AI Readyデータマネジメントで「成果を生むAI活用」へ。現場常駐でビジネスとデータをつなぎ、企業の意思決定を革新するメンバーズの挑戦

当時、データマネジメントという概念はあまり理解されておりませんでしたが、 データの品質が低いために分析精度が落ちたり、部門間でデータの定義が違ってハレーションが起きたりすることはよくありました。機械学習をビジネスに適用する先端的な動きもありましたが、整備されていないデータを使おうとすると、どうしても「間違った結果」を導き出してしまいます。

また、DXの推進に伴い取得できるデータ量が爆発的に増えるなかで、データ品質の担保と管理コストの維持は大きな課題でした。

なぜこうした問題が解決されなかったのかといえば、真っ向から取り組める人材が技術的にも組織ミッション的にもおらず、部門の狭間でデータマネジメントが抜け落ちていたからです。私たちは取引先企業への常駐を通じて「部署間にある誰かがやらなきゃいけないこと」を拾い上げてきましたが、今振り返るとその多くがデータマネジメントと言われる仕事でした。

AIが企業の業務に深く取り入れられるようになった今、この「データマネジメントの不在」という問題が、より致命的なものとなっています。

多くの大企業は何かしらのAIを導入していますが、組織全体で業務プロセスに組み込むとなると、データエンジニアが発生ベースでデータを整備するやり方では通用しません。現場には「データを綺麗にしなければAIの回答精度が上がらない」という課題感はあっても、「じゃあ具体的に何からどう進めたらいいのだろう」と迷走しているのが実態です。

なぜかというと、ファーストアクションとして何をするべきか、どこをゴールにするかが整理できていないからです。とりあえず「業務効率化」にゴールを置きがちですが、これだけでは本質的な事業貢献にはつながりません。また、現場は上から「AIエージェントで何かやって」と指示されて困り果て、データ品質が低いまま実装して成果が出ないという負のスパイラルに陥っています。

本サービスは、データマネジメントを単なるデータ整備施策ではなく、AIによる業務改善から意思決定変革までを支える土台として位置づけています。最大の特徴は、「1つの業務から小さく実践すること（スモールスタート）」です。 最初から大風呂敷を広げて全社のデータ基盤を構築するようなアプローチはしません。それよりも、成果につながりやすい「最初のユースケース」を絞り込み、徹底的にスコープをコントロールします。

さらに、実際に現場でAIを活用しながら現場の細かな違和感やフィードバックをリアルタイムにキャッチし、その活用で得たフィードバックを全社的なデータ・AIガバナンスに反映させていきます。これにより、現場に寄り添いつつ全体的な統制も取れるAI活用の土台を作っていくことができるのがこのサービスです。

AIが数字の「意味」を正しく解釈するためには、AIが参照できる形で「ビジネスのコンテキスト（文脈）」を明示的に整理・定義する必要があるからです。以前から業務や部署ごとにデータ定義がズレていることは現場で痛感していましたが、「AI活用においてなぜデータマネジメントが必要なのか」という問いは、世のなかに十分認知されていませんでした。

そこで着目したのが、この「ビジネスのコンテキスト」という概念です。ここでいう「コンテキスト」とは、業務マニュアル、指標の計算ルール、用語定義、例外処理の履歴など、すべて文字や数値として書き出される実在のデータです。これらを明示的に整理・定義し、AIが参照できるように整えなければ、AIは数字の意味を正しく解釈できません。

たとえば「今月の売上が前年比10%減少した」というファクトがあっても、それが季節変動なのか特定商品の販売終了なのかで意味は180度変わります。データの背景にある情報こそが業務コンテキストです。これまでは社員が暗黙知として処理していましたが、AIがデータを直接読み込んで仕事をする時代になり、その方法は通用しなくなりました。

データをAI用に整理することで、人とAIが同じ前提で実務に活用できる「AI Ready」な状態を目指します。当社の支援では、AI・データの専門人材が企業の現場に常駐し、関係部門をつなぎながら、AI活用ユースケースの実行、改善、ルールや運用の整備、運用定着まで伴走しています。