SYSTEM INTEGRATION
既存システムと、AIをつなぐ。
AIを試した結果が、個別のツールや手元のファイルの中で止まっていませんか。
アルネッツは、業務システムの開発と改修を続けてきました。既存システム、外部サービス、社内に分散したデータ。その間をAIとつなぐ設計と実装を行います。
WHAT'S HAPPENING
AIが、業務システムの外で止まる
AIはもう入れている。チャットで質問はできるし、判定の結果も出る。それでも、いつもの業務システムとはつながっていない。
- 01どこから呼び出し、どのデータを渡し、結果をどの画面に返すのか
- 02誰に見せて、誰が確認するのか
データは手で移し、結果は別の画面で見て、転記している。AIの導入でよく起きるのが、この状態です。
AIの性能を確かめることに加えて、既存システムとのつなぎ方を決める必要があります。どのデータを渡し、結果をどこで使うかが決まることで、業務への組み込み方が具体的になります。
既存システムとAIをつなぐ設計と実装を行います。既存システムへの変更を抑え、外側に連携用の仕組みを置く方法を中心に検討します。改修できる場合は、直接組み込む形も検討します。AIで何をするかが決まっていない場合は、困っている業務と、いまあるデータから整理します。API連携（システム同士がデータをやり取りする窓口を介した接続）、データ連携、権限、ログ、管理画面、人による確認フローが中心です。
プロジェクトの進め方、体制、途中参加については、進行中のAI・DXプロジェクト支援をご覧ください。
WHAT AI CAN DO
既存システムとAIの連携でできること
いま使っている業務システムや社内データとAIを連携させる形を中心にしています。
図は左右にスクロールしてご覧ください。
- 01
既存の業務システムとAIを連携する
いま使っている業務システムと、検索、要約、分類、判定、予測などのAIを連携させます。業務と改修できる範囲に合わせて、既存の画面に機能を追加するか、別の画面から利用するかを検討します。
- 02
複数システムのデータをAIで扱える形にする
複数のシステムやファイルサーバーに分かれているデータを集め、AIから参照できる形に整理します。社内文書の検索・要約そのものは生成AI・RAG・AIエージェント活用支援で扱います。
- 03
外部のAIサービスを業務に組み込む
各社が提供する生成AIやAIのサービスを、業務システムから呼び出して使います。接続、認証、送信するデータの範囲、利用量の上限に当たったときや応答が返らなかったときの動作を設計します。
- 04
システム間のデータ連携を整理する
AIを入れる前に、そもそもデータが取り出せない、形式が揃っていないというケースがあります。この整理から着手します。
- 05
AIの結果を人が確認する仕組みを作る
出力をそのまま反映せず、担当者が確認してから確定させる。この流れを画面と権限に落とし込みます。確認した内容が記録に残ることで、担当が代わっても同じ手順で進めやすくなります。
WHAT TO DECIDE
既存システムとAIを連携する4つの方法
稼働年数の長いシステムでも、連携の方法はいくつかあります。既存システムには変えられる部分と変えられない部分があるため、システム本体に手を入れずに連携する方法を中心に、次の選択肢から検討します。
図は左右にスクロールしてご覧ください。
- 01
外側に連携用の層を用意する
既存システムに手を入れにくい場合、橋渡し役のプログラムを外側に置きます。この層が、既存システムからデータを受け取り、AIが扱える形に整えて保持します。受け取り方は、データベースの参照、ファイルの出力、APIなど、既存システムが外に出せる形に合わせます。対象にする範囲の設定、AIとの通信と認証、結果の書き戻しと記録も、この層が受け持ちます。既存システム側の変更を小さく抑えやすい方法です。ただし、データベースを直接参照するか、定期的に書き出したファイル（CSVなど）を受け取るかは、既存システム側の制約に合わせて着手前に決めます。結果を書き戻す場合は、既存側の受け口の用意が必要になります。
- 02
データを別の場所に集めてから使う
複数のシステムにデータが分かれている場合、集約する仕組みを用意し、そこを検索や分析の対象にします。
- 03
段階的に置き換える
