これでわが社もAI勝ち組。パランティア・オントロジーは社内のSAPのデータも超短期でマイグレーションして使える

パランティアCEOのアレックス・カープはいい意味で変人であり（動画を見ればわかります...）、時々突拍子もないことを言います。しかしそれはジェントルマンな経営者が多い米国企業コミュニティの中で、「AIの真実はこうだ！」とズバズバ言わざるを得ない正直な性格の表れだと言えるでしょう。彼の著書もベストセラーになっているそうです。『The Technological Republic: Hard Power, Soft Belief, and the Future of the West』#1 NEW YORK TIMES BESTSELLER

彼が最近言った印象に残る言葉に「国は"AI持てる者"（AI Haves）と"AI持たざる者（AI Have-nots）に分かれる」という断定があります。

Palantir's fourth-quarter earnings call turned into a geopolitical broadside as CEO Alex Karp blasted Canをada and much of Europe for falling behind in the artificial intelligence race, casting the global economy as a looming conflict between "AI haves" and "have-nots."​

Palantirの第4四半期決算説明会は、CEOアレックス・カープがカナダや欧州の多くの国々が人工知能（AI）競争で後れを取っていると強く批判したことで、地政学的な攻勢の場へと様変わりした。彼は世界経済を、「AI持てる者」と「AI持たざる者」との間で差が広がる、差し迫った対立構造として描いた。

-- Fortune: Palantir CEO Alex Karp says Trump has a point about the AI race: 'There's a real hesitance to adopt these kind of products in the West'（2026/2/4） PalantirのCEOアレックス・カープが、AIレースについてトランプの見方には一理あると言う：『欧米ではこうした製品の導入に対する本当の躊躇がある』

つまり国もAI勝ち組の国とAI負け組の国に二分されると言うのです。彼の論理はそのまま企業にも当てはまります。企業はAI勝ち組とAI負け組にキレイに二分されます。そしてその差がつくと根幹にAIがあるだけに修復不可能な格差となり、格差はどんどん開いて行きます。AIの怖いところでもあります。格差が開いていくメカニズムは「AIデータ・フライホイール」としてご説明しました。また、この関連の事例を含む投稿を用意しています。

「AI負け組」はどこにいる？米国のSaaSの死の本当の原因 -> AIデータ・フライホイールのあるなし

富士通のAI駆動開発のデータフライホイールが回り始めるとアクセンチュア、NTTデータ、NECが駆逐されるロジック

パランティアのオントロジーがあると、組織内の瑣末なデータが意味論的な意思決定に使える価値を持つようになり、

AIによる超絶天才的なデータ分析→

AIによる見事な意思決定分岐の提示→

意思決定権限を持つ人によるアクション→

紐づけられた全てのシステムによる迅速なプロセシング

が瞬時にできるようになります。

オントロジーの概念図（パランティア公式）

それがどのようなものかをケーススタディ的に述べたのが以下の投稿です。

Palantir（パランティア）オントロジーの凄まじい威力：中国レアアース禁輸発表の72時間後に米国が100％関税で完璧に報復できた理由

トランプのドンロー主義はまさに地経学。ベネズエラ原油がAIデータセンター電力になる流れはPalantirのAI Gothamが助言している

さて。この垂涎の的であったパランティアのオントロジーが日本企業でも割と簡単に導入できることがわかりました。難行苦行である社内のデータ統合＆オントロジーを上位レイヤで動かすことが、パランティアのAIを最大限に活用したデータマイグレーション技術によって"瞬時に"（従来比）済むからです。

パランティア公式の技術ブログの最近の投稿では、

Palantir Blog: How Palantir AIP Accelerates Data Migration（2026/1/29）

パランティアが最近強力にプッシュしているデータマイグレーションの「Octopus Model」（タコ型モデル）を説明しています。Octopus Modelにより日本企業の従来型のSAP等のデータをオントロジーが動作するようにマイグレーションすることがめちゃめちゃ速くなるのだそうです。

以下はこの技術ブログの内容を日本企業のCIOが理解しやすいようにGeminiが咀嚼、解説したテキストです。

Palantirのブログ記事「How Palantir AIP Accelerates Data Migration」の内容を、日本企業のCIOが重視する「戦略的価値」「リスク管理」「コスト対効果」の観点から要約・解説します。

Palantir AIPによるデータマイグレーションの変革

従来のデータマイグレーション（移行）は、莫大なコストと数年の歳月を要し、しかも成功率が低い「経営上の大きなリスク」でした。Palantir AIPは、このプロセスを「線形な作業」から「AIによる統合的な自律サイクル」へと進化させ、移行期間を年単位から月単位へと劇的に短縮します。

1. 従来の「負のループ」を断ち切る「タコ型モデル」

従来の移行では、抽出、変換、検証の各チームがバラバラのツールで作業するため、検証でエラーが出ると原因究明に数週間かかり、その間に元のデータが変わってしまうという「イタチごっこ」が発生していました。

AIPは、これを「タコ（Octopus）」に例えています。

• 各「腕」（特化型AI）： 各工程（コード変換、ドキュメント解析など）を個別に高速実行。

• 「中央の脳」（オントロジー）： すべての腕が持つ文脈（レガシーの構造、ビジネスルール、コンプライアンス等）をリアルタイムで共有。

• 効果： どこかでエラーが起きても、脳が即座に原因を特定し、修正をシステム全体に数分で波及させます。

2. CIOが注目すべき3つの技術的ブレークスルー

• 「データ理解」の自動化： 仕様書が不完全な古いERPや、属人化したSQL、PDFのドキュメントなどをAIPが数秒で解析。テーブル間の関係性を自動で構築し、ビジネスロジックを読み解きます。

• 「継続的検証」へのシフト： 移行の最後にまとめて行う「一発勝負」の検証ではなく、データが流れるたびにAIがリアルタイムでチェックします。不整合があれば、現場の専門家（SME）が自然言語で指示を出すだけで、AIが背後の変換コードを自動修正します。

• マイグレーション中の「業務継続性」： 新旧システムが並行稼働する「移行期間中」でも、AIPは両方のデータを統合して一つのアプリケーションとして動かすことができます。これにより、移行完了を待たずに社内システム（S/4HANA等）をベースにしたオントロジーの恩恵を早期に享受できます。

3. 期待できる経営インパクト

ブログでは、従来のコンサルティング会社が600万ドル（約9億円）と6ヶ月をかけて作成していた移行計画が、AIPなら60秒で生成可能であると強調しています。

• スピード: 数年かかる大規模移行を数ヶ月に短縮。

• コスト: 人海戦術による外部コンサル費用を大幅に削減。

• 品質: 96%以上の検証精度を稼働開始直後から実現。

• ガバナンス: AIの全推論プロセス、データリネージ（由来）、変換ロジックが自動で監査ログとして残るため、規制対応も完璧です。

結論

CIOにとって、Palantir AIPは単なる「移行ツール」ではありません。レガシーシステムの負債を早期に解消し、「マイグレーション（移行）」を「企業のオペレーショナル・インテリジェンス（運用知能）の構築」へと昇華させる戦略的アクセラレーターです。

SAPの2027年問題やレガシー刷新に直面している日本企業にとって、外部ベンダーへの依存を減らし、自社でデータの文脈を完全にコントロールしながら移行を進めるための、極めて有効な選択肢と言えます。

目の覚めるようなAIによるデータマイグレーションです。これによりオントロジーを活用した超絶天才的な意思決定メカニズムが会社の中で回り始めます。