「データはあるのに使えない」日本企業の盲点──97%の企業が取り残されるAI革命の真実 | FastGrow

「AIを導入したのに、成果が出ない」 そんな声が、多くの日本企業の現場で聞かれるようになってきた。生成AIを導入する企業は増える一方で、データ活用で成果を出せている企業はわずか3%、言い換えれば97%は成果を出せていない。なぜ、ここまで“使いこなせていない”のだろうか？調査を進めると、そこには技術の問題ではなく、データを取り巻く「使えない状態」があった。部門ごとに構築された数百のデータベースが分断され、全社的な活用ができていない。ツールを導入しても、肝心のデータが整っていないために、現場で使われずに終わってしまう。この状態を解決すべく、これまで多くの企業が「データ統合プロジェクト」に挑戦してきたが、その大半はコストと時間を費やした末に頓挫してきた。「全部をひとつにまとめる」発想そのものが、もはや現実的ではないのだ。そんな中でいま、「既存のデータの持ち方や在処を変えず、横断的な検索により必要なデータを取り出す」──という新たなアプローチが注目されている。本記事では、日本企業に横たわる“使えないデータ”という課題を解きほぐしながら、その打開策として取り組むスタートアップ・フライウィールの実例を紹介する。彼らの設計思想や導入事例を通じて、AI活用の"前提条件"をどう整えるべきか、探っていきたい。