【開催報告】AI活用の前に整えるべきデータ活用基盤とは～「守り」と「攻め」の分離アーキテクチャ設計～
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2026年7月24日（金）に開催した、対面セミナー「AI活用の前に整えるべきデータ活用基盤とは～『守り』と『攻め』の分離アーキテクチャ設計～」の各セッションの概要をダイジェストでご紹介します。

本セミナーでは、AI活用の前に整えるべき“AI Ready”なデータ活用基盤のアーキテクチャ設計に焦点を当て、決して止めることが許されない基幹レポート要件を支える「SoR（守り）」領域と、そのうえで分析・AI活用を広げる「SoI（攻め）」領域を“分離”して両立させる設計思想を、全5セッションとデモンストレーションを通じてお届けしました。当日は多くのお客様にご来場いただき、セッション後のネットワーキングでも活発な情報交換が行われる、熱気に満ちたイベントとなりました。

当日の全5セッションの動画をオンデマンドで公開しています。
以下リンクよりお申し込みの上、ぜひご視聴ください！

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各セッションのご紹介

Session 01【オープニングセッション】
AI活用の前に整えるべきデータ活用基盤とは
～変化に適応し続けるために～

株式会社アシスト DX技術本部 DX技術統括部統括部長岸和田隆

「AI活用の前提となるデータ基盤を、歴史と企業の実態から考える」

AIを業務で活用するには、その前提となるデータ活用基盤が欠かせません。

本セッションでは、RDBMS、DWH、Data Lake、Lakehouseといったデータ基盤の歴史を振り返りながら、企業でデータや業務システムが分散しやすい理由を整理しました。加えて、続く各セッションに共通する「持ち帰っていただきたい3つの視点」を提示しました。

データ基盤は「置き換え」ではなく「共存」の歴史
- RDBMS・DWH・Data Lake・Lakehouseはどれか一つが勝つのではなく、要件に応じて併存・使い分けられてきた
AI Readyは「新基盤の導入」ではなく「文脈化レイヤーの追加」
- 既存基盤を全部入れ替えるのではなく、その上に“関係・文脈・権限”の層を重ねることが重要
自社に合う「型」（統合型・ハイブリッド型・分散型）を選び、スモールスタートで段階的に進める
- 自社の状況に合ったアプローチを選び、段階的に取り組むことが求められる

実際の企業では、調達・製造・物流・販売・アフターサービスといったドメインごとに業務システム（SoR）とデータ活用（BI/分析）が分散して存在しているのが実態であり、その現実を出発点に、目的ベースで活用基盤を設計していく必要性を共有しました。

Session 02
基幹刷新後も“業務を止めない”ために
～基幹レポート要件を満たす、データ活用基盤のSoRアーキテクチャ～

株式会社アシスト DX技術本部 DX技術統括部データ活用基盤技術1部部長染谷尚秀

「基幹システムのレポート要件を、後回しにしていませんか？」

受注照会、在庫照会、日次の売上管理。こうした基幹システムのレポートは、現場で毎日あたり前に使われる重要な業務基盤です。

本セッションでは、基幹刷新やクラウド移行の際にレポート要件の検討が不足すると、どのような問題が起こるのかを整理し、現実的な対応手法について解説しました。

基幹刷新・クラウド移行時にレポート要件を軽視すると、移行スコープからの漏れ・集計値の不一致・現場マクロ／Excelの停止・過去データの未統合が起こり、現場業務の停滞や取引先の信頼低下につながる可能性があります。また、レポートは「毎日同じものを、手間をかけず、いつも通り安定して見る」ことが求められ、生成AIでは代替しづらい領域です。

そのうえで、「業務を止めない」データ活用基盤に重要な3つの視点を整理しました。

利用者がツールを意識せず使える環境と、ガバナンスの両立（利用者）
リアルタイム性と頻繁なアクセスを支える高負荷ワークロードの安定稼働（システム構成）
ワークロードを維持しながらコストを予算内に収めるコントロール（コスト管理）

その現実解の一例として、Oracle Autonomous AI Databaseのような高い性能と信頼性を備えたデータベース基盤、Qlik Talend CloudのCDC（Change Data Capture：変更データキャプチャ）を活用した低負荷なリアルタイム連携、そして日常業務を支えるエンタープライズレポーティング基盤であるWebFOCUSを組み合わせた「aebis on OCI」をご紹介しました。

