CrushBankがIBM Bobを活用して、エンタープライズ・データの発見とAI活用への道を変革
ほとんどの組織にとって、AIの課題はモデルを選択することではなく、データにたどり着くことです。貴重なビジネス知識は、数十年前のアプリケーション、接続されていないデータベース、AIが取締役会の優先事項になるずっと前に構築されたシステムの中に埋もれています。企業ナレッジの活用と有効利用に注力するAI企業であるCrushBankは、この課題が繰り返し生じる様子を目の当たりにしてきました。企業はAIへの取り組みを熱心に進めていますが、それを推進するために必要な情報は、レガシー・アプリケーション、サイロ化されたデータベース、接続されていないシステムに閉じ込められたままになることがよくありました。
AI導入の需要が加速するにつれ、顧客はレガシー・データと最新のAIプラットフォームの間のギャップを埋める支援をCrushBankに求めるようになりました。問題はAIモデルの不足ではありませんでした。むしろ課題は、既存システムを理解し、データ内の関係性を明らかにし、その情報を活用できるようにするために必要なインフラを構築することでした。従来のアプローチでは、組織が価値を得られるようになるまでに、専門チームによる長期間の調査・分析が必要でした。CrushBank社にとっての課題は、顧客の導入にかかるコストと複雑さを軽減しながら、断片化した企業データをAI対応の資産に変換するためのより迅速かつスケーラブルな方法を見つけることでした。
でソリューション・プロトタイプとデモ環境を提供
IBM Bobと連携する1人体制の製品チームが、従来の4~6人編成のコンサルティング・チームに取って代わる
データ探索とオンボーディングにかかる期間を6~8週間から数日へ短縮
CrushBankは、AI搭載の開発パートナーであるIBM® Bobと提携し、AI導入における最大の障壁の一つであるエンタープライズ・データの活用とAI利用に向けた準備の在り方を見直しました。同社は、レガシー・アプリケーションの解明、データベースの分析、分断されたシステム間の関係マッピングを行う従来のディスカバリー作業に頼るのではなく、プロセスのすべての段階にBobを組み込みました。BobはCrushBank社のエンジニアと連携し、システム・アーキテクチャーの分析、依存関係の特定、スキーマの生成、そして断片化された情報をAI対応データへ変換するために必要な取り込みパイプラインの構築を支援しました。
その結果、データ活用を実現するための、より再現性と拡張性に優れたアプローチが確立され、これまでこうしたプロジェクトで必要とされていた手作業の多くが削減されました。CrushBankのデータ環境は IBM Cloud 上で動作し、 IBM watsonx.dataを含んでいました。IcebergベースのアーキテクチャーやMilvusベクトル・データベースなどを採用し、ガバナンスを備えたデータ管理とセマンティック検索を実現しています。ガバナンスが整い、アプローチが成熟するにつれ、CrushBankはデリバリーモデルを再考しました。同社は、案件ごとに大規模なコンサルティング・チームを編成する代わりに、個々のエンジニアとBobを組み合わせ、AIで強化された「1人体制の製品チーム」を構築しました。こうしたチームは、人間の専門知識とAI支援による分析および開発を組み合わせ、データ・エンジニアリング、統合、アーキテクチャー、アプリケーション開発の各分野で従来は複数の専門家が必要だった作業をエンジニアが引き受けることを可能にしました。プロセス全体を通じて、CrushBank社は人間が関与するレビュー・モデルを維持し、アウトプットを検証し、実装の決定を導き、品質とガバナンスの基準が満たされていることを確認しました。
その後、エンタープライズ・アプリケーション、データベース、ドキュメント・リポジトリーに存在するデータを、構造化され、ガバナンスを備えたAI対応の資産へと変換しました。準備が整うと、データは安全なMCPサーバーを介して接続され、顧客が自分のニーズに最適なAIプラットフォームとアプリケーションを通じて企業のナレッジにアクセスして使用できるようになりました。マネージド・オーケストレーションを必要とするお客様向けには、導入環境に適している場合、CrushBankはIBM watsonx Orchestrateを活用することもできます。CrushBank社は、単一のAI導入先ではなく、データへのアクセス性の向上に注力することで、組織が既存の情報を有効活用し、新たなAIユースケースを支援するとともに、急速に進化するAIエコシステムと連携できる柔軟なフレームワークを構築しました。
CrushBankが実感した最も大きな変化の一つは、お客様がAIの可能性を探る段階から具体的な成果を得るまでのスピードが大幅に向上したことです。AIへの取り組みを開始する前に、システムの評価、データのマッピング、実装の計画に数週間を費やす必要がなく、組織は機会を評価し、ユースケースを検証し、はるかに早くソリューションの構築を開始できるようになりました。その結果、AI導入に向けたより実用的で再現性の高いアプローチが実現し、お客様はこれまで必要だった数週間にわたる事前のデータ探索作業ではなく、成果そのものに集中できるようになりました。
業務にも大きな効果がもたらされました。従来は専門的なコンサルティング作業に6~8週間を要していたデータ探索とデータ・オンボーディングが、今では数日で完了できるようになりました。ソリューションのプロトタイプとデモ環境は、最初のエンゲージメントから約1週間以内に提供できるため、顧客は早期に価値を評価し、コンセプトから実行までをより迅速に進めることができます。
この変革は、CrushBank社自身のビジネスにも変化をもたらしました。エンジニアとIBM Bobを組み合わせたAIで強化された「1人体制の製品チーム」を導入することで、同社は従来の4~6人編成のコンサルティング・チームへの依存を減らしながら、提供能力を拡大しました。AIを活用したITサポートを主力としていた同社は、より幅広いデータ・イネーブルメント事業へと進化し、対応できる業界やビジネス課題の幅を広げるとともに、よりスケーラブルな成長基盤を築きました。手作業中心のプロセスからAIで強化されたアプローチへの移行により、お客様がデータを活用して実現できることが広がると同時に、CrushBank社の価値提供のあり方も根本から変わりました。
CrushBankは、企業データを中央集約し、安全でクライアント固有のデータレイクハウスに正規化するAI駆動型のプラットフォームです。IBM watsonxテクノロジーを基盤として構築されたCrushBankは、組織やマネージド・サービス・プロバイダーが情報を迅速に検索・理解・活用できるようにし、検索時間の短縮、問題解決の迅速化、そして組織全体に蓄積されたナレッジの有効活用を実現します。
© Copyright IBM Corporation July, 2026.
IBM、IBMのロゴ、IBM Bob、IBM Cloud、IBM watsonx.data、IBM watsonx Orchestrateは、世界中の多くの管轄区で登録されたIBM Corp.の商標です。
示されている例は、説明のみを目的としています。実際の結果はお客様の構成や条件により異なるため、一般的に期待される結果を提供するものではありません。