【オラクルCEOが指摘】AI活用を成功させる鍵は“データと業務の再設計”にある

生成AIの進化により、「既存の業務システムは不要になるのではないか」という議論が広がりました。しかし実務の現場では、AIを導入したにもかかわらず期待した成果が出ないケースも少なくありません。その背景には、単にAIを追加するだけでは業務は変わらないという本質的な問題があります。

本コラムでは、AI活用が機能する条件と、なぜフルスクラッチ開発が重要になるのかを整理します。

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【記事要約】オラクルCEOが語るSaaSとAIの関係、付加ではなく業務再設計が鍵

生成AIの進化により「SaaS不要論」が広がる中でも、基幹業務向けソフトはAIによって代替されるのではなく、機能強化が進むとされる。一方で、企業のAI導入が成果につながらない背景については、既存システムにAIを単純に追加するだけで、業務プロセス自体の見直しが不十分な点が課題と指摘される。こうした状況を踏まえ、AI活用の実効性を高めるには、企業固有のデータを適切に組み合わせながら、業務のあり方を再設計することが重要とされている。

出典：日本経済新聞「SaaS株、売られすぎ オラクルCEOに聞く AI、破壊より機能強化」2026年4月23日付朝刊

AIを導入しても成果が出ない理由

多くの企業で見られるのが、「既存システムにAIを組み込めば効率化できる」という発想です。しかし、現実には思ったほどの成果が出ないケースが目立ちます。

その要因のひとつが、既存業務の前提を変えないままAIを導入している点です。たとえば、手作業前提で設計された業務フローにAIを追加しても、処理の一部が自動化されるだけで、全体としての効率や意思決定の質は大きく変わりません。結果として、「便利な機能が増えたが、業務は変わらない」という状態にとどまります。

また、既存システムが持つデータの分断も問題です。部門ごとに管理されているデータが統合されていない場合、AIは十分な判断材料を得られず、本来の性能を発揮できません。

“AIを足す”発想ではなく、“業務を再設計する”発想へ

AI活用で成果を出している企業に共通しているのは、「AIをどう使うか」ではなく「業務をどう再設計するか」から考えている点です。

AIは単体で価値を生むものではなく、業務の流れの中に組み込まれて初めて意味を持ちます。つまり、既存業務を前提としたままではなく、「どこで判断を行い、どのデータを使い、どのように意思決定につなげるか」を再定義する必要があります。

たとえば、従来は人が判断していた工程をAIに置き換える場合、その前後の業務も含めて見直さなければなりません。入力方法、データの粒度、更新頻度、出力結果の活用方法まで含めて再設計することで、初めてAIの効果が現れます。

成果を分けるのは“企業固有のデータ”の扱い

AI活用の成否を分けるもうひとつの重要な要素が、データです。特に重要なのが、企業が独自に蓄積してきた業務データの活用です。

汎用的なAIモデルは高い性能を持っていますが、それだけでは自社の業務に最適化された判断はできません。自社特有の顧客情報、取引履歴、業務ルールなどを組み合わせて初めて、実務に即したアウトプットが可能になります。

しかし、多くの企業ではこのデータが分散していたり、活用できる形式で整備されていなかったりします。その結果、AIを導入しても十分な価値を引き出せない状況が生まれます。

AIを活かすためには、「どのデータを、どの形で、どのタイミングで使うのか」を設計段階から考える必要があります。

なぜフルスクラッチ開発が必要になるのか

ここまで見てきたように、AI活用の本質は「機能の追加」ではなく、「業務とデータの再設計」にあります。この要件を満たすうえで、既存パッケージやSaaSでは対応が難しい場面が多くなります。

パッケージ型のシステムは汎用性を前提としているため、業務プロセスやデータの持ち方に一定の制約があります。そのため、企業固有の業務に最適化しようとすると、運用で無理に合わせるか、部分的なカスタマイズにとどまるケースが多くなります。

一方で、フルスクラッチ開発であれば、業務の流れやデータの扱い方を前提から設計できます。AIをどの工程に組み込むのか、どのデータをどの粒度で扱うのか、どのように意思決定に活用するのかといった点を、制約なく設計できるのが大きな強みです。

さらに、将来的な拡張や変更にも柔軟に対応しやすいため、AIの進化に合わせた継続的な改善も可能になります。

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“作る前”の設計で成果が決まる

AI活用のプロジェクトでは、「どのツールを使うか」や「どのAIを選ぶか」に意識が向きがちです。しかし実際には、それ以上に重要なのが設計段階です。

・どの業務を変えるのか
・どのデータを使うのか
・どのように意思決定につなげるのか

これらが曖昧なまま開発を進めてしまうと、どれだけ高性能なAIを導入しても成果には結びつきません。

逆に言えば、業務とデータを適切に設計できれば、AIはその価値を最大限に発揮します。これは単なる技術の問題ではなく、事業そのものの設計に関わるテーマです。

まとめ

AIは業務を変革する可能性を持っていますが、それは単に既存システムに追加するだけで実現できるものではありません。成果を左右するのは、業務プロセスとデータの設計です。企業固有のデータを活かし、業務の流れを見直したうえでAIを組み込むことで、初めて実務に根付いた価値が生まれます。その前提を実現する手段として、フルスクラッチ開発は重要な選択肢となります。

さいごに

AI活用で成果を出すためには、単にツールを導入するのではなく、業務とデータのあり方から見直すことが欠かせません。しかし実際には、「どこから整理すべきか分からない」「既存システムとの兼ね合いで踏み出せない」といった課題を抱える企業も多いのではないでしょうか。

当社フレシット株式会社では、要件定義の前段階からご相談をお受けし、業務の整理やデータの活用方針の検討から伴走しています。既存システムに無理に合わせるのではなく、企業ごとの業務に適した形でゼロから設計することで、AIを活かせる土台づくりをご支援しています。

また、他社で開発されたシステムの見直しや引き継ぎ、段階的なリプレイスにも対応しており、「今あるものを活かしながら変えていく」といった現実的な進め方もご提案可能です。

AIを活用したシステム開発をご検討の際は、まずは整理の段階からでも構いません。自社にとって最適な進め方を一緒に検討いたしますので、お気軽にご相談ください。

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