CTOがいない会社で起こる典型的な問題のパターンとは？

重要ポイント

• 典型例: 外注先の言い値をそのまま受け入れる
• 属人化: 唯一の担当者が退職しシステムが止まる
• AI特有の例: n8n未知・構造化データとベクトルDBの混同・情報漏えい

Q. 最も典型的な問題は何ですか？

A. 経営者が技術的に妥当かどうかを自分では判断できないまま、外注先の言い値や言い分をそのまま受け入れてしまい、あとになって高すぎる保守費用や、身動きの取れないシステムに気づくという流れです。

Q. なぜ、この問題はなかなか気づかれないのですか？

A. 技術的な妥当性を判断する物差しが社内に無いからです。相場を知らなければ、高いのか安いのかも判断できません。気づいたときには、すでに長期の契約関係ができあがっていることが多いです。

Q. 属人化の問題はどうですか？

A. システムが分かる人が社内にたった1人しかおらず、その人が退職した途端に、誰もそのシステムに触れなくなってしまった例を複数見てきました。

Q. AI導入が広がる中で、新しい問題も出てきていますか？

A. n8nのような自動化ツールの存在を知らないままAIシステムを組み立てて収拾がつかなくなる例、構造化データとベクトルデータベースの違いが分からず「とにかく何でも保存して、あとでAIに聞けば何とかなる」と考えて破綻する例です。膨大なデータの中から正しい情報を取り出すことはAIにとっても簡単ではなく、間違った回答を出しやすくなります。それに人が気づかないまま社内で共有したり、顧客に伝えたりすることで、大きなトラブルに発展します。

Q. 他にはどんなトラブルがありますか？

A. AIのチャットに機密情報や顧客情報をそのまま入力してしまう、データベースの操作に不慣れなスタッフに任せて壊してしまう、データベースの情報をスタッフに持ち出されるといったトラブルも実際に見てきました。

Q. こうした会社を支援するとき、最初に何から手をつけるのですか？

A. まず、今のシステムと契約関係を、経営者と一緒に棚卸しすることから始めます。何にいくら払っていて、誰が何を分かっているのかを可視化するだけで、問題の所在がはっきりしてくることが多いです。

Q. こうした会社を支援するとき、最初に何から手をつけるのですか？

A. まず、今のシステムと契約関係を、経営者と一緒に棚卸しすることから始めます。何にいくら払っていて、誰が何を分かっているのかを可視化するだけで、問題の所在がはっきりしてくることが多いです。