AIに使うデータの整え方：所在・置き場所・権限・品質・責任者

AIを試してみたものの、答えが古い、部署によって数字が違う、見せてはいけない資料が混ざる、といった悩みの多くは、AIではなくデータの状態から生じます。この記事では、AIに使うデータを整える手順と、確かめておきたい点を整理します。

なぜデータの準備が大切なのですか？

AIは、学習や回答のたびにデータを使います。社内の資料を探して答える仕組み（RAG）でも、売上や在庫を予測する仕組みでも、もとになるデータが古かったり誤っていたりすれば、答えも誤ります。

AIセーフティ・インスティテュート（AISI）の「データ品質マネジメント・ガイドブック」は、データの品質が低いと誤った結果を導き出す可能性が高くなり、誤った意思決定や行動につながることがあると整理しています。AIでは大量のデータを使うため、データの品質の重要性が一層増しているとも述べています。

総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」も、AIを業務で使う「AI利用者」が取り組む事項として、正確性や、必要な場合には最新性が担保されたデータを入力することを挙げています。データの準備は、AIを安全に使うための土台でもあります。

何から整えればよいですか？

データの準備は、次の5つの観点で考えると抜けが少なくなります。

① 所在：どこに何があるかを書き出す

最初に、AIを使う業務に必要なデータが、どこにあるかを一覧にします。

• 対象の業務を先に決める：会社のデータすべてを洗い出そうとすると、終わりが見えなくなります。業務の棚卸し（業務の棚卸し表）で候補に挙がった業務から始めます。
• 形を区別する：表計算のファイルや業務システムの表のような「構造化データ」と、規程・議事録・メールのような「非構造化データ」では、整え方が違います。
• 一覧に残す：データの名前、置き場所、形式、担当部署、更新の頻度を一覧にすると、後から探しやすくなります。社内のデータの目録（データカタログ）の第一歩です。

② 置き場所：AIが参照する場所を決める

次に、AIから参照する場所を決めます。

• 正本を一つにする：同じ規程が複数の場所にあると、古い方を参照することがあります。「この場所にあるものを正しいものとする」と決めます。
• 会社が管理できる場所にする：個人のパソコンや、会社が把握していないサービスに置かれたデータは、AIの対象にしないことを基本にします。
• 画像だけの資料に注意する：スキャンしたPDFなど、文字として読み取れない資料は、文字を読み取れる形にしておきます。

③ 権限：誰が見られるかを確かめる

AIは、参照できるデータの中から答えを作ります。そのため、元のデータの閲覧権限を、AIの答えにも引き継げるかが大切になります。

• 権限の一覧を見直し、退職者や異動者の権限を外します。
• 人事・給与・顧客の個人情報など、機密性の高いデータは、権限の設計が整うまで対象から外す方法もあります。
• 総務省の「AIのセキュリティ確保のための技術的対策に係るガイドライン」は、AIの提供者の対策として、RAG用のデータへの参照権限を、利用者や役割に応じて適切に設定することを挙げています。社内でRAGを作る場合の参考になります。

④ 品質：正しさ・新しさ・そろい方を確かめる

品質は、使う目的に照らして確かめます。AISIのガイドブックは、目的に合わせて考えること、品質と費用の釣り合いを考えること、エラーの発生を受け入れ完璧を求めないことなどを原則に挙げています。

• 正しさ：数字や固有名詞に誤りがないか。誤りがあると困る項目から確かめます。
• 新しさ：改定日や更新日がわかるか。廃止した資料が残っていないか。
• そろい方：同じ取引先や商品が、部署ごとに違う名前で登録されていないか。取引先や商品などの基本となるデータ（マスタデータ）をそろえると、集計や検索の精度が上がります。
• 情報を添える：作成日、改定日、担当部署、対象者などの情報（メタデータ）を付けると、探す精度が上がり、根拠も示しやすくなります。

⑤ 責任者：中身と仕組みの担当を分けて決める

データの準備は、一度で終わりません。更新が止まると、AIは古い内容で答えるようになります。

• 中身の責任者：データを日々使う業務部門から、データごとに一人決めます。正しさと更新を担います。
• 仕組みの担当：情報システム部門などが、置き場所・権限・バックアップの仕組みを担います。
• 見直しの時期：定期的な見直しの時期と、廃止したデータを対象から外す手順を決めます。

経済産業省の「デジタルスキル標準」は、2026年4月の改訂（ver.2.0）で、AI活用の前提となるデータの整備・管理・活用を担う役割の重要性が高まっているとして、「データマネジメント」の人材の類型を新しく設けています。データの責任者の役割を考えるときの参考になります。

どんな順番で進めればよいですか？

① 使う業務を一つ決めます。 効果を確かめやすく、データが比較的まとまっている業務から始めます（「AIを使う業務の選び方」参照）。

② 必要なデータを一覧にします。 所在・形式・担当部署・更新の頻度を書き出します。

③ 対象から外すデータを決めます。 個人情報や取引先から預かった秘密情報など、扱いに条件のあるデータを分けます。入力してはいけない情報の一覧（入力してはいけない情報の一覧）の区分を使うと判断がそろいます。

④ 置き場所と権限を整えます。 正本の場所を決め、権限を見直します。

⑤ 品質を確かめて直します。 旧版の削除、名前のそろえ、改定日の付与などを行います。

⑥ 小さく試して確かめます。 実際にAIで使い、誤った答えの原因がデータにないかを確かめます。原因がわかれば、データの側を直します。

⑦ 責任者と見直しの時期を決めて、範囲を広げます。 同じ手順で、次の業務のデータを加えていきます。

つまずきやすい点はどこですか？

• 全社のデータ整備から始めてしまう：範囲が広すぎて、成果が見えないまま負担だけが増えます。業務の単位で始めると進めやすくなります。
• 権限の見直しを後回しにする：AIの答えに、本来見られない情報が混ざるおそれがあります。対象を広げる前に、権限の異なる複数のアカウントで試して確かめます。
• 個人情報の扱いを確かめない：個人情報を含むデータを使う場合は、利用目的の範囲内か、使うサービスで入力した情報がどう扱われるかを確かめます。個人情報保護委員会は、生成AIサービスに個人情報を含む指示を入力する場合の注意点を示しています（「生成AIと個人情報の扱い」参照）。
• 更新の担当が決まっていない：最初は整っていても、資料の改定や組織の変更が重なると古くなっていきます。責任者と見直しの時期を決めておきます。

チェックリスト

• 最初にAIを使う業務を一つに絞っている
• その業務に必要なデータの所在・形式・担当部署を一覧にしている
• AIが参照する正本の置き場所を決めている
• 個人情報や預かった秘密情報など、扱いに条件のあるデータを分けている
• 閲覧権限を見直し、AIの答えにも権限を引き継げることを確かめている
• 旧版や廃止した資料を対象から外している
• 取引先や商品などの名前を、部署の間でそろえている
• データに作成日・改定日・担当部署などの情報を付けている
• データごとに中身の責任者と、仕組みの担当を決めている
• 見直しの時期と、廃止したデータを外す手順を決めている