投稿者 global-ai-media 
DXやAI活用の名目で次々と新しいSaaSやツールを導入した結果、かえってデータが分断され、組織全体の「知能」が低下するパラドックスが指摘されています。本記事では、AIエージェントの能力を最大限に引き出すために必要な「ユニファイド・スタック（統合基盤）」の考え方と、縦割り構造が根強い日本企業がいかにしてデータ戦略を再構築すべきかについて解説します。
「ツールが増えるほどAIは賢くなくなる」というパラドックス
昨今のAIブームに伴い、多くの日本企業が生成AIツールや特化型のSaaSを次々と導入しています。しかし、米国のAIコンサルティングファームAtriumなどが指摘するように、「ツールが増えれば増えるほど、組織としてのインテリジェンス（知能）は低下する」というパラドックスが発生しています。
この原因は「データの断片化」にあります。営業部門はCRM、マーケティング部門はMAツール、カスタマーサポートはチケット管理システム、開発部門はまた別の管理ツールといった具合に、データが個別のサイロ（閉じた領域）に分散してしまうのです。人間であれば、複数のツールにログインして情報を頭の中で統合することも可能ですが、AIシステム、特に自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」にとっては、これらが分断されていることは致命的です。
AIエージェントには「文脈」が必要不可欠
現在、AIのトレンドは単なるチャットボットから、複雑な業務を自律的にこなす「エージェント型」へとシフトしています。しかし、エージェントが適切に機能するためには、顧客やプロジェクトに関する「完全な文脈（コンテキスト）」が必要です。
例えば、元記事でも触れられているSalesforceのような統合プラットフォーム（ユニファイド・スタック）の強みは、顧客接点から契約、サポート履歴までのデータが一箇所に集約されている点にあります。データが統合されていれば、AIはそこから学習し、不足している情報を自ら補完（self-populate）したり、次に行うべきアクションを正確に予測したりすることが可能になります。逆に、ツールが乱立している環境では、AIは「木を見て森を見ず」の状態に陥り、誤った判断（ハルシネーション）のリスクも高まります。
日本企業特有の課題：組織のサイロ化と「Excelバケツリレー」
この問題は、日本企業においてより深刻に現れる傾向があります。日本の組織は伝統的に部署ごとの独立性が高く（縦割り構造）、データ共有のインセンティブが働きにくい文化があります。さらに、現場レベルでは依然としてExcelファイルによるデータ管理が主流であり、これらが非構造化データとしてファイルサーバーに埋もれているケースも散見されます。
また、日本企業のDX推進においては「予算消化」的に部門単位でバラバラにツールを導入してしまう傾向があり、全社的なデータガバナンスが効きにくいという課題もあります。結果として、高価なAIツールを導入しても、参照すべきデータが整っておらず、期待した精度が出ないという失敗事例が増えています。
ユニファイド・スタックへの回帰とガバナンス
こうした状況に対する解決策として、無闇に新しいAI特化ツールを増やすのではなく、既存の基幹プラットフォーム（Microsoft 365、Salesforce、ServiceNow、SAPなど）のネイティブなAI機能を活用する動きが、グローバルでも日本でも加速しています。
これを「ユニファイド・スタック（統合基盤）」アプローチと呼びます。データが存在する場所でAIを動かすことで、セキュリティリスクを抑えつつ、データの鮮度と整合性を保つことができます。特に日本の個人情報保護法や、各業界のガイドラインに準拠する上でも、データがあちこちに散らばるより、堅牢な単一プラットフォーム上で管理・活用する方が、コンプライアンス対応のコストを大幅に下げることができます。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドと国内の現状を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意すべきです。
1. 「足し算」ではなく「統合」を優先する
新しいAIツールを導入する前に、既存のプラットフォーム内でデータが統合されているかを確認してください。AIの精度はモデルの性能よりも、食わせるデータの質と統合度合いに依存します。
2. 組織横断的なデータオーナーシップの確立
技術的な統合だけでなく、部署をまたいでデータを流通させるための権限設計やルール作りが急務です。日本企業特有の「部門の壁」を取り払うトップダウンの意思決定が、AIエージェント活用の前提条件となります。
3. シャドーITとガバナンスの再点検
現場が良かれと思って導入した無料のAIツールなどが、データの断片化とセキュリティホールを生んでいないか監査する必要があります。可能な限り、全社的に認可された統合プラットフォーム上のAI機能に業務を寄せることで、リスク管理と利便性のバランスを図るべきです。