[ITmedia エンタープライズ] トラブル情報2400件超、AIで使えたのは27件 矢崎総業が直面した「AI Ready」の壁

矢崎総業の丹下博氏（編集部撮影、以下同）

　生成AIの利用者は国内従業員の9割を超え、市民開発者も5000人以上。数字の上ではAI活用が進む矢崎総業だが、同社でAI施策を率いる責任者は、企業として明らかな効果を説明できなかったと明かす。原因をたどると、行き着いたのはデータの問題だった。AI時代のデータ基盤には、何が求められるのか。

　この実情を語ったのは、矢崎総業の丹下博氏（執行役員 AI・デジタル室 室長 情報システム統括室 室長）だ。丹下氏は、日本オラクルが2026年10月6日に都内で開催した「Oracle AI Forum」の基調講演に登壇し、日本オラクルの三澤智光氏（取締役 執行役 社長）との対談形式で、自社のAI戦略とERPについての考え方を語った。

従業員のAI活用と、企業の成果の間にある壁

　矢崎総業は、車載ワイヤーハーネスで世界トップクラスのシェアを持つ。世界の自動車のおよそ3台に1台に、同社のハーネスが組み込まれているという。1962年に海外へ進出し、創業86年目を迎えた現在は世界46の国と地域で事業を展開する。グループ全体の従業員は約22万人、2026年6月期の連結売上高は約2.9兆円に上る。この巨大な事業をITとAIで支えることが、丹下氏の役割だ。

　ワイヤーハーネスの製造工程は手作業を要する部分が多く、最新のフィジカルAIでもすぐには置き換えができないという。当面は人による作業の領域が残るが、それでも省力化、効率化にデジタルやAIの力は不可欠であり、基盤整備は重要度を増している。

　「特に途上国に約20万名の従業員がおり、家族も含めると100万人規模の生活に関わっていることが当社の特徴だ。この事業活動をIT基盤やAI活用で支えていくことが、私のミッションだ」（丹下氏）

　同社のAI活用について三澤氏が尋ねると、丹下氏は国内での取り組みを具体的な数字で示した。国内従業員約1万7000人に対し、生成AIの利用者数は既に約1万6000人に達しており、このうち月間アクティブユーザーは約1万1000人に上る。「市民開発者（IT部門以外でアプリなどを開発する従業員）も5000人を超えている。今では自動車業界内の他社が当社に見学に来るほどだ」

　だが、社内のAI利用者の多さと、丹下氏自身が感じる成果の実感とはずれが生じていた。「個人としての市民開発や生成AIの活用は進んだが、企業として財務的、経営的な観点から明らかな効果が出たと説明することができなかった」と話す。

　財務的、経営的な効果とは、コスト削減や、売り上げ拡大に寄与したと明示できることを意味する。そのためには、経営がトップダウンでAI戦略を策定する必要があると丹下氏は説明する。

　「新たに『経営ITアーキテクチャ』を構築し、各システムが余力創出のためなのか、それとも競争力向上のためなのかを整理した。その上でIT部門は、AI Readyなデータ基盤やそれを活用する仕組みの整備に着手した」（丹下氏）

データにAIが理解できる「意味」を付ける

　しかし、経営に資するAI Readyなデータ基盤を構築することは、思った以上に難しいと丹下氏は語る。その一例として、事業の現場で発生するトラブル情報の活用を取り上げた。

　「製造業において、過去のトラブル情報は保守の用途だけでなく、トラブル情報を新たな改善に生かすためにも役立つ重要な情報。当社はこれをグローバルで保有しているが、データは部門ごとに分散しており、フォーマットもさまざまだ。このデータを2400件以上収集したが、そのうちAIで活用できたものは、わずか27件しかなかった」

　なぜ集めたデータをAIで生かすことができないのか。丹下氏は、データの形式、書き方の2つの問題があるためだと説明する。データの形式については、手書きデータをスキャンしたPDFデータなど、人が読むことを前提にした紙の運用がネックとなった。

　また、データは確保できても、AIが読めない書き方で保存されているものは役に立たなかった。「例えば、同じ材料を示す言葉でも、ものによっては12の違う表記が存在した。また数値を入れなければいけない項目に、『散発』『トライ多数』といった現場でよく使われる言葉が混ざっているケースもある。これではAIが読み取ることはできない」

　このようなデータの問題がAI活用を阻む大きな要因だと丹下氏は話す。「LLMは、その名の通りランゲージモデルなので、言葉で説明しなければデータの意味を理解できない。その情報を付加しなければ、どんなにデータを集めても意味がない」

　丹下氏によれば、これは企業のデータの持ち方の常識が変わったことを意味する。「これまでのデータ統合の考え方は、マスターデータに合わせて登録すればよかったが、AIのためにはマスターのコードに合わせるだけでなく、言葉の定義や文脈、すなわちオントロジーの考え方を採り入れなければいけない。これは非常に大きな構造変化だと思う」

　そして、膨大な量のデータに対して意味を付加するためには多大な労力が必要で、どこから着手したらいいのか分からない企業も多いはずだと指摘する。

日本オラクルの三澤智光氏

　三澤氏も、現場のデータをそのまま格納しても、AIが使えるようにはならないことに理解を示す。その上で、オラクルが提供する「Oracle Autonomous AI Database」などのテクノロジーが解決につながる一歩になると提案する。

　丹下氏は「AI時代のデータ統合は、これまでのように単にETL（データの抽出、変換、格納）でつないでいくだけでは成功しない。その点で、データに自律的にオントロジーを付けていくオラクルの技術には期待している。それだけで100％データが整備できるとは思っていないが、たとえ一部でも自動化できれば、相当な効果がある」と語る。

基幹データをAIで生かすための基盤選び

　同社ではトラブル情報などの非構造化データの統合を進める一方、AIによる経営の高度化を図るため、グローバルの基幹系データを統合する準備も進めていた。検討の結果、同社は、既存のERPから「Oracle Fusion Cloud Applications」への移行を決定した。基幹システムのメーカー変更という大きな決断を下した理由について、「一つは、オラクルが提示するデータ主義の考え方が、AI時代に合っていると判断したからだ。他社のERPは、ERPを効果的に使うためにAIの機能を入れているが、オラクルは、データベースを直接AIから見にいくことができるアーキテクチャを採用している。この考え方はシンプルで、データをさまざまな形で活用する際に都合がいい」と丹下氏は説明する。

　もう一つ、Oracle Fusion Cloud ApplicationsがSaaS製品であることも、丹下氏の希望に合致していたという。「ERPの更新業務で苦しむのは、私の代で終わりにしたかった。だから、システムの更新が自動的に行われるSaaSであることが重要だった。クラウドでありながら、SaaSではないERPも存在するが、それは私には受け入れられなかった」

　同社は、まず日本国内のERPをOracle Fusion Cloud Applicationsに移行し、それをベースにグローバルなデータ基盤の整備を進めていく計画だ。

　三澤氏も、「オラクルはERPやHCM（人事管理）などのクラウド製品を提供しているが、今後は個別のアプリケーションというより、AIを活用するためのデータプラットフォームとしての意味合いが強くなると考えている」と話し、AI時代には、基幹データとそれ以外の社内データを統合した一つのデータ基盤が求められている認識を示した。