多くの企業がAIのPoC（概念実証）段階で得られたデータと、本格的な実運用で必要となるデータとの間にギャップを感じ、データ運用体制、既存システムとのデータ連携といったデータに関する課題を解決できないまま、AIの本格的なデータ活用に踏み切れていないのが現状です。これらのデータ関連課題を解決しない限り、AI導入プロジェクトがPoCで止まってしまうケースが多く見られます。
AIをより身近にし、データに基づいたスムーズなAI導入を実現するためには、データ活用に関する実績豊富なパートナーとの連携が有効です。特定の企業連携（Sohwa & Sophia TechnologiesとDSR社）によるAI導入ソリューションは、SSTの組み込み技術とシステム統合の強み、そしてDSRのAIアプリ開発技術を融合することで、サーバーからエッジ、組み込みシステムまで対応可能な、パッケージソフトでは実現できない柔軟かつ伴走型のサポートを提供します。このソリューションは、AI搭載組み込み開発におけるデータ活用サポート、DSR社の汎用AIであるNoemaAIのデータ処理・分析能力、そして多様な環境における柔軟なデータ統合・システム連携といった強みを持ちます。
このアプローチは、AIを活用したシステム開発における導入ハードル（AIモデル学習に必要なデータ収集・準備、モデル構築）や実運用課題（データドリフトによる精度低下、継続的なデータ更新）、アルゴリズム開発後のデータ運用・システム連携課題（エッジデバイスや組み込みシステムとのデータ連携）といった、画像認識AI導入における具体的なデータ関連の課題に対応できます。既成のパッケージソフト試用で期待する検知精度が得られなかった経験を持つ企業は、特定のデータや環境への適応性の限界に起因する問題に直面したと考えられますが、このような柔軟なソリューションであれば、個別のデータ特性に合わせたカスタマイズにより、より高い精度を実現できる可能性があります。
また、コンタクトセンター業界においては、人件費の高騰や離職率の増加といった人材リソースと運用コストに関するデータ課題が深刻化しており、コスト削減と業務効率化が急務です。これに対応するため、AIチャットボットなどのツールによる定型的な問い合わせデータ処理の自動化が進んでいます。電話業務についても、従来のボタン操作や音声ガイダンスに限定されていたシステムに加え、AIを活用した自動応答システムが注目されていますが、その普及はまだ限定的であり、導入・運用におけるデータ関連課題（例：多様な音声データへの対応、複雑な問い合わせデータの処理）が残されています。
「カスタマーサポートはAIに任せればOK」なのかという問いに対し、データコンサルタントとしては、AIによる業務自動化は期待できるものの、すべてを任せることにはデータ処理能力の限界が存在すると分析します。AI自動応答は定型的な問い合わせデータ処理には優れている一方、複雑な質問や個別の要望といった非定型的なデータや、高度な判断を要するデータに対応しきれない場合があります。顧客満足度（顧客満足度データ）を損なわずに効率化を図るには、AIのデータ処理能力の限界を補完する工夫が必要です。
このようなAIを含めた自動応答のデータ処理に関する課題を解決するための効果的なアプローチとして、「AIと人のハイブリッド型対応」を提案します。これは、AIが定型的なデータ処理を担い、複雑なデータや判断を要するデータに対しては、人の高度なデータ処理能力を組み合わせることで、効率性（処理できるデータ量）と顧客満足（顧客満足度データ）の両立を実現する方法です。実際の導入事例を交えて、データに基づいた最適なコールセンター運用、すなわちAIと人がデータを効果的に連携・処理する体制を提案することが可能です。
データコンサルタントとして、AIの本格導入には、PoC段階で得られたデータと実運用で必要となるデータとの間のギャップ、データ運用体制、システム連携といったデータ関連課題への対応が不可欠であることを改めて強調します。特定のソリューションによる画像認識AI導入支援や、コンタクトセンターにおけるAIと人のハイブリッド型データ対応は、これらの課題を解決し、データ活用によるビジネス成果創出を実現するための有効なアプローチです。データに基づいた課題解決とAI導入支援を通じて、企業のデータ駆動型変革を推進する姿勢を示します。
