投稿者 global-ai-media 
従来の基幹システム（ERP）が岐路に立たされています。経営層が次世代のシステム像を模索する中、AIエージェントの導入における「構成アプローチ」に変化が見られます。本記事では、リスク回避の観点から「継ぎ接ぎ（Mix-and-Match）」型のアプローチが見直されている背景と、日本企業が取るべき現実的な戦略について解説します。
ERPの「お通夜」と新たな主役
海外のITメディア「The Register」の記事では、「ERPはまだ死んでいないが、多くの経営幹部はその『お通夜』の準備をしている」という刺激的なタイトルが踊っています。これは、従来の記録システム（System of Record）としてのERPが、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の台頭により、自律的なアクションを行うシステム（System of Action）へと進化、あるいは置換されつつある現状を示唆しています。
しかし、ここで注目すべきは、企業がAIシステムを構築する際のアプローチに変化が起きている点です。記事の元データによれば、ユーザー企業はAIエージェントシステムを構築する際に、複数の異なるツールやモデルを組み合わせる「継ぎ接ぎ（Mix-and-Match）」のアプローチに対して、よりリスク回避的な姿勢を強めていると報告されています。
「ベスト・オブ・ブリード」から「統合プラットフォーム」への回帰
かつて、SaaSの全盛期には、各分野で最高のツールを組み合わせて使う「ベスト・オブ・ブリード」戦略が推奨されました。しかし、AIエージェントの時代において、この戦略は新たなリスクを生んでいます。
AIエージェントは、単に情報を表示するだけでなく、発注、決済、承認などの業務プロセスを自律的に実行する能力を持ちます。これを複数のベンダーやOSS（オープンソースソフトウェア）を組み合わせた「継ぎ接ぎ」の環境で構築しようとすると、以下のリスクが顕在化します。
- データの分断と整合性：異なるAIモデル間でコンテキストが共有されず、誤った判断（ハルシネーション）を引き起こすリスク。
- セキュリティとガバナンス：データが複数のツールを行き来することで、情報漏洩やコンプライアンス違反の監視が困難になる。
- 保守運用の複雑化：構成要素の一つがアップデートされるたびにシステム全体が停止する恐れがある。
特に、内製エンジニアリソースが潤沢ではない多くの日本企業にとって、複雑なAIパイプラインを自社で維持管理し続けることは現実的ではありません。その結果、企業はリスクを低減するために、AI機能が予め統合された堅牢なプラットフォームや、信頼できる単一ベンダーのエコシステムを選択する傾向が強まっています。
日本企業における「塩漬けレガシー」とAIの接点
日本国内に目を向けると、多くの企業が長年使い続けたオンプレミスのERPや、過度にカスタマイズされたパッケージソフト（いわゆる「2025年の崖」問題の中心にあるレガシーシステム）を抱えています。
ここに最新のAIエージェントを組み込む際、無理に最新の単機能AIツールをAPIで繋ぎ合わせようとすると、システムの複雑性は指数関数的に増大します。これは、現場の業務効率化どころか、システム障害の温床となりかねません。「リスク回避」のトレンドは、保守的な日本企業の文化とも合致しますが、それは「何もしない」ことではなく、「信頼できる基盤の上でAIを使う」という選択であるべきです。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と日本の商習慣を踏まえると、意思決定者や実務担当者は以下の点を意識してAI導入を進めるべきです。
1. AI導入は「機能」ではなく「基盤」で選定する
個別のAIツール（チャットボット単体など）をバラバラに導入するのではなく、既存のERPやグループウェア、クラウド基盤が提供する「統合されたAI機能」を優先的に評価してください。データガバナンスが一元管理されており、日本法（個人情報保護法や著作権法）への対応状況が明確なプラットフォームを選ぶことで、導入リスクを大幅に下げることができます。
2. 「自律」と「統制」のバランスを見極める
AIエージェントによる業務の自動化は魅力的ですが、会計や人事などの基幹業務においては、AIの判断を人間が最終確認する「Human-in-the-loop（人間参加型）」のプロセスを必ず残すべきです。特に「継ぎ接ぎ」のシステムでは責任の所在が曖昧になりがちですが、統合型システムであればログの追跡や責任分界点が明確になりやすい利点があります。
3. カスタマイズを捨て、標準機能に業務を合わせる（Fit to Standard）
従来のERP導入でも言われてきたことですが、AI時代にはこれがより重要になります。AIモデルは標準的なデータ構造で最も高いパフォーマンスを発揮します。独自の商習慣に固執してデータを歪めると、AIの精度が落ちるだけでなく、将来的なアップデートの恩恵を受けられなくなります。AI活用を前提とした業務プロセスの標準化こそが、最も効果的な投資となります。