AIと既存システム統合の壁をどう越えるか─IT担当者が押さえるべき5つの課題

生成AIの導入は、いまや多くの企業にとって避けて通れないテーマです。PoC（概念実証）を実施し、社内で小さな成果を積み重ねる企業も増えています。しかし,実際に全社規模での展開を検討すると「既存システムとの統合」という大きな壁に直面するケースが多いです。

ERP、CRM、人事システム、基幹業務システムなど、企業には長年使い続けてきたシステムが存在します。AIを部分的に導入しても、それらと十分に連携できなければ業務全体の効率化にはつながりません。むしろ「新しいシステムが孤立する」「管理コストが増える」といった逆効果になるリスクすらあります。

本記事では、AIと既存システムを統合する際にとくに重要となる5つの課題を整理し、IT担当者が押さえておくべき実践的な視点を紹介します。

課題1：データ形式とAPIの非互換性

AIを既存システムに統合する際、最初に直面するのが「データ形式の違い」です。

結果として、AIに必要なデータを取り出せない、あるいは適切な形で学習・参照させられない状況が発生します。

AIが社内システムにアクセスする際、もっとも重要なのがセキュリティです。

とくにAIは自然言語での問い合わせに対応するため、通常のシステム利用では想定されなかった情報の引き出し方が起きやすいという特徴があります。

既存システムの多くはバッチ処理を前提にしています。日次や週次でデータを集計するERPや会計システムに、リアルタイム処理を前提とするAIを統合するとギャップが生じます。

AI統合はシステムの複雑化を招き、コスト増加につながるリスクがあります。

これらはPoC段階では見えにくく、本格運用に移った瞬間に問題化します。

AIを既存システムに統合することは、一度つなげて終わりではありません。

こうした運用課題を見落とすと、「導入したものの維持できない」という結果を招きかねません。

AI導入を成功させる鍵は、単なる「モデル選び」や「PoCでの成功」ではありません。既存システムとの統合設計こそが、現場での実効性とROIを決定づける要因です。

これら5つの課題を事前に把握し、解決策を講じることが、IT担当者に求められる重要な役割です。生成AIの活用はもはや一過性のトレンドではなく、企業競争力を左右する基盤技術となっています。だからこそ「統合の壁」をどう乗り越えるかが、AI活用の成否を決める最大のポイントなのです。