[事例ニュース]

2026年7月27日(月)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　ヤンマーホールディングスは、既存事業の拡大や新規事業創出に向けた変革の一環で、資産効率を高める取り組みを進めている。グローバルにまたがるサプライチェーンの在庫状況を正確に把握し、運転資金を削減することが課題だった。

　同社は事業会社ごとにビジネスモデルが異なるため、基幹システムを単一に統一せず、各事業に適したシステムの選択を認める方針をとっている。この方針は各事業の機動力を高める一方で、システムごとにデータ形式が異なるという課題を生んでいた。現場では複数システムから抽出したデータをExcelを使って手作業で突き合わせる運用もあり、データの抜け漏れや誤りのリスクがあったという。

　そこで同社は、データそのものではなく「データについてのデータ」であるメタデータを一元管理するデータカタログに注目。Quollio Technologiesの「Quollio Data Intelligence Cloud（QDIC）」を採用した。QDICは、企業内に分散するデータの所在や構造を示すシステム面でのメタデータに加え、業務ルールや背景といった業務文脈のメタデータを管理する（図1）。

図1：「Quollio Data Intelligence Cloud（QDIC）」のメタデータ管理フロー図の例（出典：Quollio Technologies）
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　採用の成果は、事業部レベルのPSI（生産・販売・在庫）分析ですでに表れている。製造拠点と販売会社の各基幹システムからデータを収集し、実績計上のタイミングや洋上在庫などの在庫区分についてQDIC上でデータ定義を明文化・公開したことで、データ分析者が迷わず正しい分析を行える環境が整いつつあるという。

　ヤンマーHDは今後、SCMや在庫コントロールだけでなく、製品別連結損益の把握やグローバルでのタレントマネジメントなど、経営が迅速な意思決定を求める領域へと活用範囲を広げる。生成AIを活用したワークフローの自動化も一部で運用を始めており、現在1事業部で先行するPSI分析を全事業へと展開する方針である。

　同社 常務取締役で経営戦略、技術、DXを担当する奥山博史氏は「人間がBIツールで分析するだけでなく、AIが統合的にデータ基盤を横断して必要なデータを取ってきてインサイトを提示する時代が必ず来る。AIが正しく理解できる、AIフレンドリーなデータ基盤になっていなければならない」とコメントしている。