AI活用のつまずきは、データから

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AIのツールを契約して試してみたものの、「思ったような答えが返ってこない」「社内の情報をうまく使ってくれない」という声をよく聞きます。原因を探っていくと、AIの性能ではなく、AIに渡すデータの状態に行き着くことが少なくありません。この記事では、データでつまずく典型と、その乗り越え方を整理します。

なぜ、AI活用はデータでつまずくのですか？

AIは、渡されたデータをもとに答えを作ります。社内の規程を参照して答えさせる場合も、売上のデータを分析させる場合も、元のデータが古かったり誤っていたりすれば、AIの答えも古く、誤ったものになります。

総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」でも、AIを使う事業者に対し、正確で、必要に応じて最新の状態が保たれたデータを入力することが示されています。AIを上手に使えるかどうかは、データの状態に大きく左右されます。

また、経済産業省の「デジタルガバナンス・コード3.0」では、経営陣がデータを価値を生み出すための大切な資産の一つとして認識することが望ましいとされています。データを「業務の副産物」ではなく「経営の資産」として扱う考え方は、AI活用の土台になります。

情報処理推進機構（IPA）が2026年7月16日に公表した「DX動向2026」のポイントでは、データのデジタル化や業務の効率化の成果は高い一方、企業価値の創出につながる成果は低い状況が続いていると示されています。データをデジタルにすることは進んでいても、それを使える形に整え、価値に結びつける段階には、まだ課題が残っていると考えられます。

よくあるつまずきには、どのようなものがありますか？

中小・中堅企業でよく見られるのは、次のような状態です。

• 散らばっている： 同じ種類の資料が、個人のパソコン、部署の共有フォルダ、メールの添付、紙の書類に分かれて置かれている
• どれが最新かわからない： 「最終版」「最終版2」のようなファイルが並び、どれを使えばよいか担当者にしかわからない
• 形式がそろっていない： 同じ取引先の名前が、表記の揺れ（株式会社の有無、略称など）で別々に登録されている。日付や金額の書き方もばらばら
• 責任者がいない： そのデータが正しいかを誰が判断するのか、決まっていない
• 権限が整理されていない： 見てよい人の範囲が決まっておらず、AIに取り込むと、本来見られない人にも情報が届いてしまうおそれがある
• 扱いの決まりがない： 個人情報や取引先から預かった情報が混ざっていて、AIに使ってよいか判断できない

文書や画像、音声の記録のように、表の形になっていないデータ（非構造化データ）は、とりわけ置き場所や版がばらばらになりやすい種類です。社内の規程やマニュアルをAIに参照させる使い方では、こうしたデータの整理がそのまま答えの質に表れます。

これらは、AIを使う前から業務の中にあった課題です。AIを使おうとしたときに、まとめて表に出てくると考えるとわかりやすいかもしれません。

どこからデータを整えればよいですか？

すべてのデータを一度に整えようとすると、時間がかかり、途中で止まりがちです。次のように、範囲を絞って進めると効果を確かめやすくなります。

① AIを使いたい業務を一つ決める

たとえば「社内の規程やマニュアルについての質問に答える」「月次の売上を部署ごとにまとめる」など、具体的な業務を一つ選びます。

② その業務で使うデータを洗い出す

業務に必要なデータが、どこに、どんな形式で、どれだけあるかを一覧にします。社内データの棚卸し表のひな形も使えます。

③ 最新のものを決め、古いものを分ける

同じ資料が複数ある場合は、正しい最新版を一つに決め、古い版は別の場所に移すか、版の付け方の決まりをつくります。AIに参照させるのは、最新版の置き場所だけにします。

④ 責任者と権限を決める

データごとに、中身が正しいかを判断する業務の側の責任者を決めます。あわせて、誰が見てよいかの範囲を決め、AIに取り込む範囲がその範囲を超えないようにします。

⑤ 扱いの決まりを確かめる

個人情報や取引先から預かった情報が含まれる場合は、利用目的の範囲か、AIのサービスに入れてよいかを確かめます。迷う場合は、個人を特定できる情報を除いて試します。

⑥ 小さく試し、直しながら広げる

整えたデータでAIを試し、答えの質を確かめます。誤った答えが出たときは、AIの設定だけでなく、元のデータに原因がないかも確かめます。うまくいったら、同じ手順をほかの業務に広げます。

データを整えるとき、役割はどう分ければよいですか？

データの整備は、IT部門だけ、業務の部署だけでは進みにくい取り組みです。次のように役割を分けると進めやすくなります。

• 経営層： データを資産として扱う方針を示し、整備にかける時間と予算を認めます
• 業務の部署： データの中身が正しいか、どれが最新かを判断し、日々の更新の決まりを守ります
• IT部門・委託先： 置き場所、権限、バックアップ、AIとの連携の仕組みを整えます

整えたデータは、放っておくとまた古くなり、散らばっていきます。整える作業を一度きりのものにしないために、データを更新したときの手順、古い版を移す時期、責任者が交代したときの引き継ぎを、業務の決まりとして文書にしておくとよいです。半年や1年ごとに、置き場所と責任者の一覧を見直す時期を決めておくと、状態を保ちやすくなります。

デジタルガバナンス・コード3.0では、法令などにそったデータの管理（データガバナンス）が、取引先などからの信頼の向上につながるとも書かれています。データを整えることは、AIのためだけでなく、会社の信頼を支える取り組みでもあります。

具体的な手順は、AIに使うデータの整え方、社内データの棚卸しの進め方、Excelのデータを、AIで使える形に整えるで詳しくまとめています。