Do for AI シリーズ｜AI時代の競争力の鍵は、“データ”だった

こんにちは！株式会社XAION DATA 広報の鈴木です。
前回の記事では、「なぜAIは現場で使いこなせないのか？」をテーマに、多くの企業でAI活用がPoC止まりになってしまう背景についてお話ししました。 その中でも特に重要だったのが、“AIを使う準備が整っていない”という話です。では、その準備とは一体何なのでしょうか。 「AIを入れれば便利になると思っていたのに、なぜうまくいかないんだろう？」そんな違和感を感じている方も多いかもしれません。

今回は、XAION DATAが提唱する「No Data, No AI」という考え方をもとに、AIの価値を決めるのは何かについて、もう少し深掘りしていきたいと思います。

AIはデータがあるから動ける

最近では、「AIなら何でもできる」というイメージを持たれることも増えてきました。 実際、生成AIの登場によって、AIは一気に身近な存在になりましたよね。文章を書いたり、画像を作ったり、会議を要約したり…「AIが自分で考えて動いているなぁ」と感じることもあります。
ただ実際には、AIは何もない状態から動いているわけではありません。
AIは、過去のデータや行動履歴、顧客情報、会話ログ、業務データなど、さまざまな大量の情報をもとに学習し、その内容をもとに判断を行っています。
つまり、AIのアウトプットは、入力された”データ”に大きく左右されるということです。 どれだけ高性能なAIモデルを導入しても、データの状態が悪ければ、AIは本来の力を発揮できません。人間に例えてみても…古い情報、間違った情報、バラバラな情報だけを渡された状態で、「正しい判断をしてください」と言われても難しいですよね。AIもまったく同じなんです。

AIが使えないのではなく、データが使えない

実際、多くの企業では、

• 情報が古い

• 入力ルールが部署ごとに違う

• 必要なデータが散らばっている

• データ更新が止まっている

• 一部の部門やシステム内にしか情報が存在していない

といった状態が起きています。
その結果、「AIの精度が低い」「思ったほど活用できない」「PoCでは動いたのに現場で定着しない」という状況につながってしまうのです。でもこれは、AIが悪いわけではありません。実際には、AIが理解できる状態にデータが整っていないケースが非常に多いのです。だからこそXAION DATAでは、「No Data, No AI」という考え方を重視しています。AI時代に本当に重要なのは、最新のAIを入れることだけではありません。むしろ重要なのは、“AIが機能できるデータ環境を作ること”なのです。

AIが使える状態＝「AI Ready」

では、AIが機能する状態とはどんな状態を指しているのでしょうか。最近ではこれを「AI Ready」という言葉で整理しています。 AI Readyとは、“AIが理解し、活用できる状態にデータが整っていること”です。
例えば、どれだけ高性能なAIを導入したとしても、もとになる情報が間違っていたり、書き方が統一されていなかったり、更新が止まっていたり、必要なデータにアクセスできなかったりする状態では、AIは正しく判断することができません。
だからこそ重要になるのが、次の4つの視点です。

① 正確性｜データが正しい
入力ミスや重複、古い情報が少なく、データの内容に信頼性がある状態。AIは入力された情報をそのまま学習・分析するため、データの正確さは非常に重要です。例えば、すでに失注している案件が「商談中」のまま残っていれば、AIの分析結果もズレてしまいます。

② 統一性｜ルールが揃っている
部署や担当者によって入力ルールが統一されている状態。例えば同じ顧客情報でも、「株式会社XAION DATA」「（株）XAION DATA」「ザイオンデータ」と表記がバラバラだと、AIは別データとして認識してしまう可能性があります。人間であれば文脈で補完できますが、AIはルールのズレにとても弱いのです。

③ 更新性｜情報が最新になっている
必要な情報が継続的に更新され、現場の状況とズレていない状態。AIは今あるデータをもとに判断するため、情報の鮮度は非常に重要です。どれだけ優秀なAIでも、数ヶ月前の情報をもとに意思決定していては、現場感覚とのズレが生まれてしまいます。

④ アクセス性｜必要な情報につながる
必要な人・システム・AIが、必要な情報へアクセスできる状態。データが部門ごとに閉じていたり、ツール同士が連携されていなかったりすると、AIは全体を理解できません。
つまり、データを持っていることと、AIが使えることは、まったく別の話なんです。

AI時代に必要なのは、“AIを導入すること”ではない

ここまで見てきたように、AI活用で本当に重要なのは、最新AIを導入することだけではありません。重要なのは、“AIが機能できる状態を作ること”です。
だからこそ、これからの企業には、データが整理され、情報がリアルタイムで更新されているだけでなく、部門を超えてデータ同士がつながり、AIが自然に業務フローへ組み込まれているような、AI前提の構造が求められていきます。
さらに、これからのAI活用では、「社内データだけでは不十分になる」という変化も起き始めています。例えば、「顧客データ・商談履歴・業務ログ」といった企業内部のデータ（Closed Data）だけでは、市場の変化や競合動向、社会全体の流れまでは見えません。 そこで重要になるのが、「ニュース・SNS・業界トレンド・市場データ・外部公開情報」などの外部データ（Open Data）です。 AIは、社内データだけを見て判断する時代から、社会や市場の変化まで含めて理解する方向へ進み始めています。だからこそ重要になるのが、“Closed Data × Open Data”という考え方です。

さいごに

ここまでお伝えしてきたように、重要なのはAIそのものではなく、“AIが機能できる状態をどう作るか”です。 そして、その考え方こそが、XAION DATAが提唱する「Do for AI（Data Orchestration for AI）」にもつながっていきます。AI時代に、本当に価値を生むのは、AIを導入した企業ではなく、“AIが活躍できるデータ環境を持っている企業”なのかもしれません。

次回は、「Do for AI」をテーマに、AI時代に企業がどんなデータを持つべきなのかについて、さらに深掘りしていきます。

ぜひ、次回もご覧ください！

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