将来的な刷新を検討している場合、AI連携を最初の一歩として、範囲を区切って進める方法もあります。
- 04
既存システムに直接組み込む
改修が可能で、影響範囲を確認できる場合に限って選びます。既存の画面や操作を活かせる場合があります。必要な改修と利用者への影響を確認し、他の方法と比較して選びます。
どの方法を選ぶかは、システムの構成、改修のしやすさ、社内の運用体制によって変わります。現物を確認したうえで検討します。最初の打ち合わせでは構成と困っている業務をうかがうところまでで、システムへの接続や設定資料の提出は、この時点では要りません。
データの参照や書き戻しについて、利用できる接続方法と、権限・契約上の条件を確認します。保守会社への仕様確認や変更が必要な場合は、お客様と調整の進め方を整理します。
WHAT TO DECIDE
つなぎ方を決めるときの6つの論点
AIを既存システムにつなぐとき、決めることはほぼ共通しています。この6つを最初に整理します。
図は左右にスクロールしてご覧ください。
- 01
入口 — どこから呼び出すか
利用者がどの画面のどの操作でAIを使うのか。あるいは、人が操作せず、決まった時刻にまとめて処理する形（バッチ処理）で動かすか。既存の画面に足すか、新しい画面を用意するかもここで決めます。
- 02
データ — 何を渡すか
AIに渡すデータの種類、範囲、取得方法を決めます。個人情報や取引情報が含まれる場合は、渡す前に除く項目、社外に出さない範囲、保存する期間まで含めて整理します。データ保護の要件は、この段階で確認します。
- 03
出口 — 結果をどこに返すか
画面に表示するだけか、既存システムのデータとして保存するか、別システムへ渡すか。保存する場合は、AIが出した結果と人が確定した結果を区別できる形にします。
- 04
権限 — 誰が使えるか
既存システムの権限設定を引き継ぐことが前提になります。ただし、AIの側で検索用の索引や集約したデータを別に持つ場合、権限をそのまま流用できるとは限りません。
取り込む時点で誰が見られるデータかを一緒に記録し、検索や表示の時点で利用者の権限に合わせて絞る、といった設計が必要になります。どこで権限を判定し、どう反映するかを設計します。
既存の権限体系が複雑な場合は、本来見られない情報が出ないことを確かめるために、この確認と実装に時間をかけます。
- 05
ログ — 何を記録するか
記録するのは、誰が、いつ、何を入力し、どんな結果が返り、その結果をどう扱ったかです。結果が変わったときの原因確認と、問い合わせ対応のために残します。
入力内容がログに残るため、ログの保存場所、閲覧できる人、保存期間は、渡すデータの範囲とあわせて決めます。
原因を追えるよう、利用したAIサービスのモデルや設定の版も記録に含めます。社内の情報の取り扱いルールに沿った記録や、監査への説明が求められる場合は、その要件も含めて設計します。
- 06
確認 — どこから人が判断するか
AIの結果をそのまま使う範囲と、人が確認してから使う範囲を分けます。確認する担当、確認しやすい画面、修正した内容の残し方まで含めて設計します。
この6つは、お客様側で決めてから相談する項目ではありません。6つとも決まっていなくて構いません。どれが決まっていて、どれが決まっていないかを確かめるところから始めます。
USE CASES
AI導入で変わる業務
相談を受けたときに検討する組み立て方の例です。特定のお客様の事例をもとにしたものではありません。
基幹システムの情報を探す
いま検索の条件が細かく、慣れないと目的の情報にたどり着けない。基幹システムには手を入れにくい。変わること別の画面から、文章で探せる。接続方法と必要な改修を確認し、基幹システム本体への変更を抑える。AIが担う／人が決めるAI：文章から検索条件を組み立てる人：結果が正しいかの確認申請内容のチェック
いま担当者が内容を確認し、不備があれば差し戻す。確認の観点が担当者によって違う。変わること送信前に、不備になりやすい箇所を申請者に示す。担当者の画面には確認すべき点が並ぶ。AIが担う／人が決めるAI：不備になりやすい箇所を拾う人：差し戻すかどうかの判断複数のシステムに分かれた情報の照合
いま同じ取引の情報が別々のシステムにあり、突き合わせに時間がかかる。変わること集約した場所でまとめて見られる。食い違いがあれば知らせる。AIが担う／人が決めるAI：食い違いの候補を出す人：どちらが正しいかの判断
