スペシャルインタビュー｜マスター統合・MDM/マスタデータ管理・データ統合のAGRA/アグラ

インタビュー［AGRA コンセプト］

AGRAとは一言でいうと何でしょうか？

意味でデータを繋ぐミドルウェアです。

意味でデータを繋ぐとはどういうことですか？

今までのソフトというのは、コンピューター的なプログラムや、コンピューター的なメタデータでデータを繋ぐ、もしくは業務的な、ERPのような発想で繋ぐというものでした。AGRAは人の、それから組織の考え方でデータを繋ぐのです。それが今までのソフトとは全く発想の違うソフトウェアだという事になります。

なぜ意味でデータを繋ぐ必要があるのですか？

それは、我々の生活を考えた時に答えが出てきます。私たちは一日、一日全てのものに対して意味と関連性をつけながら生きています。それは皆さんが気づいているか、気づいていないかとは別問題でして、一つのことに対して「これは悲しいもの」「これは嬉しいもの」そういった意味をつけて生きています。意味をつけた時に初めて「無（何も無かったもの）」が顕在化して、形を成してきます。我々はそれを知らない間にそれを行っているわけですね。
　で、いわゆるコンピューターの世界ではどうかというと、データというものがあります。このデータというものも「モノ」であり、それ自体では何も意味を持ちません。「無」の世界です。今、情報システム界というのは、この「無」なものを一所懸命、それなりの形で意味をつけて、繋いでいこうとしているのです。
　AGRAというのは、その人の、その組織の考え方というものをきちんと「モデル化」して、それに従ってデータを繋いでいきます。その関連性を意識しながら繋いでいきます。そのことによって、データが人にとって顕在化できるものになり、人にとって意識できるものになります。
　つまり、簡単に言うと我々が活用できるものになります。
　そのためには、データに意味と関連性をつけなければならない。そういう発想です。コンピューターというのはもともと人の意志で、自分の考え方で「どうインフォメーションを取っていくか」というのが原理原則です。それをやっていくための、原理原則に基づいた、当たり前のことをしていくのがAGRAというソフトです。そのように位置づけています。

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インタビュー［AGRA 技術概要］

今の企業の中で困っていることは何なのでしょうか？

今は大企業であれば、ほとんどの企業がERPの導入が終わりました。中小企業にしてもERP導入を進めています。しかし、ERP導入後も統合出来ないデータがあるのが現実です。ERPといっても部分的にしか使われていません。企業内でビックバンという形で使用している企業は日本でも本当に数社しかありません。ですから結局、データの統合というのは進んでいません。
　では、物理的に一つにしたらどうかということですが、物理的に一つにするというのは、データの意味の上で、それからメンテナンスの上で非常にコストがかかるんですね。ですので、こちらも進んでない。
　では、一般的な様々なツールによる仮想統合はどうかというと、これも一つや二つのマスタを繋ぐぐらいならともかく、やはり多くのマスタ、若しくは異なるマスタを繋ぐ場合は、繋ぐこと自体も難しいし、それをメンテナンス・維持することはもっと難しい。 　いずれにしても企業が、ものすごく経営速度が速くなる、M&Aを行う、グローバルに海外に進出する、というように多角化し、難しくなってきているのに、それに対する明確な解決方法がない。つまり今は「混沌としている状態」だと思います。それが企業システムの実態であり、多かれ少なかれ、どの企業もグローバルでこの問題にブチ当たっているのが現状だと思います。

では、そのような問題の中でAGRAとしてそれをどう解決できるのですか？

そうですね。まず今の経営というものが動いていっている。その動いていっている経営に追いつく、ということが大事です。今のシステムというのは、やはりガチガチのシステムで、ERPであったり、業務システムというのは、非常に固くて、スタティックなデータであったり、データウェアハウスということで、経営の速度に追いつくというのが非常に苦手な形です。で、AGRAというのは、意味で繋がるモデルを持っているんですけれども、このモデルを今のシステムとは完全に切り離して、データのモデルだけを持ちます。ですから、データのモデルだけを変化させれば良いので、今のシステムが変わっていってもその速度に追随できる速さを、モデル上で実現できます。これによって、今の経営システムにスピードで追いつく、ということで、一つはその問題が解決できるかと思います。
　それから、もう一つ重要なことは、現存・既存のシステムを変えてはいけない、ということです。これは何故変えてはいけないかというと、当たり前のことですけれども、既存のシステムというのはそれなりの意味をもって存在している訳ですから、これを変えるというのは、大変なメンテナンスが必要となってくるわけです。ですので、なるべく今のシステムを変えない、特にデータだけは変えない、今のデータを変えずに繋ぐことが必要であるということです。
　そうすると、先ほどお話しましたようにAGRAはデータとモデルを切り離して持っているので、動いていくモデルに対して既存のデータを合わせていけば良い、という発想です。ですから、先ほどの「経営の速度」にも「既存のシステムを変えることなく」合わせていける。つまり、データが常に生きていきながら、既存システムの速度に合わせてメンテナンスができる。そういった大きな特長を持っています。
　それから意味でデータを持つ、ということには、他の特長があって、意味で持ちますから、人間が人間の考え方でデータを持っているということは、人間の考え方で管理が出来ます。今までのシステムというのは基本的にプログラムでデータを持ちますので、プログラムというのはプログラムを作った人しか分かりません。これは非常に大きな問題ですけれども。
　AGRAは人の感覚、特にオントロジーという手法を使っていますけれども、人のモデルで作っていますから、人が管理を出来るようになる。そして、拡張も出来る。今度はこのデータベースを繋げようと思った場合でも、その意味が分かっているから「じゃあ、これはココ（A）とココ（B）を繋げば良い」「ココ（A）とココ（C）はこう繋げば良い」という管理が出来る。これが「意味でデータのモデルを持つ」こと、そしてそれを「実データと分離させている」ことによる、大きなメリットです。

