。
会社での始め方
ステップ1：家の棚卸しをする
まず第一に、自分が何を持っているかを理解しなければならない：
聞くべき質問
- 私たちが日常的に使っているコンピューター・システムは？
- ビジネスにとって最も重要なのは？
- 我々のデータはどこに、どのような形式であるのか？
- 最も手作業が必要なプロセスは？
実践的なヒント：リフォームの前に、家の部屋と同じように、システムの簡単な地図を作成する。
ステップ2：パイロット・プロジェクトの選択
理想的なプロジェクトの特徴：
- 批判的すぎない（うまくいかなくても会社を止めない）
- 測定可能な利益（時間またはコストの節約）を伴うもの
- かなりクリーンでアクセスしやすいデータ
- 協力的なユーザー
完璧な例：サプライヤーからの請求書の読み取りを自動化する。もしうまくいかなければ、いつでも手作業に戻せますが、うまくいけば、作業時間を節約できます。
ステップ3：適切なパートナーの選択
スペシャリストの種類
- システム・トランスレータ（古いコードを変換）
- インテグレーター（異なるシステムを接続する）
- セキュリティスペシャリスト（データ保護）
- 業界コンサルタント（彼らはあなたのビジネスの詳細を知っている）
ステップ4：小さく始める
勝利へのアプローチ
- シンプルなプロセスのテスト
- 結果の測定
- エラー訂正
- 他のプロセスへの段階的拡大
例え：自転車の乗り方を学ぶようなもので、最初は補助輪をつけ、自信がついたら外す。
エンタープライズ・システムの未来
自ら改善するシステム
次の大きな一歩は、使用状況を観察することで継続的に性能を最適化する自己改良型システムだろう。あなたの運転習慣を学習し、より少ない燃料消費量になるように自動的に調整する自動車を想像してみてほしい。
将来の例：ある種のクレームが頻発していることに気づき、自動的にサービスの改善を提案する顧客管理システム。
部門別専門性
専門化が進んでいる：
ヘルスケア：患者を完全に把握するために、さまざまな医療機器をつなぐシステム
金融：すべての銀行規制に自動的に準拠するソリューション
生産：生産ラインを最適化し、機械の故障を予測するAI
新技術との統合
近い将来、見てみよう：
- ローカル処理：企業のデバイス上でAIを直接実行し、待ち時間を短縮
- バーチャルリアリティ：複雑なシステムのための3次元インターフェース
- 企業向け音声アシスタント：音声コマンドによるシステム制御
結論
インテリジェント・コネクション・システムは、単なる技術的ソリューションにとどまらない。企業が数十年にわたる投資や知識を無駄にすることなく、人工知能の時代に突入するためのデジタル進化戦略なのだ。
ケーススタディによれば、この道を選んだ企業は、単に新しいテクノロジーを採用するだけでなく、小さな改善をひとつずつ積み重ねながら、仕事のやり方を根本的に変えている。
ビジネスリーダーへのメッセージは明確だ。AIの壮大なデモンストレーションが見出しを飾るかもしれないが、真の競争優位性は、既存の日常業務に人工知能をインテリジェントかつほとんど目に見えない形で統合することにある。
このアプローチの優れた点は、その恩恵を受けるためにテクノロジーの専門家になる必要がないことだ。基礎を固めながら家を改築するように、すでに持っているものを進化させる準備をすればいいのだ。
お客様の既存システムに人工知能を統合するために、弊社がどのようなお手伝いができるか、詳しくはこちらをご覧ください、 お問い合わせ.