AIを活用した業務自動化ツールの導入は、多くの企業にとって重要な経営課題となっていますが、その実現には様々なデータ活用関連の課題が立ちはだかっています。データコンサルタントとして分析するに、企業が直面する主な課題は以下の点に集約されます。
AI適用領域の特定: データ分析に基づいた業務プロセス評価と、AIが提供するデータ処理・分析能力が効果を発揮できる領域をどのように見極めるべきか分からない。
AIモデルの選定と評価: 自社のデータ特性やビジネス要件に最適なAIモデルをデータに基づき選定・評価する判断基準がない。
データ連携とシステム統合: AIを既存のシステムと連携させ、必要なデータフローを構築するための手段が確立されていない。
学習データとデータ準備: AIモデルの学習に必要な高品質なデータ（学習データ、教師データなど）を効率的に収集、前処理、ラベリング（アノテーション）といったデータ準備を整備できない。
データ活用基盤の選定: AI導入に必要となるデータ収集、処理、分析、モデル運用を支えるシステムやソリューションといったデータ活用基盤の全体像と適切な選定基準が分からない。
データガバナンスと運用体制: AIが扱うデータのガバナンス（利用ポリシー、品質管理など）に関する社内ルールが定まっていない。また、AIモデルというデータ資産を全社的に管理・運用する組織体制がない。
人材とスキル: AI技術とデータ分析スキルを持つ人材が不足しており、AIを活用したデータドリブンな業務推進が困難である。
戦略と責任体制: AI利用をデータ活用戦略に位置づけ、全体を統括する責任者が不在である。
投資対効果（ROI）の評価: AI導入によるデータに基づいた成果予測と投資対効果（ROI）を定量的に算出し、予算確保に向けた工数を捻出できない。
AIモデルの検証: 生成AIモデルの性能評価、特にデータに対する応答精度や安全性をデータに基づき精査・検証する体制がない。
データセキュリティとリスク管理: AIが扱うデータのセキュリティリスク、プライバシーリスク、倫理的リスクといったデータリスクを評価・管理する体制が不十分である。
法規制対応: AIが扱うデータに関する法規制（個人情報保護法など）に対応するための知識や情報が不足している。
これらの課題が解決されない限り、多くの企業がAIのPoC段階でデータ検証に留まり、AIの本格的なデータ活用と運用に踏み切れないのが現状です。
一方で、企業がAI業務自動化に関心を持っている分野は多岐にわたり、AIによるデータ処理・分析・生成が貢献できる具体的なデータ活用領域が多く存在します。例えば、経理業務における文書のデジタル化（非構造化データからの構造化データ抽出）、業務プロセス全般のペーパーレス化（紙媒体データのデジタル化と管理効率化）、業務プロセス全般の自動化（データに基づいた定型業務の自動実行）、チャットや音声認識を使った顧客対応やヘルプデスク業務の自動化（会話データ分析と自動応答）、従業員の業務における文書やプレゼンテーション資料、会議資料などのビジネスレポートの自動生成（データに基づいたコンテンツ生成）、マーケティング戦略策定などの特定業務でのインサイト獲得（多様なデータ分析による示唆抽出）、サイバーセキュリティ対応やシステムレジリエンスの自動化（セキュリティログ、稼働データ分析と対応自動化）、業務分析の自動化（プロセスデータ、パフォーマンスデータ分析）、業務指図の自動化（データに基づいた指示生成）などが挙げられます。
これらのAIによるデータ活用領域の実現には、柔軟なデータ活用基盤が不可欠です。特定のハードウェア/ソリューション提供者の考え方を引用するなら、独自仕様のソリューションはデータ活用の足かせとなり、技術的負債を増やすリスクがあります。オープンソースのツール、アプリケーション、ライブラリ、フレームワークへの移行は、データチームが使用したいツールへのセルフサービスアクセスを容易にし、データ処理・分析環境構築の時間を短縮することで、データからのインサイト抽出を加速できます。業界標準のAPIサポートは、異なるシステム間でのデータ連携を容易にする上で重要です。