AGRAを導入した企業が最も喜んでいるポイントは何ですか？

やはり「自分の意思、自分の言葉で欲しいデータが取れること」という、コンピューターの最も原始的な要求が満たせるということだと思います。例えばBIにしても、その経営管理というものが「社長の意志」で持ってこれる。そこが出来るのがAGRAです。
　では何故今までのものだと出来にくいか、というと社長の意思が変わるからです。社長の意思は10分で変わるのに、それを作っている基となるデータウェアハウスというのは、例えば半年かけて作っています。けれど、社長の意志は10分で変わります。これは当然であって、これだけ経営環境が早く変わっていく中で、10分で変わっていくのは当然なんですね。それらに対して追いつかなければなりません。
　それから、後は社長の言葉。社長の言う「売上」って何？それは営業の言う「売上」とは違う場合があるんですね。そこをどう認識するか。そういった所がAGRAではできます。つまり、「部長の売上」という意味と「社長の売上」という意味の違いは何か、という所をモデルであらかじめ、きちんと書いておくことができます。しかも、先ほどお話したようにモデルとデータが分離されているので、モデルを変化させることによって、社長の意図が変化してもそれに追いつくことができます。
　それにより、非常にオンデマンドに近い形で、社長の意思でデータが持ってこれるし、社長の言葉でデータが持ってこれる。これはR&D部門の方でも同じですし、営業の方でも同じ。それぞれがそれぞれの言葉で、そして、それぞれのタイミングでデータを持ってくる。そういったことができる、一番近いルーツであることは間違いないかと思います。
　もう一つはデータを芋づる式に持ってこれるという特長があります。つまり、データをトレースできるんですね。品質であれば「何かの問題が起きました」（という時に）、その問題は何故起きたのか？それは部門のせいなのか？製品のせいなのか？そうして一つの問題が特定できれば、更にそれが起きた原因は何なのか？それはひょっとして組織のせいなのかも知れない、それは買った場所、若しくは買った人のせいかも知れない、そういった様々な要素をトレースできていく。それら芋づる式にデータを持ってくるということができるというのも大きな特長です。これは多分AGRAしかできないことです。
　何故AGRAでそれができるか、というと簡単な話でデータのモデルを持っているからです。つまり、関連性を持っているから、関連性で追いかけていって、「何故なの？何故なの？」という形で、芋づる式に欲しいデータを持ってくるということができます。それによって、企業の中に眠っていて、今まで活用できなかったデータを引っ張り出す事ができます。それによって気づきを得られる訳ですね。気づきを得られることによって、また新たな解決策を施行できるかもしれない、といった循環を回していける。
　しかも、モデルとデータは別になっていますから、データベースはそのままでありながら芋づる式に、まるで昔のオブジェクト指向が目指していた方向のような形で、データを芋づる式に持ってくる。こういった事ができるのも、もう一つの非常に大きな特長で、このポイントは今、既存のお客様にも非常に評価をいただいているところです。

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インタビュー［AGRA 特長、使用事例］

AGRAのテクニカルな特徴は何ですか？

非常にユニークなのが「論理」と「物理」がマッチングされている点です。論理とはこの場合はデータモデルであり、AGRAの場合オントロジーを使ったモデル。つまり人の考え方の論理を作っています。これを持ちながら、一方でデータベースとそのメタデータ、こちらは物理です。AGRAはこの論理と物理を繋いでいる。つまり、人の考え方、人の意味する所と、この物理データを繋ぐことによって人の意志でデータを持ってこれる、この構造単位を持っていることが非常にユニークであり、弊社が特許を出願しているポイントであります。

