AI活用が進まない本当の理由

「AIを導入しても成果が出ない」——
その原因はAIの性能ではありません。
社内の知識環境が断片化していることが、AI活用の根本的な障壁になっています。

こんな状況はありませんか？

社内の情報が複数のシステムに分散していて、どこに何があるか分からない
AIアシスタントを導入したが、回答の精度が部署によってばらつく
社員が情報を検索するより、人に聞くほうが早いという状態になっている
新入社員の立ち上がりに時間がかかり、ドキュメントがあっても機能していない
どのファイルが最新版か判断できず、確認作業が発生し続けている

ひとつでも当てはまる場合、このセッションは自社の状況を整理する機会になります。

多くの企業がAI導入を進める中、期待した成果が出ないケースが増えています。その背景には、知識環境の構造的な問題があります。

このウェビナーの核心

AIが機能しない本当の原因は、知識環境の断片化にあります

SharePoint、Teams、ファイルサーバー、社内ポータル——それぞれに情報が存在しても、AIがそれを正しく統合・参照できなければ、精度は落ち、ハルシネーションが起き、ガバナンスが崩れます。解決策はAIモデルの改善ではなく、知識環境の構造的な再設計です。

このセッションで得られること

AIが失敗する本当の原因

情報断片化がなぜAI精度を下げるのか。構造的なメカニズムを解説します。

「情報のサイロ化」の実態

日本企業で起きている断片化のパターン。自社の状況と照らし合わせて確認できます。

シャドーAIと情報漏洩リスク

管理されたAI環境がない場合、社員は個人ツールを使い始めます。そのリスクと対応策。

既存システムを壊さない統合基盤

レガシーを維持したまま、AIが信頼できる知識環境を構築するアーキテクチャの考え方。

事例紹介 & 対象者

3万人規模のグローバル企業がレガシー環境で実現したこと

グローバル物流企業日本法人。従業員3万人以上、基幹システム稼働15年以上。情報は複数システムに散在し、新入社員は正しい手順書を見つけるまでに何人もの担当者に確認が必要でした

1〜2週

オンボーディング
期間

基幹システムへの
変更件数

15年+

稼働中レガシー
システム年数

重要： これはシステム移行ではありません。既存システムをそのまま活用しながら、知識環境の上に統合層を構築した結果です。

こんな方におすすめです

社内AIアシスタントを導入したが、回答精度が低く活用が進んでいない方
情報が各部門にサイロ化しており、社内横断検索に課題を感じているIT担当者
DX推進・デジタルワークプレイス構築を担当し、AI活用の次の一手を探している方
既存システムを維持しながら、AI対応の知識基盤を構築したいITアーキテクト
シャドーAI・情報漏洩リスクに対してガバナンス面から対応を検討している方
オンボーディングや社内ナレッジ共有の非効率に課題を感じている人事・総務の方

スピーカー紹介

アレックス・ファルケングレン

日本ライフレイ株式会社　シニアコンサルタント

アプリ開発からテクニカルセールス、大規模プロジェクトの推進まで、テクノロジーの広い領域を経験。現在は日本市場において、AI活用とデジタルワークプレイスの統合に関する案件を多数担当。製造・物流・官公庁を含む幅広いセクターの日本企業において、複雑な業務課題を技術的な解決策へと橋渡しするアプローチで支援を続けている。