WHAT WE COVER
既存システム連携で行うこと
既存システムの確認、連携の設計、権限・ログ・確認フローの実装のうち、必要な支援を状況に合わせてご提案します。
図は左右にスクロールしてご覧ください。
- 01
既存システムの構成、データ、連携方式の確認
- 02
連携方式の設計（API、バッチ、ファイル連携など）
- 03
社内データの整理と、検索・分析に使える形への変換
- 04
外部AIサービスとの接続と、送信データ範囲の設計
- 05
画面、管理機能の追加開発
- 06
権限設定、ログ設計、人による確認フローの実装
- 07
段階的な導入と、運用開始直後の調整
HOW IT WORKS
動いている業務への影響を抑える
業務システムは、日々動いています。追加開発による業務への影響を抑えることを前提に、次のように進めます。
- 影響範囲を先に確認し、変更を加える箇所を限定する
- 検証用の環境で試作版を動かし、既存の機能への影響を確認してから本番に載せる。検証用の環境がない場合は、その用意から検討する
- 利用者と対象画面を限定した状態で先に試用し、問題がないことを見てから対象を広げる
- 元の動作に戻せる状態を用意してから切り替える
- 運用開始直後は、ログを見ながら調整する
SMALL START
小さく始めるときの目安
いきなり全システムを対象にする必要はありません。対象を1つの業務、1つの画面に区切って始める形が現実的です。
準備・構築後は、対象業務と利用者を限定して試用します。1〜2か月程度を一つの目安とし、業務の周期と確認したい項目に応じて期間を決めます。既存機能への影響、実際の使われ方、人による確認の負担を確かめたうえで、対象を広げるか判断します。
FIRST MEETING
初回のご相談で確認すること
資料や要件が揃っていなくても相談できます。分かる範囲でお聞かせください。最初の打ち合わせは、対象にしたいシステムと、困っている業務の2つが分かれば始められます。
- 対象にしたい既存システムと、その稼働状況
- システムの構成（自社運用かクラウドか、開発言語や基盤が分かれば）
- 保守を担当している体制（社内か、外部の会社か）
- 使いたいデータの種類と、保管されている場所
- AIで実現したいこと、または困っている業務
- 社外にデータを出せるかどうかの社内ルール
- 希望している時期
うかがった内容をもとに、「既存システムとAIを連携する4つの方法」のどれが候補になりそうか、まず何を確認するかをお話しします。
支援の範囲や進め方は、業務と現在の構成をうかがい、お客様と相談しながら具体化します。期間・費用・お渡しする資料、運用時の役割分担も、その内容に合わせてご案内します。
初回は業務や課題の概要をお聞かせください。機密情報や個人情報を含む資料は、共有できる範囲と取り扱い条件を確認してからお預かりします。
FAQ
よくある質問
Q古いシステムで資料も残っていなくても、AIと連携できますか。
まず確認から始めます。動いているシステムの構成、データの持ち方、外部との接続可否を調べたうえで、取り得る方法を検討します。資料が残っていない場合も、現物の確認から着手します。
Q社外にデータを出せない社内ルールのままで、AI連携はできますか。
社外へのデータ送信が禁止されている場合は、お客様の環境内で処理を完結する構成を検討します。利用できる設備やモデル、必要な処理を確認して実現可否を判断します。一部の外部利用が認められる場合は、送信項目や保存・学習利用の条件を別途確認します。
Q既存システムの保守を別の会社に任せていても、AIと連携できますか。
現在の保守体制をうかがい、連携の方法や担当範囲をお客様と相談しながら検討します。既存システム側の仕様確認や変更が必要な場合は、保守会社との調整が必要になる項目を整理します。保守会社への連絡は、ご相談の前に済ませておく必要はありません。既存の保守体制を置き換えることを前提にはしていません。
QAIを使わない、データ連携だけでも依頼できますか。
システム間の連携、データの集約、外部サービスとの接続などは、AIの有無にかかわらず対応しています。AIを前提としない開発・改修のご相談は、システム開発・改修のご相談からも承っています。