分析の統合は、独自仕様ソリューションに伴うデータ統合のトレードオフを回避し、クラウドのようなシンプルなユーザーエクスペリエンスでビジネスおよび分析ユーザーのニーズ（データアクセス、データ分析、レポーティング）に対応するために重要です。データが特定のクラウドにロックインされることなく、データが置かれている場所に関わらず分析を可能にするアプローチは、データコンサルタントが推奨するデータ所在地の自由度とデータアクセス性の確保に合致します。特定のベンダー（HPEなど）が提唱する「データファーストモダナイゼーション戦略」は、チームが希望する展開環境やツールを自由に選択・使用することで、データからのインサイト獲得時間を短縮し、データファーストジャーニーを加速するアプローチです。これは、分析のための統合データソースを作成し、AI/ML主導のインサイトを実現することに繋がる、データコンサルタントが推奨するデータ統合・分析基盤構築の方向性を示すものです。
データコンサルタントとして、AIを活用した業務自動化の実現には、データ活用関連課題への体系的な対応と、オープンソース環境のようなデータ活用の柔軟性を高めるアプローチ、そしてデータファーストの視点に立った分析統合戦略が不可欠であることを改めて強調します。これらの領域におけるデータに基づいた課題解決と戦略実行支援を通じて、企業のデータ駆動型変革と競争力強化に貢献する姿勢を示します。
日本企業における生成AIのデータ活用は、Microsoft Copilotによるデスクワークのデータ処理自動化、RPAのデータ連携・処理能力の進化、そして営業・マーケティング（顧客データ、市場データ分析に基づく戦略策定）、人事業務（人材データ分析に基づくタレントマネジメント）といった具体的な業務領域でのデータ活用に向けた取り組みとして進展しています。AI駆動開発や国内の生成AI活用最新動向も、データコンサルタントとして注視している分野です。
生成AIの出現により、ビジネスにおけるデータがその価値を改めて強く認識されています。ビジネスニーズに特化した生成AIアプリケーションを構築する際には、高品質なデータが差別化要因となります。データは、汎用的なアプリケーションを、顧客やビジネスに真のデータに基づいた価値をもたらす生成AIアプリケーションへと変える鍵となります。独自の基盤モデル（FM）を構築する場合でも、既存のFMをカスタマイズする場合でも、その成功はすべて高品質なデータと、クラウド環境における強力なデータ戦略（データ収集、管理、統合、分析、活用）にかかっています。
データ連携の重要性について、McKinseyは「…企業はデータを効果的に連携させ、容易にアクセス可能な方法を確立しない限り、生成AIをファインチューニングすることができず、必然的に革新的なユースケースも開発できない」と述べており、これはデータコンサルタントが推奨するデータ統合・連携の重要性を裏付けています。生成AIモデルのカスタマイズや、データに基づいた新たなビジネスアプリケーション開発のボトルネックが、しばしばデータ連携とアクセス性の欠如にあることを示唆しています。
データとAIを効果的に活用することで、様々なビジネス価値を創出することが可能です。例えば、サプライチェーン全体にわたるデータを統合したアプリケーションとサービスを迅速に構築・進化させ、サプライチェーン全体のデータ（在庫、輸送、需要予測など）をリアルタイムで把握し、データに基づいた迅速な意思決定を行うことで、サプライチェーンを再構築できます。また、顧客データ、市場データ、運用データなどを分析し、データを収益化する機会や、データに基づいた顧客理解を通じた新しい収益源（パーソナライズされたサービスなど）を発見することで、新しい収益源と最前線を開拓できます。オンライン取引データ、行動データなどをAIで分析し、高い精度で不正行為を検知・防止することは、収益の損失を減らし、変化する脅威パターン（データパターン）に適応しながら、データに基づいたオンラインでの快適なカスタマーエクスペリエンスを提供することで、不正行為を減らし、リスクを軽減することに繋がります。モダンデータインフラストラクチャ上に、インテリジェントでスケーラブルなアプリケーションを構築することは、現在および将来にわたって増大するデータニーズと顧客需要（データに基づいたニーズ）に対応できるように、データに基づいた迅速な進化とイノベーションを遂げ、アプリケーションの進化によるイノベーションを加速することを可能にします。
