生成AIが日常業務のツールとして広がりつつある今、多くの企業が活用を進めています。一方で、導入後に「期待していたほど業務にフィットしない」と感じるケースも少なくありません。
その原因は、生成AIの性能ではなく生成AIに与えるデータにあります。十分なデータが与えられていなかったり、品質がばらついていたりすると、生成AIは力を発揮できません。
社内外のデータを整備し、高品質を維持するための活動がデータマネジメントです。
今回は「データマネジメント」の重要性と、そのノウハウを体系化した拙著『データマネジメント 仕組みづくりの教科書』について、著者である私自身の視点からご紹介します。
生成AIは「圧倒的知識量を持ちながらも、自社に関することは何も知らない新入社員」のようなものです。生成AIは一般知識の理解に長けていますが、会社固有の情報は持っていません。
人間の新入社員であれば、OJTやオンボーディングを通じて業務に必要な知識を共有します。しかし生成AIに対してはどうでしょうか。
十分なデータ教育を行わないまま現場投入し、「成果を出して」と期待してしまっていないでしょうか。
業務遂行に必要な情報が整理されたデータとして供給されて初めて、生成AIは特定領域の業務を代替・補完できるAIエージェントとして、会社へオンボーディングすることができるのです。
生成AIが社内の質問や判断に適切に応えるためには、整備されたデータにアクセスできる環境が欠かせません。しかし実際の現場では、
といったデータのバラつきが散在しています。
こうした情報を参照させた場合、どれほど優秀な生成AIでも正確な判断ができません。
生成AIに自社のトップ社員と同等のパフォーマンスを発揮させるには、データマネジメントに取り組むしかないのです。データマネジメント活動を避け、生成AIの導入に躓けば、競合との差は大きく開き続けるでしょう。
データマネジメントに派手さは無く、地道で効果が見えにくい活動ですが、
データマネジメントが会社の仕組みとして根付けば、生成AIを本当の戦力にできるという強い確信を持って、本書を執筆しました。
難しい専門書ではなく、
データマネジメントを初めて理解し、動けるようになるための一冊
として構成しています。
パート1：三者の視点を横断して「共通言語」を作る
現場・データ管理者・経営層が同じ方向を向くための整理と思考フレーム。
パート2：7つの武器で仕組み化する
体制、ルール、ガバナンス、教育など、属人化させないための実装アプローチ。
パート3：AI時代の実務に直結させる
AIエージェントとの共存を前提としたデータ基盤と運用の勘所。
AIの進化は急速です。しかし、どれほど優秀なモデルでも、思考の源泉は「データ」 であることは変わりません。データが整理されていなければ、生成AIはポテンシャルは高いが戦力にならない新入社員のままです。AI活用を成功させる近道は、ツール導入などの施策ではなく、データマネジメントに腰を据えて取り組むことです。
本書が皆さんの会社にデータマネジメントを根付かせ、AI時代を勝ち抜くための心強い相棒」となれば幸いです。