己を知る
AI Transformationを実現するには、まず己つまり自社の企業構造を知るべし
AIは貴社の企業構造つまり業務・システム・データの仕様を把握しているでしょうか
EXCELにあるからAIに投入する？
それではAIは正しく解釈出来ません。
把握の課題
なぜ企業構造を把握できないのか
アナログの壁
多くの企業では、仕様はExcelや文書として管理されています。
しかしExcelは構造を管理するツールではなく、
人が読むための文章です。
そのため
記述の粒度が人によって違う
情報が更新されない
情報同士の関係が明確でない
といった問題が発生します。
近年では、これらの文書を生成AIに読み込ませて
理解させようとする試みもあります。
しかし元の情報が構造化されていなければ、
AIも企業構造を正しく理解することはできません。
AIが理解できるのは
構造化された情報だけです。
企業構造の空洞化
企業構造の中心にあるのは
論理データです。
顧客、商品、契約、受注、在庫など、
企業活動そのものを表すデータです。
しかし多くの企業では、この論理データが明確に定義されていません。
その結果
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業務仕様
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システム仕様
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データ仕様
がそれぞれ独立して作られ、
企業構造の中心が存在しない状態になります。
これが企業構造の空洞化です。
社内役割構造のゆがみ
企業構造の把握は本来
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業務部門
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IT部門
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データ管理部門
が役割を分担し、全社で進める必要があります。
しかし現実には、その多くがIT部門やシステムベンダーに任されています。
その結果
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業務視点が不足する
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データ構造が整理されない
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システム中心の理解になる
など、企業構造そのものが歪んでしまいます。
企業構造の把握は
特定の部門だけで進められるものではありません。
企業構造把握に必要な要件
完全な写像関係
企業の仕様情報は互いに関連しています。
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業務
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画面
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処理
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データ
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IF
これらはすべて
写像関係にあります。
企業構造を理解するためには、
この関係性が明確に管理されている必要があります。
統制された仕様管理
企業構造は、全社で共有される必要があります。
各部署が個別に仕様を定義していては、
企業全体の構造は見えません。
また、マスターデータだけを共通化しても不十分です。
仕様定義を統制する仕組みが必要になります。
論理データ中心の構造
企業構造の中心は
論理データです。
業務・システム・データの関係を整理するためには、
まず論理データ構造を整備する必要があります。
継続的な管理
企業構造の把握は、
システム刷新やプロジェクトのときだけでは成立しません。
企業活動の変化に合わせて
継続的に管理される必要があります。
そのためには
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組織体制
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管理プロセス
が重要になります。
XERV
XERVは
企業構造を管理するためのプラットフォームです。
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業務
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システム
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データ
の仕様を構造化し、
それらを写像関係として管理します。
これにより
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企業構造の可視化
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全社での構造共有
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継続的な構造管理
を実現します。
XERVは、企業が自社の構造を理解し、
AI時代の企業変革 AIX（AI Transformation） を支える基盤です。