DXの次は、AX ― 会社そのものをAIが動かす経営基盤「CLANE」

多くの会社と同じように、私たち自身も、ツールを増やすほど仕事が分断していく感覚に悩んでいました。顧客管理、勤怠、会計、タスク、マーケティング。一つひとつは便利なのに、社員の情報も顧客の情報も案件の情報もバラバラの場所にあり、同じことを何度も入力し、ツールとツールをつなぐ設定と、その保守に時間を溶かしていく。

DXは進んだはずでした。それでも、なぜこんなに「つなぐ作業」に追われるのか。この違和感が、CLANEをつくる出発点でした。

「連携する」だけでは足りない、と気づいた

最初に考えたのは、ありふれた発想でした。APIで各ツールをつなぎ、データを一元化すれば楽になるはずだ、と。実際にそれはやりました。確かに二重入力は減りました。けれどそれは、大手のSaaSやグループウェアがとうに目指してきた地点でしかなく、私たちが本当に欲しかったものではありませんでした。

ちょうど同じ頃、AIの実力が急速に上がっていました。日々の開発や運用でAIを使い倒すうちに、私たちはあることに気づきます。AIが力を出しきれないのは、AIが賢くないからではなく、AIが会社の全体を読み、安全に動かせる「土台」が無いからだ、と。

だとすれば、つくるべきは「連携」ではなく、「AIが会社そのものを読み書きできる基盤」だ。ここで、進む方向が定まりました。

だから、まず「人」を正本にした

最初に手をつけたのは「人」でした。社員が誰で、どの組織に属し、どんな役割を持つのかを、一つの正本（CLANE HR）に集約する。そして他の製品は、そこを参照する。

これが動いた瞬間は、よく覚えています。HRに社員を登録しておくと、別の製品であるタスク管理（CLANE Board）の招待画面に、その人が候補として並ぶ。メールアドレスを打ち込んで、招待を送って、参加を待って、という一連の手間が消え、名前をクリックするだけで仲間に加わる。小さな体験でしたが、「会社の情報が一つになる」とはこういうことかと、確かな手応えがありました。

顧客も、案件も、同じ思想で束ねた

次は顧客でした。古い営業リストを見返すと、機能はほとんど使われていないのに、そこに入っていた全国企業のデータには確かな価値がありました。そこで、この企業データを誰もが使える「企業マスタ」として切り出し、その上に各社の営業・顧客関係のデータを重ねる構造にしました。案件は基幹（CLANE ERP）が正本として持ち、顧客の反応はマーケティング（CLANE MA）が持つ。

こうして、人・企業・案件・反応という会社の「世界モデル」が、製品をまたいで一つになっていきました。

決定的だったのは、AIに「実行」まで任せたこと

ここまでは、言ってしまえば丁寧なDXです。私たちが本当にやりたかったのは、その先でした。

各製品の機能を、AIが呼び出して実行できる形（MCP）で開いたのです。データを読むだけでなく、AIが会社の中で実際に手を動かせるようにする。もちろん、誰でも何でもできては危険です。だから共通アカウント、役割ごとの権限、短命のトークン、監査ログを土台に敷きました。AIに強い権限を渡しても、安全に統制できるようにするためです。

この瞬間に、UXが変わりました。人が十個のツールを開いて操作するのではなく、人が意図を伝えると、AIが正本を読み、複数の製品を横断して実行する。「新しく入る人を迎えて」と言えば、登録から各製品への反映まで進む。問い合わせが届けば、既存の取引先かどうかを判定して、返信を出し分ける。「今期の売上トレンドは」と聞けば、基幹とマーケティングを横断して答える。

少人数でも、大きく動けるようになった

やってみて実感したのは、これはAIを賢いチャットボットとして足すのとは、まるで違うということです。会社の状態をAIが読み、会社の仕事をAIが動かせる。だからAIの実力が、そのまま会社の実力になる。少人数のチームでも、以前なら大きな組織でしか出せなかった量とスピードで動けるようになりました。

正直に言えば、CLANE自体、この基盤とAIを使い倒しながら、少人数でつくってきました。私たちが、一番のユーザーです。

DXした会社から、AIが動かす会社へ

DXは「データを繋ぐ」ことでした。私たちがつくっているCLANEは、その次の段階、「AIが会社を動かす」ことです。ツールを増やすほど分断していく時代を、AIの力で一つにまとめ直す。AIの実力を、そのまま会社の実力に変える。

私たちが欲しかったのは、そういう基盤でした。だから、つくっています。