企業用の検索ソフトは沢山ありますが、AGRAとの違いは何ですか？

企業用の検索ソフトというのは企業ごとのモデルを基本的には持ってないです。この検索のロジック、これはソフトによって違いますけれども、それに従ってデータを持ってくるものです。ですので、はっきりいってしまうと、その（検索した）言葉に合わせた様々なものを持ってくるだけですので、大量のゴミが発生します。
　それから、本当に欲しいデータに中々行き着かない、という特長があります。AGRAの場合はきちんとモデル化されておりますので、そのモデルに従って、先程の芋づるであったりして、関連しているものを正確に引き当てるという特長があります。
　更には、多くの引き当てをしてもAGRAはモデルを持ってますので、そのモデルで絞り込みができます。つまり、ゴミが沢山でてしまうと「本当のデータは何？」というのが分からなくなる。これが一般的な検索ソフトが直面している大きな問題です。これはインターネット検索ソフトでもGoogleを初めとして直面している問題かと思います。
　AGRAの場合はモデルでデータを追いかけて、今度はモデルでいらないデータを切り離します。これで絞り込みができますので、「多くの気づきを得る」それから「絞り込みを行う」これを繰り返しながら「本当に欲しいデータは何？」ということを追いかけていけます。これが一般的な検索ソフトとは全く違う、一つの大きな特長です。

ではETL・EAIソフトとは何が違うのですか？

ETL・EAIソフトとは、実はAGRAを使いながら、ETL・EAIソフトの特長を引き出すこともできます。AGRAはやはりモデルを持っておりますので、それは今までお話しした「業務・人の考え方のモデル」を持っておりますので、それらモデルを活かしながらETL・EAIソフトで必要なデータを持ってくる、という組み合わせも可能ですし、今実際にそれを希望されているお客様もいらっしゃいます。ですので、違いといえば、AGRAのモデルはしっかりと企業の考え方に則した、しっかりとした業務モデルがあることが違いであり、ETL・EAIは使い方によっては、それぞれの特長を活かしながら、よりお客様にマッチングするソリューションとしてお出しする事も可能です。

AGRAの使用用途はどういったものがあるのでしょうか？

最初にですね、アプリケーションからAGRAがどう見えるか、ということをご説明したいんですけれども。
　アプリケーションからはAGRAはデータベースに見えます。実際はAGRAの下にデータベースがあるんですけれども、（AGRAが）データベースに見えます。しかし、単なるデータベースではなくて、自分の言葉で、自分の思う関連性で、という様々な切り口で、まるでキューブのように色々な角度からデータがもってこれるデータベース、キューブがついたデータベースのように見れるのです。
　で、AGRAというのはそれだけなのです。データベースがキューブのように見えて取り出せるところまで。そうすると後はそういった状況をどのアプリケーションで使うか、というのは基本的にはお客様のアイデア次第です。それはデータベースの上に色々なアプリケーションがある分だけ、同じような数のAGRAの使用用途があります。本当に一口では言えないものです。
　ただ、まあその中でも一般的に言われていますのが、まずはリアル。つまり、社長の意図であるとか、営業部門の意図であるとかいったものを、リアルタイムに近い形でデータウェアハウスを作り、そしてBIとして見ていく。そういったリアルタイムに近い形のBI、これは一つの用途です。
　それから最近良くいただきますのは、顧客DB。AGRA自体はCRMの入力部分を持っている訳ではないです。ですけど、CRMソフトのデータをどう活用するか、という意味において、様々に「顧客に意味付け」をして、顧客の優先順位をつけたり、それをサービス（部門）に提供したり、という形で使う、顧客DBを中心としたCRMソフトの活用する場として使う、という所です。
　それから製造技術。これはある大学と一緒に様々な方面で進めております。日本の製造技術というのは擦り合わせ技術で生きています。モジュール化された技術というのは、ある程度確立されたものですけれども、日本の製造技術というのはモジュール化されたものを、どう擦り合わせするかという所にポイントがあります。この擦り合わせ技術の所で、背景にあるデータをどう擦り合わせていくか、というインフラの部分でAGRAを使っています。これも既に事例がございます。
　後は生産管理。生産管理から出てくる、例えば「機械の歩留まり」であるとか、そういったデータをどうやって合わせていくか、そういった方面で使っています。これも採用になりました。
　それから薬の副作用。薬の副作用というもの様々な角度から、人により違う観点でデータを見なければならないんですけれども、これらを統一した観点から「副作用の情報を見る」というものができます。
　更にはコード。コードというのは基本的にバラバラです。で、コードというのは暗黙知があり、それぞれに意味があるんですけれども、この暗黙知とか意味を粒度を調整しながら立体的に見ていく。そういった時に、コードの意味のモデルをAGRAで作って、そして、そのモデルに対してコードを引きあわせてデータを持っていく。そういった使用方法もあります。
　本当に様々な使用方法が、常に増えていっている状況でして、AGRAは本当にデータをキューブにまとめただけですから、後はこれをどういう風にお使いいただくか、というのは、お客様のアイデア次第、そういった形でございます。

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