企業がAIを導入する際、最初の壁はモデルではなく、Excelに散らばったデータである
企業のAI導入について話すとき、多くの人はまずどのモデルを選ぶかを尋ねがちです。しかしここ数年、企業とやり取りする中でよく見かける最初の実際的な問題は、「会社のデータは一体どこにあるのか？それが何を意味するのか誰が知っているのか？」ということです。
AotterClam AI の位置づけ：まずデータを使えるようにし、それから使いたい AI を選ぶ
AotterClam AI の出発点は、企業が必ずしも短時間ですべての ERP を再構築できるわけではなく、データ活用を始める前にまず別の不慣れなシステムにデータを移行する必要もない、ということです。現在の私たちのプロダクト設計に基づくと、AI が Excel、CSV などのソースの理解を支援し、検証可能な整理定義を生成します。データはさらに固定ルールに従って検証、整理、倉庫への取り込みが行われ、その後は企業が使用権限管理、監査記録、BI ダッシュボード、AI 問答などの機能を利用します。デプロイとモデルのオプションは、企業のクラウド、VPC、またはオンプレミスの要件に応じて議論します。5
この方式と AI-ERP との違いは、「どちらが必ず良い」という単純な話に還元すべきではありません。AI-ERP は、企業がちょうど中核的な運営システムを刷新する必要があり、プロセスとデータ標準を一緒に再設計したいという状況に適しています。しかし、もし旧 ERP が依然として大量の日常業務を支えているなら、システム全体の交換にはデータ移行、プロセスの再編、人員トレーニング、外部システムとの連携、ダウンタイムのリスクが伴う可能性があります。AotterClam AI のようなデータガバナンスプラットフォームは、異なるソースが既に吐き出しているデータをまず処理でき、企業が中核システムを維持しながら部門横断的な分析能力を増強できるようにします。これは一部の移行コストを下げる一つの道であり、すべての企業が永遠に ERP を交換すべきでないという意味ではありません。
実は Aotter 自身も、つい最近のある従来型企業でのインタビューの過程で、ERP を直接再構築することが、既に旧システムに深く依存しているプロセス（人とシステムの協働であり、プロセスが社員に紐づいているため）に影響を及ぼす可能性があることに気づき、既存のレポートを利用してデータウェアハウスを構築する代替案の評価を始めました。この事例が示しているのは、「まずシステムが出力するデータを統合する」ことの価値です。もし企業の旧システムが既にメンテナンスを停止していたり、重大な情報セキュリティリスクが存在していたり、既に中核業務をサポートできなくなっていたりする場合は、再構築が依然として正しい選択である可能性もあります。本当に比較すべきなのは、全体的な変革コスト、運営リスク、将来のメンテナンス能力、期待される効果であり、プロダクト名に AI が入っているかどうかを比較することではありません。9
Aotter と福茂デジタルインテリジェンステクノロジー（福茂數位智能科技）は 2026 年に協業を発表しました。内容には企業向け AI データガバナンスのプロダクトとサービスの共同開発が含まれ、従来産業のデジタルトランスフォーメーションの経験を他の企業に提供できるソリューションに転化することも目指しています。14 私たちの考え方はとてもシンプルです。企業は AI のトレンドを追うためにすべてのデータをモデルに送る必要はなく、まず一つのチャットインターフェースですべての問題を包装する必要もありません。より重要なのは、まずデータを理解可能で、追跡可能で、更新可能な組織資産として管理し、明確な権限と用途を確立し、それから本当の業務ニーズに応じてモデルを選び、ツールを接続し、プロセスを変えることです。モデルは変わり、API は変わり、価格は変わりますが、企業が自社のプロダクト、顧客、注文、運営方法についての理解は、企業自身が管理できるデータ基盤の中に留めておくべきです。
現在 AotterClam AI は製造業、従来産業、鼎新 ERP、従来型 CRM、CDP 管理プラットフォームなど類似のものを使用している企業において、既に非常に迅速な導入事例を持っています。おそらく私たちとお話しいただければ、実際には大掛かりに土を掘り返すような作業やシステムの再構築をしなくても、便利に後発から追い上げられることに気づくでしょう。類似のニーズをお持ちの方は、ぜひフォームにご記入の上、私たちとお話しください。導入は大きな AI ビジョンを書き出すことから始める必要はありません。毎月手作業で整理しなければならない一枚のレポート、いつも答えが得られない一つの質問、あるいは何度も繰り返す照合プロセスから始めることができます。まず問題を明確にし、データの棚卸しをしっかり行い、それから一緒にどの部分が自動化する価値があるかを判断することが、先にたくさんのツールを買い揃えるよりも本当の変革に近づく道です。
最後に改めて自己紹介をさせてください。私たちは Aotter、AotterGirls のあの Aotter です。皆さんは最初私たちのコンテンツブランドをご存知だったかもしれませんが、Aotter はずっとデータとテクノロジーのプロダクトも作り続けてきました。アプリケーションツール、コンテンツと広告テクノロジーから、ファーストパーティデータ、データガバナンス、企業 AI へと進んできました。十数年来、私たちが関心を持ち続けてきたのは、どうすれば知識、コンテンツ、データをより速く使用可能な価値に変えられるかということです。今、この経験を AotterClam AI に活かし、企業がデータエンジニアリングのチーム全体を最初から持たなくても、段階的にデータを自分たちの能力に整理できるようにしたいと考えています。
AI は熱を帯びていますが、データはそのブームに単に乗っかるだけではいけません。データには定義する人、責任を負う人が必要であり、ルールが変わったときに再実行、検証、追跡できる必要もあります。企業がこうした一見目新しくない基礎的な作業に取り組む意思を持ったとき、AI は初めて一度限りの答えから、長期的に蓄積できる業務能力へと変わる機会を得るのです。
原作：Dr. Porkchop (Peng-han Su)（Aotter 共同創業者兼副 CEO）｜改訂：Konois (Lun Hsieh)（Aotter 共同創業者兼 CEO）
参考資料
- Salesforce Marketing Statistics: First-Party Data and Data Unification
- PwC 2026 Digital Trends in Operations Survey
- EMARKETER: 2025 Trend, B2B Firms Are Laser-Focused on First-Party Data
- 2025 製造業 AI 普及度調査報告
- AotterClam AI 公式プロダクト紹介
- 人工智慧科技基金會：好數據才能讓 AI 落地，數據治理 1234 原則
- McKinsey: The State of AI in 2026
- McKinsey: The State of AI, How Organizations Are Rewiring to Capture Value
- 數位時代：不只是少女！電獺打造 AotterClam AI，憑兩大核心肌群搶攻 B2B 企業市場
- Aotter 公式会社紹介
- AotterTrek 公式紹介：ファーストパーティデータ研究開発の沿革
- 數位發展部：立法院三讀通過人工智慧基本法
- European Commission: AI Act Regulatory Framework
- 電獺：福茂數位智能科技與電獺合作公告
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