【AIは脅威ではなく好機と語るサイボウズ社長】キントーンが示した本質──AI時代に価値を持つのは“アプリ”ではなく“基盤”である

AIの進化により、「業務ソフトは不要になるのではないか」という議論が広がっています。しかし、その見方は本質を捉えているとは言えません。重要なのは、AIが業務を代替するかどうかではなく、AIが正しく答えられる環境を用意できているかどうかです。本コラムでは、キントーンの位置づけを手がかりに、AI時代に求められるシステムの考え方を整理し、「アプリ」ではなく「基盤」に価値が移っている理由を解説します。

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【記事要約】サイボウズのAI戦略、キントーンは“代替対象”ではなくAI活用の基盤へ

サイボウズの株価下落はSaaS全体の懸念に起因するものであり、事業自体の評価低下ではないとされる。主力のキントーンは業務ソフトそのものではなく、AIを活用するための基盤と位置づけられる。AIが社内情報に基づいて回答するには、顧客・在庫・人事などのデータを部門横断で統合し、適切にアクセス可能にする必要がある。キントーンはこれらの情報を集約し、権限管理や参照元の明確化といった安全性を担保しながら、即時にAI活用を可能にする基盤として機能する。

出典：日本経済新聞「〈Leader’s Voice〉AIは脅威でなく好機 サイボウズ　青野慶久社長」2026年3月17日付朝刊

AIは“業務”ではなく“情報”に依存する

AIは万能のように語られがちですが、実際には何もないところから価値を生み出すわけではありません。AIが行っているのは、与えられた情報をもとに推論し、回答を生成することです。

つまり、AIの精度や有用性は、参照できる情報の質と量に大きく左右されます。顧客情報、在庫状況、人事データ、契約情報などが分断されたままでは、AIは断片的な回答しか返せません。逆に、それらの情報が横断的につながり、適切に参照できる状態であれば、AIは業務に即した実用的な回答を返せるようになります。

この前提に立つと、AIの導入効果を左右するのはツール選定ではなく、「情報の持ち方」であることが見えてきます。

アプリを増やしても、AIは賢くならない

多くの企業では、業務ごとに最適なSaaSやパッケージを導入してきました。営業はCRM、経理は会計ソフト、人事は人事システムといった形で、それぞれの業務を効率化することに成功しているケースも少なくありません。

しかし、この状態のままAIを活用しようとすると、問題が顕在化します。データが各システムに分散しているため、AIが一貫した情報に基づいて判断することが難しくなるからです。

たとえば、ある顧客について「最新の取引状況はどうか」とAIに尋ねた場合、営業システムと会計システムの両方を横断して情報を取得できなければ、正確な回答は得られません。

アプリを増やすこと自体は業務効率化に寄与しますが、それだけではAI活用の基盤にはなりません。むしろ、分断された状態を助長してしまう可能性すらあります。

キントーンが示した“基盤”という考え方

この文脈で重要になるのが、「アプリ」ではなく「基盤」という考え方です。

キントーンは、個別の業務アプリを提供するものではなく、業務アプリを自ら作り、情報を集約していくための土台として位置づけられています。顧客、案件、在庫、人事といった情報を一つの環境に集め、必要に応じて連携・参照できる状態をつくることができます。

このような状態であれば、AIは横断的な情報を前提に回答を生成できるようになります。単なるFAQ対応にとどまらず、「この顧客に対して次に取るべきアクションは何か」といった、業務に踏み込んだ問いにも応えられる可能性が広がります。

重要なのは、AIのために新しい仕組みを追加することではなく、既存の業務データをどう集約し、活用可能な形にするかという視点です。

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安全性と可視性がAI活用の前提になる

もう一つ見逃せないのが、安全性と可視性です。

AIが社内情報を扱う以上、「誰がどの情報にアクセスできるのか」「AIが参照している情報はどこから来ているのか」といった点が明確でなければなりません。特に給与情報や契約情報など、取り扱いに注意が必要なデータについては、厳格なアクセス制御が求められます。

また、AIが古い情報を参照してしまえば、誤った意思決定につながるリスクもあります。そのため、参照元や更新状況を把握できる状態にしておくことが不可欠です。

単にデータを集めるだけでなく、「正しく使える状態にしておく」ことまで含めて基盤の役割と捉える必要があります。

フルスクラッチ開発が果たす役割

ここで重要になるのが、どのようにしてその基盤を実現するかという点です。

既存のSaaSやパッケージを組み合わせる方法もありますが、業務が複雑であったり、既存システムとの整合性が求められる場合には、柔軟な対応が難しくなることがあります。特に、部門を横断したデータ活用を前提とする場合、個別最適の積み重ねでは限界が見えてきます。

フルスクラッチ開発であれば、業務全体を俯瞰した上で、どの情報をどのように持ち、どのタイミングで更新し、どの範囲で共有するかを設計できます。結果として、AIが活用しやすい状態を最初から作り込むことが可能になります。

AI導入をゴールとするのではなく、「AIが活きる環境をどう作るか」を起点に考えることが、これからのシステム開発には求められます。

まとめ

AI時代において価値を持つのは、単体の機能を持つアプリではなく、情報を集約し、横断的に活用できる基盤です。AIはあくまでその上で動く存在であり、基盤が整っていなければ本来の力を発揮できません。業務ごとの最適化から一歩進み、全体を見渡した情報の持ち方を見直すことが、AI活用の成否を分ける重要なポイントとなります。

AIを活用するためには、単にツールを導入するだけではなく、自社の業務やデータの持ち方を見直し、全体を見渡した設計が欠かせません。実際の現場では、既存システムや部門ごとの運用が複雑に絡み合い、どこから手をつけるべきか判断が難しいケースも少なくありません。

当社フレシット株式会社では、単なる開発にとどまらず、業務整理やデータの持ち方の整理から伴走し、将来の拡張やAI活用まで見据えたシステムづくりを支援しています。部分最適の積み重ねではなく、全体最適の視点で設計することで、後からつぎはぎにならない、一貫性のある基盤を実現します。

「AIを導入したい」ではなく、「AIが活きる状態をつくりたい」と考えたとき、システムのあり方は大きく変わります。その第一歩として、自社の業務とデータに向き合い、最適なかたちをゼロから描いていくという選択肢も検討してみてはいかがでしょうか。

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