データに関する非常に複雑な問題を解決し、データ活用を開始するための問いに対し、データコンサルタントとしては、まず部門間のデータサイロを解消し、技術的な決断やプロジェクトを具体的なビジネス成果（データに基づいたKPI）と一致させることの重要性を強調します。これにより、適切な人が適切なデータに容易にアクセスし、そのデータを最大限に活用できる環境を整備できます。特定のクラウドプロバイダー（AWSなど）は、データサイエンス、分析、AI、機械学習サービスを提供しており、これらを活用してデータでビジネス価値を最大化する方法を提示しています。
例えば、AWSを活用したデータによるビジネス価値最大化の方法としては、以下が挙げられます。
意思決定の質と速度を高める: データドリブンな文化を醸成し、組織全体でデータやインサイトに容易にアクセスできる環境を整備することで、ビジネスユーザーがデータを使用して、十分な情報に基づいた意思決定を迅速に行えるようにします。
カスタマーエクスペリエンスとロイヤルティを向上させる: 顧客の全体像をデータで把握（顧客データ統合・分析）することで、顧客をより深く理解し、高度にパーソナライズされたデータに基づいた利用体験を提供し、ロイヤルティ向上に繋げます。
コストを最適化する: データの収集、保存、処理、分析といったデータ活用にかかるコストを削減すると同時に、特定のクラウドプロバイダーが提供する分析、AI、機械学習サービスを活用して、データに基づいた運用状況やリソース利用状況の分析からコスト削減の新たな機会を発見します。
データコンサルタントとして、生成AIの潜在能力を最大限に引き出し、ビジネス価値に繋げるためには、高品質なデータを差別化要因とする戦略と、データサイロ解消、データ連携といったデータ活用の基盤整備、そしてAI/MLサービスを活用したデータ分析・活用によるビジネス成果創出が不可欠であることを改めて強調します。データに基づいた戦略策定と実行支援を通じて、企業のデータ駆動型変革と競争力強化に貢献する姿勢を示します。
データから高い価値を引き出す上で、効果的なエンドツーエンドのクラウドデータ戦略の構築は不可欠です。特定のクラウドプロバイダーが提供するデータサービスは、データ活用価値最大化のための包括的な基盤となり得ます。コスト最適化に役立つ料金・サービスオプションは、データ処理・管理コストの最適化という観点から評価されるべきです。包括的なデータツール群を戦略的に活用することで、企業のデータビジネス価値を最大化し、データに基づいた目に見える成果と成長、イノベーション加速、持続可能な競争優位性を築くことが可能となります。
データ活用の促進と、将来を見据えたデータ活用基盤構築戦略について理解を深めるためのステップとして、データコンサルタントは以下の点を推奨します。まず、データドリブンなソリューション領域に関する情報源（日本語ガイドなど）を確認し、データに基づいたビジネス課題解決のアプローチについて学習すること。次に、データとAIによるイノベーション促進が、データ活用の可能性をどのように拡大させるかを具体的に確認することです。
競合に勝ち続けるための適切なAIリソース、スキル、そして最も重要な「データ戦略」を組織内に確立するためには、AIセンター・オブ・エクセレンス（AI CoE）のような推進組織の構築が有効です。多くのビジネスリーダーはAIプロジェクトを早期に開始すべきだと考えていますが、その結果として、散在しコストがかさみ、セキュリティに課題を抱えたデータ活用の悪夢、すなわちデータサイロの発生、データガバナンスの不足、統合の複雑さといった問題が生じることがよく見られます。エグゼクティブが積極的に関与するAI CoEは、ビジネスリーダーが求めるデータに基づいた成果を提供しながら、AI活用におけるこのような混乱に先行して秩序をもたらすことができます。
