PILLAR 03 / 07
データ
この柱で見ること
AIに読ませたい資料やデータが、どこに・どんな状態であるかを把握し、使える形に整えられているかを見ます。
なぜ大切か
社内の資料を使って答えるAIの精度は、元のデータの置き場所と質で決まります。個人情報や権限の決まりがないままデータを使うと、漏えいの危険も高まります。
5つの段階で見ると
| 段階 | 状態 | この柱では |
|---|---|---|
| Lv.1 | 未着手 | 資料やデータが個人のパソコンなどに散らばり、所在が分からない状態です。どこに何があるかを一覧にすることから始めます。 |
| Lv.2 | 試行 | 共有の場所にまとまり始めていますが、古い資料や重複が残っている状態です。整理の決まりと責任者を決める段階です。 |
| Lv.3 | 部分活用 | 主なデータが共有の場所にまとまり、管理の責任者が決まっている状態です。社内の資料をAIが参照する仕組みを試す段階です。 |
| Lv.4 | 全社展開 | システム間でデータがつながり、AIで活用できる記録が残っている状態です。経営の数字をすぐに取り出せる形に整える段階です。 |
| Lv.5 | 価値創出 | データが経営と業務の判断に日常的に使われている状態です。権限と質の管理を続けることが目安になります。 |
段階ごとの次の一歩
Lv.1〜2（未着手・試行）のときの一歩
- 部署ごとに、主な資料とデータの置き場所を一覧にします。
- 個人のパソコンにある業務の資料を、共有の場所へ移す期限を決めます。
- 個人情報を含むデータの範囲を洗い出し、扱いの決まりを書き出します。
Lv.3（部分活用）のときの一歩
- データごとに管理の責任者を決め、古い資料・重複を整理する決まりをつくります。
- 役職や部署ごとに、データを見られる範囲（権限）を決めます。
- 社内の規程やマニュアルなど、範囲を絞って社内の資料をAIが参照する仕組みを試します。
Lv.4〜5（全社展開・価値創出）のときの一歩
- 基幹システム・顧客管理・会計などのデータをつなぎ、必要な数字を自動で集める仕組みをつくります。
- 商談・問い合わせ・作業の記録を、AIで活用できる形で残す決まりをつくります。
- データの質と権限を定期的に点検する時期を決めます。
診断で確かめること（本格診断の10問）
- 業務の資料やデータが、どこに・何があるかを把握していますか？
- 資料やデータが、個人のパソコンではなく共有の場所にまとまっていますか？
- 古い資料・重複・誤りを整理する決まりがありますか？
- データごとに、管理の責任者が決まっていますか？
- 社内の資料をAIが参照して答える仕組み（RAGなど）を使っていますか？
- 基幹システム・顧客管理・会計などのデータを、つないで使えますか？
- 商談・問い合わせ・作業の記録が、AIで活用できる形で残っていますか？
- 個人情報を含むデータの範囲と、扱いの決まりが明確ですか？
- データを見られる人の範囲（権限）が、役職や部署で決まっていますか？
- 売上・利益などの経営の数字を、すぐに取り出せる状態ですか？
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段階の目安と次の一歩は一般的な参考情報です。会社の状況により、取り組みの順番や内容は変わります。