データモダナイゼーションとは？システムを作り直さずに、AIで使えるデータへ

基幹システムには、会社にとって最も価値のあるデータが眠っています。 AIで使いたい。でも、システムを作り直すには時間もお金もかかりすぎる。 その板挟みを解く考え方が「データモダナイゼーション」です。

データモダナイゼーションとは

データモダナイゼーションとは、古くなったシステム全体を作り直すのではなく、 既存のシステムはそのまま活かしながら、「データ」の部分に絞って近代化するアプローチです。

具体的には、古い形式のデータを今のシステムで扱える形に変換し、必要なときに最新の状態で取り出せるようにします。 システムの中に閉じ込められていたデータを、AIや分析、他のシステムから安全に使える状態にする。 システムの刷新ではなく、データの「通り道」を整えることが目的です。

作り直すのはシステムではなく、データの通り道です。

なぜ今、データモダナイゼーションが重要なのか

1. AIの成果は、基幹システムのデータで決まる
顧客、取引、在庫、会計。AIで本当に価値のある分析をしようとすると、必要なデータの多くは基幹システムの中にあります。 ところが、古いシステムのデータは独自の形式や文字コードで保存されていて、そのままでは新しい仕組みで使えません。 AI活用が進むほど、「基幹のデータを使える状態にする」ことの価値が上がっています。

2. システムの全面刷新は、なかなか進まない
基幹システムは長年の改修で複雑になっており、手を入れたときの影響範囲が読めません。 現場の声を聞いても、モダナイゼーションを見送られがちなのは、まさに基幹系や勘定系のシステムです。 人材不足、セキュリティへの懸念、費用対効果の見えにくさ。全面刷新を待っていては、AI活用はいつまでも始まりません。

3. システムは増え続け、データは散らばり続ける
クラウドやSaaSの普及で、部門ごとに最適なシステムを入れるのが当たり前になりました。 その結果、データはシステムごとに分断され、連携の数だけ運用も増えています。 システムを1つに統合するのではなく、散らばったシステムを「つないで」使う前提で、データの流れを設計し直す必要があります。

「4つの層」で考えると、やるべきことが絞れる

モダナイゼーションには、大きく4つの層があります。 上の層ほど業務そのものに近く、変えるほど効果も大きい一方で、時間とコストがかかります。

データモダナイゼーションが対象にするのは、下の2つの層です。 どんなデータでも扱える形にする「データ形式の変換」と、いつでも最新の状態で見られるようにする「同期方式の変換」。 業務プロセスやアプリケーションには手を付けないため、既存環境への影響を抑えながら、短期間・低コストで始められます。

進め方は4つのステップ

古いシステムから新しい仕組みへデータを渡し、継続的に運用していくまでの流れは、4つのステップに分けられます。

STEP1：抽出 ― 古いシステム側で、都度開発しない
データが必要になるたびに古いシステム側で改修していては、コストも時間も持ちません。 古いシステム側はデータを決まった場所に出力するだけにして、新しい仕組みの側からAPIで必要なときに取りに行く形が理想です。 抽出の条件も、画面から指定できるようにしておけば、そのたびに開発する必要がなくなります。 手書きの帳票やPDFのような非構造データも、いまはAIでテキスト化して取り込めます。

STEP2：品質チェック ― 取り出したデータを、そのまま信じない
連携の途中でファイルが欠けていないか、件数やサイズは合っているか。 「100件」と書かれたファイルの中身が90件しかない、数値の項目に文字が混じっている、といった不整合は珍しくありません。 こうしたチェックを自動化し、さらにエラーの原因分析をAIに任せれば、担当者は「どう直すか」を判断するだけで済みます。 障害のたびに現場へ駆けつける運用から抜け出せます。

STEP3：変換・連携 ― 形式の違いを吸収し、つなぎ方を使い分ける
古いシステムには、固定長のファイルや独自の文字コードなど、今のシステムでは扱いにくい形式が残っています。 これを一般的な形式に変換したうえで、連携方式を使い分けます。 たとえば、データの取得はリアルタイムのAPI連携、マスターの一括更新は夜間のファイル連携、といった具合です。 専門的なプログラミングなしで変換を設定できる仕組みを選べば、人材不足にも対応しやすくなります。

STEP4：運用管理 ― バラバラの連携を、一か所で見る
かつては「1つの連携に1つの運用」で回っていました。 いまは連携先が増え、運用もシステムごとに分散し、コストが雪だるま式に膨らんでいます。 システム同士は疎結合のまま、連携の実行・監視・エラー対応を1つの基盤で一元管理する。 つなぐことよりも、つないだ後の運用を楽にすることが、長く続けられるかどうかの分かれ目です。

ケース：ある銀行の取り組み

ある銀行は、会計システムの刷新をきっかけに、全社のデータ連携基盤を整えました。 オンプレミスの勘定系システムから、請求書管理や経費精算といったクラウドサービスまで、環境をまたいだ連携を手軽に実現しています。

その上で、データの安全性を保ったまま、自然言語で質問するとAIがSQLを作って分析する仕組みを、自社の環境内で検証しています。 取引データは10億件を超え、普通に分析するだけでも大変な量です。 それでも、自然言語で尋ねて全体を把握できれば、ATMの利用状況のような新しい分析にも広げられる、と期待を寄せています。

システムを作り直したのではなく、データの通り道を整えたことで、生成AIを使った分析にまで手が届いた好例です。

進めるときのポイント

• 最初からすべてのシステムを対象にせず、AIや分析で使いたいデータを1つ決めて始める
• 既存システムに手を入れる範囲は、データの出力だけに絞る
• 連携の前に、品質チェックのルール（件数・形式・値の範囲）を決めておく
• 連携を個別に作り込まず、一元管理できる基盤に載せる
• 外部任せにせず、社内で設定・運用できる状態を目指す

基幹システムの刷新は、いずれ必要になるかもしれません。 ただ、それを待つ必要はありません。 データの通り道を先に整えておけば、刷新の前からAIの成果を出し始められます。 いずれ刷新するときにも、整えたデータの流れはそのまま資産として残ります。