なぜ同じKPIなのに、組織内で数字がズレるのかデータを「意味」で統一
意思決定を遅らせる「数字のズレ」を断つ

データ活用が進んでも
意思決定が変わらない理由

生成AIの導入やデータ基盤の整備は各所で進み、現場レベルでは業務改善の成功事例も見られる。一方で多くの取り組みは可視化や効率化にとどまり、意思決定そのものを変えるには至っていない。

背景には、製品の複雑化やソフトウエア化、さらに導入後の使われ方まで見据えた価値提供が求められるようになったことで、製造業における判断が一段と高度化していることがある。その結果、生産・販売・在庫・調達に加え、設計・開発といった領域をまたいだ意思決定の重要性が高まっている。例えば在庫という指標だけを見ても、営業は欠品防止、生産は効率、経理はキャッシュの観点から、それぞれ異なる意味で捉えている。同じKPIでも前提が異なれば結論は分かれ、意思決定は前に進まない。その結果、部分最適の判断が積み重なり、収益やキャッシュにも悪影響を及ぼす。齋藤氏は、こうした「意味の不一致」こそが、意思決定の変革を阻む構造的な課題だと指摘する。

生成AIも万能ではない。ハルシネーションや企業のKPI定義といった、独自の判断基準を十分に理解しきれないなどの課題がある。

意味を統一し、AIとBIを統合する
実践的なデータ活用

こうした課題に対し齋藤氏が提示したのが、セマンティックレイヤーとBI、AIエージェントを組み合わせたアプローチだ。本講演では、BIに統合されたAIエージェントを「BIエージェント」と定義し、企業の判断基準に基づくデータ活用を実現する仕組みとして位置付けた。

セマンティックレイヤーは、データを単に統合するのではなく、「ビジネスの意味」で統一する基盤だ。KPIの定義や計算ルールを一元管理することで、部門をまたいでも同じ前提で数字を扱える状態をつくる。これにより同じ指標でも数字がズレる状態を防ぎ、意思決定の前提をそろえることができる。

BIエージェントは、この統一された基準に基づき自然言語での問いに応答する。分析から判断、アクションまでを一気通貫でつなぎながら、ばらつきのない形で迅速に示唆を返す点が特徴だ。業務システムやTeams、モバイルなどあらゆるインターフェースから利用でき、業務に組み込まれた形で意思決定を支援する。

具体的な事例として、鉄鋼製造業ではBIエージェントを活用し、異常検知を高度化。過去トレンドからの乖離（かいり）や単価高騰、誤発注の兆候を横断的に抽出し、網羅的なチェックを自動化することで、外注費を含む関連コストの3〜6％削減が見込まれている。さらに分析工数も大幅に削減され、問題の早期発見にもつながった。

重要なのは、生成AIを単独で活用するのではなく、企業のルールや業務プロセスに結びつける点にある。セマンティックレイヤーによって定義された「意味」を基盤に据えることで、AIとBIは企業の判断基準に沿って機能し、意思決定の速度と精度を両立する。「意味の統一」を前提としたこのアプローチは、製造業DXを新たなステージへと引き上げる可能性を秘めている。