Session 03
AI Readyな基盤はどう作る？
～構造化×非構造化データで実現するSoIアーキテクチャ～

株式会社アシスト DX技術本部 DX技術統括部データ活用基盤技術2部部長林宏樹

「守る仕組みと、活かす仕組みは分けて考える」

基幹システムの安定運用である「守り（SoR）」と、データ分析やAI活用が該当する「攻め（SoI）」の領域。これらを一つの基盤に載せようとすると、リソース不足・SoR/SoIの混在・踏み出せない攻めという板挟みが生じます。

本セッションでは、そうした板挟みを避けるために、基幹システムを支える領域と、分析・AI活用を進める領域の役割を分ける「分離」の重要性を解説しました。

なぜ分離するのか — 混ぜると、SoRに分析・AI要件が入り込んで手戻りが発生し、SoIも基幹の変更プロセスに縛られてスピードを出しづらくなります。両方の良さを同時に失わないよう役割を明確化し、分離アーキテクチャにおけるシステムの全体像を紹介しました。

さらに製造・小売などのユースケースを交えながら、分けるからこそ「正確さ（源泉由来）」と「スピード（SoI由来）」を両立できる、という価値を具体的にお伝えしました。

Session 04
【デモンストレーション】分離アーキテクチャがもたらすデータ活用基盤の実装例

株式会社アシスト DX技術本部 DX技術統括部データ活用基盤技術3部2課課長岡部遼

「実際の業務を想定し、どう動くのかをデモで確認」

Session 02・03で解説した設計思想が実装レベルで実際に動く姿を、営業現場を題材にしたデモンストレーションで実演しました。3つの立場のユーザーを通じて「見る → 判断する → 任せる」へと業務がどう変わるのかを体感いただきました。

見どころ①（SoR領域）
日々の営業活動の中で、基幹の正確なレポートが業務にそのまま溶け込む様子

見どころ②（SoI領域）
営業マネージャーがAIと対話し、状況把握から次アクションの検討までを一画面で完結させる様子

見どころ③（発展）
AIエージェントが問い合わせに一次対応し、プロンプト操作だけで現場アプリを構築する様子

「分離」した基盤だからこそ、守りの安心と攻めのスピードが同時に実現できることを、具体的な操作イメージとしてご覧いただきました。

Session 05
DX/AI Readyを実現するデータ活用基盤へのロードマップの描き方
～構想段階から自社で進めるための推進ポイント～

株式会社アシスト DX技術本部 DX技術統括部事業推進部部長田中貴之

「AI活用を進める前に、まず何から始めるべきかを考える」

AI活用やデータ活用を進めるうえで重要なことは、はじめから要件定義やツール選定に進むことではなく、自社として何から着手すべきかを整理し構想することです。

本セッションでは、そうした「超上流」の考え方をもとに、自社で構想を進めるためのポイントを、アシストのお客様の実践事例を交えながら解説しました。

具体的には、DX/AI Readyに向けて、

Platform Ready（データ活用環境の整備）
Theme Ready（有効なデータ活用テーマの設定）
Governance Ready（管理・統制のルールや体制づくり）
Skill Ready（データ活用人材の育成）

これら4つの視点で現状を整理し、どこから取り組むべきかを見極める重要性について解説しました。

また、ポイントとして、4つを同時に完璧に整えるのではなく、自社の現状に応じてどこから着手するかを見極め、相互に連携させながら継続的に取り組むことについても言及しました。

最後に、要件定義やツール選定を急ぐ前に、目指す姿と判断の軸を関係者で揃える「超上流」からの伴走（DX「超」上流アシスト）を通じて、お客様自身が継続的に推進できる組織づくりを支援する、という提供価値をお伝えしました。

ネットワーキング

全セッション終了後には、ご参加の皆様同士で自由に情報交換いただけるネットワーキングを開催しました。各セッションに登壇したアシストのメンバーも会場に加わり、登壇者への直接のご質問はもちろん、データ活用基盤に関するお悩みやご相談など、対面開催ならではの一歩踏み込んだ対話が繰り広げられました。実質的な対話を重視した場として、参加者の皆様に活発にご活用いただきました。