脱・データのサイロ化｜
ホワイトペーパーシリーズ 第4弾
【AI活用の「最初の壁」を突破する鍵とは？】
AI導入とシステム刷新を
同時に実現する
― 攻めのモダナイゼーションのすすめ
資料概要
多くの企業でAI導入の“最初の壁”となっているのは、長年の運用で複雑化したレガシーシステムです。
本書では、単なるシステムの「延命」や「インフラ更改」に留まらない、経営に資する「攻めのモダナイゼーション」の考え方を提示します。データのサイロ化や改修スピードの限界といった障壁をどう乗り越えるか、具体的な手法を解説します。
本資料で得られる
メリット
変化に強い仕組み
「変わり続けられる仕組み」を手に入れるための、ローコード×アジャイルによる刷新手法が理解できます。
データモデル設計
AI活用の成否を分ける重要ポイントと、将来の投資を無駄にしないリスクヘッジの考え方が身につきます。
業界別の刷新ヒント
建設・製造・教育など、具体的な事例を通じて刷新投資をAI準備に直結させるヒントを得られます。
資料の一部をご紹介
サイロ化が招く現場の痛みを可視化
「データ分断」「接続性の欠如」「改修スピードの壁」という、現場が直面している具体的な痛みを可視化。自社の課題がどこにあるのかを再認識できます。
ローコード×アジャイルの新設計
静的要件（データモデル）と動的要件（UI/プロセス）を分離。変化に柔軟に対応するBlueMeme独自の「全体を見渡す視点」による刷新法を象徴する図解です。
「後から整える」柔軟なデータ基盤
構造の異なるデータをそのまま統合し、AI知識基盤へと発展させるプロセス。AI投資のリスクを抑えつつ、確実に成果を出すイメージを視覚的に伝えます。
主な内容（目次抜粋）
1. はじめに
生成AI時代の背景整理
2. レガシーの壁と誤解
「延命」ではない解決策の提示
3. 攻めのモダナイゼーションの本質
企業が獲得すべき「3つの力」
4. 実現するための具体的方法
ローコード×アジャイル×要件分離
5. データモデル設計の重要性
社内データ活用型AIの成否
6. 刷新とAI活用の同時進行
最短距離で実現するシナリオ
7. 業界別事例紹介
建設・製造・教育の成功体験
8. ソリューション紹介
OutSystems / MarkLogic
主な内容
（目次抜粋）
1.
はじめに
生成AI時代の背景整理
2.
レガシーの壁と誤解
「延命」ではない解決策の提示
3.
攻めのモダナイゼーションの本質
企業が獲得すべき「3つの力」
4.
実現するための具体的方法
ローコード×アジャイル×要件分離
5.
データモデル設計の重要性
社内データ活用型AIの成否
6.
刷新とAI活用の同時進行
最短距離で実現するシナリオ
7.
業界別事例紹介
建設・製造・教育の成功体験
8.
ソリューション紹介
OutSystems / MarkLogic
このような課題を
お持ちの方へ
- レガシーシステムの保守・運用コストに課題を感じている経営層
- AI導入を検討しているが、データのサイロ化や基盤の複雑さに直面しているIT部門・DX推進担当者
- 業務変革のスピードを加速させたい業務部門のリーダー
AI導入を見据えた「攻めのモダナイゼーション」により、貴社のシステムを“負の遺産”から“成長の基盤”へと変革する具体的なステップを解説しています。
本資料の全文は、右記フォームよりお申し込みの上、ダウンロードしてご確認ください。
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