質問と回答
コンピュータ・システム翻訳者とは一体何なのか？
コンピューター・システム・トランスレーターは、古いソフトウェアと最新の人工知能技術の間のインテリジェントな仲介者として機能する特別なソリューションです。異なる言語の人々がコミュニケーションできるようにする通訳のような働きをします。
実際の例：2005年に開発された倉庫ソフトウェアがあり、特定のフォーマットですべてを記録している場合、翻訳者はAIにそのフォーマットを読み取ることを「教え」、そのデータを使用して予測やプロセスの自動化を行う。
AIを既存のシステムに接続するには、どれくらいのコストがかかるのか？
コストは複雑さによって大きく異なるが、通常、プロジェクト費用は大企業で130万ユーロから500万ユーロの間である。しかし、平均的な投資回収率は生産性＋18％で、時間の経過とともに初期投資を大幅に上回る節約効果がある。
中小企業の場合は、数千ユーロのパイロット・プロジェクトから始めて、アプローチをテストすることができる。
最初の結果が出るまでどのくらいかかりますか？
パイロット・プロジェクトは通常、6～12週間で結果が出る。これは、システムを完全に入れ替えるのに必要な数カ月や数年よりもはるかに早い。ステップ・バイ・ステップのアプローチにより、中断を最小限に抑えながら、すぐに効果を確認することができます。
例ある物流会社では、2ヶ月で納品書の読み取りを自動化し、1日あたり4時間の手作業を削減した。
機密データをAIに接続しても大丈夫なのか？
はい。最新の接続システムには、自動暗号化、厳密なアクセス・コントロール、継続的な監視などの高度な保護が含まれています。多くのソリューションは、銀行や病院などの高度に規制された業界で認定されています。
例例：銀行では、AIが顧客データにアクセスすると、そのアクセスはログに記録され、承認され、データは処理中であっても常に暗号化されたままとなる。
どの古いシステムがAIに接続できるのか？
事実上すべてのコンピューターシステムは、AIとのリンクから恩恵を受けることができる：
- 1990年代の会計ソフト
- 旧世代データベース
- 旧式の倉庫管理システム
- 自社開発のカスタマイズ・ソフトウェア
- 産業・機械制御システム
重要なのは、たとえ旧式のフォーマットであっても、システムに使用可能なデータが含まれていることである。
AIは従業員に取って代わるのか？
実際の経験は、その逆を示している。AIが反復的で退屈な仕事を処理することで、従業員は人間の判断力や創造性、対人関係を必要とする、より興味深く創造的な仕事に集中できるようになり、満足度が高まる。
具体例：フィデリティ・ファイナンシャルでは、従業員は手作業による調査に費やす時間を68％削減し、顧客との有益な活動に費やす時間を43％増やしている。
まずは小さなプロジェクトから始めてみることはできないだろうか？
もちろん、それは最も推奨されるアプローチである。成功する実装のほとんどは、より重要なアプリケーションに拡張する前に、統合がどのように機能するかをテストするために、重要でないプロセスから始める。
ヒント：請求書の自動読み取りや顧客からのクレームの分析など、重要だが重要ではないプロセスから始める。
これらのソリューションの主なプロバイダーは？
マーケットリーダーには以下が含まれる：
- RetroAI: レガシーシステムの翻訳に特化
- ハーモニー・テック：異なるシステム間の調整
- ガードレール安全性とコンプライアンス
- OpenLegacy：完全な近代化プラットフォーム
- 特定のソリューションを持つ大手クラウドプロバイダー（Amazon、Microsoft、Google
実施に向けてどのような準備が必要なのか？
準備段階には以下のようなものがある：
- システム・インベントリ：日常的に使用しているすべてのソフトウェアをリストアップする。
- データの評価どのようなデータがどこにあるかを理解する
- 目標を定める：何を改善したいかを決める
- チームを作る：プロジェクトの責任者を決める
- サプライヤー検索：各分野のスペシャリストを探す
プロジェクトがうまくいかなかった場合はどうなるのか？
ステップ・バイ・ステップのアプローチは、リスクを最小限に抑える。パイロット・プロジェクトがうまくいかなかった場合、重要なシステムを危険にさらすことなく、単純に以前の方法に戻ることができる。新しいレシピを試すようなものだ。うまくいかなくても、古いレシピを作るための材料はいつでもある。
さらに、ほとんどの本格的なサプライヤーは、結果の保証と導入プロセス全体にわたるサポートを提供している。
情報源と参考文献
