投稿者 global-ai-media 
多くの企業が生成AIやAIエージェントの導入を急ぐ一方で、既存のITインフラが足かせとなり、期待した成果が出ないケースが増えています。本記事では、無秩序に導入されたツール群（フランケン・スタック）がAIの能力をどのように削ぐのか、そして日本企業が直面する「隠れたコスト」と解決策について解説します。
「フランケン・スタック」という病
近年、多くの企業が部門ごとに最適なSaaS（Software as a Service）やツールを導入する「ベスト・オブ・ブリード」戦略をとってきました。営業はSalesforce、開発はJira、チャットはSlack、人事はSmartHRといった具合です。しかし、これらが十分な連携設計なしに積み重なった状態は、まるで継ぎ接ぎだらけの怪物「フランケンシュタイン」のようであり、「フランケン・スタック（Franken-stacks）」と呼ばれ始めています。
人間が手作業で業務を行う分には、画面を切り替えれば済むため、これまでは大きな問題になりませんでした。しかし、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」の時代が到来した今、この分断されたシステム環境が致命的な障害となりつつあります。
AIエージェントは「つながったデータ」を必要とする
生成AIの次のフェーズとして注目される「AIエージェント」は、単に質問に答えるだけでなく、「新しいプロジェクトのために、利益率と稼働率を考慮して最適なスタッフをアサインして」といった複雑な指示を実行することが期待されています。
このような指示を遂行するには、AIは以下のような多岐にわたるデータへ同時にアクセスする必要があります。
- CRMにある受注案件の予算情報
- ERPにある現在の利益率データ
- HRシステムにある従業員のスキルセットと現在の稼働状況
もし企業内のシステムが「フランケン・スタック」状態であれば、AIはこれらのデータをつなぎ合わせることができません。結果として、AIは不完全な情報に基づいて誤った判断（ハルシネーション）を下すか、あるいは「情報が見つかりません」と答えるだけの役立たずなツールになってしまいます。
日本企業に重くのしかかる「隠れた税金」
VentureBeatの記事では、このような分断されたシステム環境が、AI戦略における「隠れた税金（Hidden Tax）」になると指摘しています。これは日本企業にとって、より深刻な意味を持ちます。
日本の多くの組織では、長年の運用で複雑化したレガシーシステム（オンプレミス）と、近年導入したクラウドサービスが混在しています。これらを無理やりAIにつなぎ込もうとすれば、膨大なAPI連携の開発コスト（インテグレーション・コスト）が発生します。さらに、システム間のデータ整合性を保つための保守運用コストも増大し続けます。これこそが、AIプロジェクトの予算と時間を食いつぶす「隠れた税金」の正体です。
統合プラットフォームへの回帰
AIのポテンシャルを最大限に引き出すためには、個別のツール最適化よりも、データがシームレスにつながる「プラットフォーム」への統合が重要になります。
これは、単に一つの巨大なベンダーの製品ですべてを統一するという意味ではありません。重要なのは、異なるアプリケーション間でもAIが横断的にデータを理解できる「データファブリック（データ統合基盤）」や、ワークフローを統合できる環境を整えることです。AIにとっては、アプリケーションの機能そのものよりも、その裏にある「データの鮮度とアクセス性」が生命線となるからです。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と、日本の実情を踏まえた実務への示唆は以下の通りです。
1. 「DX」と「AI導入」を切り離さない
日本企業において、DX（デジタルトランスフォーメーション）とAI導入は別々のプロジェクトとして扱われがちです。しかし、データのサイロ化（分断）を解消するDXなしに、高度なAI活用は不可能です。「AIを入れるために、まず足元のデータ基盤を整える」という、遠回りに見えて本質的なアプローチが求められます。
2. ツール選定基準のアップデート
今後のSaaSやツール選定においては、「そのツール単体で何ができるか」だけでなく、「APIの公開範囲は十分か」「全社的なデータ基盤と容易に連携できるか」を重要な評価基準（KPI）にするべきです。部門最適でツールを入れることは、将来的にAI活用の阻害要因（技術的負債）になるリスクがあります。
3. ガバナンスとセキュリティの一元化
「フランケン・スタック」はセキュリティリスクも高めます。データがあちこちに散在している状態では、AIが誤って機密情報を学習したり、権限のないユーザーに回答してしまうリスク（プロンプトインジェクション等による漏洩）への対処が難しくなります。データを統合管理することは、AIガバナンスを効かせるための第一歩でもあります。
AIは魔法の杖ではなく、データという燃料で動くエンジンです。日本企業がAIで競争力を高めるためには、エンジンの性能を気にする前に、高品質な燃料をスムーズに供給できるパイプラインの整備こそが、経営層やリーダーが取り組むべき最優先課題と言えるでしょう。