AI導入後に既存システムとのデータ整合性が取れない問題

はじめに

AI（人工知能）の導入は、今や製造業の現場において避けて通れない変革の一つです。
しかし、導入後によく耳にするのが「既存システムとのデータ整合性が取れない」という悩みです。
この問題は新旧技術の融合を目指す全ての現場に共通し、昭和から続くアナログ慣習と最先端テクノロジーのギャップを象徴する現象とも言えます。
今回は現場目線ならではの視点と、実際の経験を交えながら、データ整合性問題の本質と解決策、そしてバイヤーやサプライヤーにとっての意味を深く解説します。

なぜAI導入でデータ整合性が問題になるのか

現場の「隠れた異質さ」

まず、製造業の現場は、20年前のシステムや手作業の帳票、Excelファイルなど「昭和的手法」と、最新のクラウドサービスやIoTデバイスが混在しています。
たとえば生産管理はカスタム基幹システムで、在庫管理はExcel、品質管理は紙ベースといったように、部署ごと、工場ごとに使われ方がバラバラなのが実情です。

AIはデータドリブンで真価を発揮するテクノロジーです。
そのため、これらの複数システムやフォーマットの違いが大きな障壁となり、AIモデルの学習や現場適用の妨げとなるのです。

データの粒度と構造の違い

現場では「どのレベルの細かさでデータが取られているか」にもギャップがあります。
AIはミリ秒レベルのセンサーデータや日々の膨大な生産記録など、きめ細かなデータ分析が期待されています。
一方、従来システムはしばしば「日別集計」「月締め」など粗い粒度のデータにしか対応していません。

また、データ項目名や単位、意味付けもシステムごとで異なります。
たとえば「合格」と「OK」、「NG」と「不良」など呼び名が違ったり、数字の単位が揃っていなかったり。
AIが意味を理解するためには、まず「人間用語」から「機械用語」へ統一し直す“翻訳作業”が必要となります。

そもそも既存システムは「つなぐ」ことを想定していない

情報の“サイロ化”がルーツ

多くの製造業の会社では、システム導入時に部門ごとに独立した設計をしてきました。
これが結果的に「サイロ化」―― つまり、部門ごとにデータのやり取りが閉鎖的になる――ことを招いています。
調達や生産管理、品質管理の各システムがバラバラに存在し、「全体として見える化する」「シームレスにつなぐ」という発想自体が希薄でした。

IoTやAIの波が押し寄せ、全体最適の視点が求められるようになって初めて、システム同士をどう連携させるかが課題となったわけです。
過去の「垂直統合」志向のままでは、AIと既存システムの“意思疎通”は困難なのです。

レガシーシステムの“独特な癖”

製造現場の基幹システムは「完全カスタムメイド」だったり、「ベンダ独自方式」を取り入れていたりすることが多いです。
たとえば“43xx-CSV”という独自フォーマットや、“JIS漢字コード”しか使えない古い端末など、現場ならではの癖がさまざまです。

こうしたシステムにAIを無理に接続しようとすると、思いもよらぬバグや予期しないデータ変換ミスが頻発します。
単なるファイル変換やAPI連携だけでは解決できず、「現場の暗黙知」まで読み解くことが求められます。

AI導入現場の“あるある”データ整合性トラブル

1. “正しい”データがどこにあるのか分からない

AIを活用するためにデータを集約しようとすると、同じ内容なのに異なる数字が複数箇所に記録されていた、ということが頻繁に起きます。
どのデータが最新で正しいのか、現場の担当者しか分からない――これが実態です。
サプライヤーと客先で見ている在庫数が違うというのも、まさにこうした問題の一端です。

2. 手入力・転記ミスがAIに拡大再生産される

現場で紙やExcelで入力したデータをそのままAIに流すと、手入力ミスや転記ミスもそのまま解析対象となります。
下手をすると、AIが「品質不良の原因は“1行上のデータ”」など、あり得ない推定を出すこともあります。

3. 許容誤差の“文化ギャップ”

ベテラン現場作業者は「このくらいの誤差は大丈夫」と感覚的に判断して補正してきましたが、AIは生データ通りに処理します。
結果として、実態とはかけ離れた分析結果を出す「机上の空論AI」になるリスクがあります。

バイヤー・サプライヤーがこの問題を知る意味

サプライヤーの立場：AI導入バイヤーに“共感”するために

AI導入を希望するバイヤー（メーカー）は、単に最新技術を使いたいのではなく、「新旧システム間の架け橋」「部門横断のデータ連携」を求めている場合が多いです。
この本質を理解せず、単なる“AIアドオン”型のサービスやソリューションだけを提案しても、かみ合わないことが多いです。

むしろ、「既存システムの癖や現場の紙帳票まで吸い上げて一元管理するノウハウ」「人が介在しやすいデータクレンジング」「転記作業の自動化」など、地味だが必須の下支え部分に知見を持つのがサプライヤーの信頼獲得の近道となります。

バイヤーの立場：業界全体のデータ標準化を主導する

バイヤー側（メーカー）にとっては、自社だけでなく業界全体を見据えた「データ標準化」が重要なテーマです。
部品メーカーや協力工場との仕様違い、用語の統一、電子データ化ガイドラインの策定といった地道な取り組みが、数年後のAI活用の成功可否を決定づけます。

さらに、「初期導入は“簡易連携”から」という柔軟なスモールスタートや、「現場ヒアリングに基づくデータ項目の選定」など、関係者の合意形成もAIプロジェクトの成功には欠かせません。

AI導入後、実際にやるべきデータ整合性対策

1. データ項目・粒度の“棚卸し”

現場・システムごとに「どのデータを、どのレベルで、何の目的で使っているか」を一度表にまとめて棚卸しすることから始めましょう。
単なるデータの“数合わせ”ではなく、「本来の現場目的に即したデータ結合」を意識することが肝要です。

2. “人手による品質保証”を組み込む

AI時代といえども、最初から全て自動化を目指さず、データ移行時は「人の目によるチェック」や「現場によるレビュー」を必ず挟むことが大切です。
こうしたハイブリッドな運用が過渡期のトラブルを最小化します。

3. “つなぐ・比べる”ための中間ツール導入

データベースの橋渡しとして、RPAやETL（Extract/Transform/Load）ツール、API連携サービス、またはノーコード/ローコード開発ツールなどを活用しましょう。
これらは現場での運用負荷を下げ、手作業のミスを減らす近道となります。

4. 業務フローの再設計と教育

AI時代に最適な業務フローへ見直すことも不可欠です。
その際、「紙からデジタルへの流れ」「手作業から自動化への過程」も踏まえて教育と定着化を並行して進めましょう。

ラテラルシンキングによる新しい発想の重要性

データ整合性の問題は表面的には“システム間連携”の課題のように見えますが、その本質は「現場文化」「人の行動」「業界動向」の深い結びつきにあります。
昭和からのアナログ文化を否定するのではなく、その中にある“現場知”“暗黙知”をAIがどう学び・補完できるのか、この視点こそが本質です。

たとえば一見“無駄”に見える紙帳票やベテラン作業者の勘所を、先端技術によって新しいナレッジとして再発見する。
あるいは、各社バラバラなデータ項目や呼び名のばらつきを、「業界横断のハブDB」化し、顧客やサプライヤーにもサービスとして還元するような新たなビジネスモデルへの発展も考えられます。

まとめ

AI導入後のデータ整合性問題は、単なるIT技術の問題ではなく、製造現場の“長年の業務文化”と“最新技術”の間に横たわるギャップそのものです。
この壁を乗り越えるには、現場目線でのデータ棚卸し、人と機械の役割分担、業務フローの再設計、そして新たなラテラルシンキングが必要です。

AIを活用して初めて見えてくる課題を一つ一つ直視し、“アナログとデジタルの最適な融合”を目指すことこそ、これからの日本の製造業、そしてサプライヤー・バイヤー全体の競争力向上への第一歩です。

現場で働く方、これからバイヤーやサプライヤーとしてAI活用を目指す方々には、今日からできる「データの橋渡し」「現場と技術の共感ポイント」探しに、ぜひ取り組んでいただければと思います。