AI CoEチームは、技術イノベーション（データ分析技術、AIモデル開発）と認知度の推進、AI活用プロジェクトの導入支援、そしてデータに基づいたビジネスに役立つ専門知識の提供に特化しています。業務プロセスへのAI組み込みは、AI CoE設立を検討する理由の一つであり、これは業務プロセスにおけるデータ収集、処理、分析、活用の自動化・高度化を目指す取り組みです。AI CoEは、管理されていないデータ活用（シャドーIT）の落とし穴を回避しながら、データに基づいた迅速な導入、資金の有効活用（データに基づいた投資対効果評価）、データ共有の促進によるコラボレーション強化、データに基づいた新たなアイデア創出によるイノベーション拡大など、貴重なメリットを提供できます。
AI CoEを成功させるためには、データコンサルタントの視点からいくつかの重要な考慮事項とベストプラクティスが存在します。例えば、組織の全体構成をデータ戦略の観点から設計し、協力者の確保が不可欠です。すべてのCoEにとって成功の鍵となるのは、適切な資金とリソースを提供する役員による早期のスポンサーシップです。特にAI CoEには、大規模な技術投資（データ活用基盤、AIインフラストラクチャ）が必要となる可能性があり、さらに専門知識を有する人材の採用や既存スタッフのスキルアップ（データ分析スキル、AI技術スキル）も必要となるため、現実的な予算を設定するための強力な裏付けが必要となります。AI、データサイエンス、そして領域および部門固有のナレッジ（ドメインデータに関する知識）に精通した専門チームを編成することは不可欠であり、チームがAIの進歩や新たなデータ活用手法に遅れをとらないよう、十分なトレーニングとスキルアップのための時間と費用を割り当てることは、組織のデータ活用能力を高めるための重要な投資です。
データコンサルタントとして、効果的なクラウドデータ戦略の構築と、AI CoEのようなデータ戦略的組織体の設立は、AI活用の推進とデータからのビジネス価値最大化に不可欠であることを改めて強調します。データに基づいた組織構築と人材育成支援を通じて、企業のデータ駆動型変革を加速し、競争力強化に貢献する姿勢を示します。
AIセンター・オブ・エクセレンス（AI CoE）の構築において、データ活用に関する専門リソースを効果的に活用することは極めて重要です。社内に機械学習部門や分析部門がある場合は、それらをAI CoEの中核に据えるか、少なくともそれらの専門知識（データ分析手法、AIモデル開発、データ処理技術）を導入することを検討すべきです。さらに、学術界、業界エキスパート、テクノロジープロバイダー、政府機関といった外部パートナーとのコラボレーションは、新たなデータセットの獲得、データ分析ノウハウの共有、先端AI技術に関する情報収集（データ）といった観点から推奨されます。
AIが実現すると期待される新しいビジネスモデル、製品、サービスごとに、データに基づいた主要業績評価指標（KPI）を明確に定義することの重要性を強調します。これらのKPIを裏付けるデータが組織内で利用可能であることを確認することが、AI戦略の成功をデータに基づき証明するための基盤となります。明確に定義されたAI戦略は、組織の目的に沿った、データに基づき測定可能な目標を持つべきです。
アプリケーションプロバイダーが自社のソリューションに組み込んでいるAI機能（特定の業務プロセスにおけるデータ処理自動化やデータ分析機能）を評価し、彼らのイノベーション・ロードマップ（将来的なデータ活用機能拡充計画）について問い合わせることも重要です。プロバイダーが計画している新たなデータ活用機能が、企業が想像もしていないような独創的なビジネス価値（データに基づいた新しい顧客体験、運用効率化など）をもたらす可能性があります。
生成AIは、問題への対処、新しいサービスの開発、顧客への対応といったビジネスプロセスにおけるデータ活用を根本的に変革しています。生産性向上（定型的なデータ処理自動化）を目指すにせよ、ビジネスに独自の価値をもたらす差別化されたアプリケーションを構築（自社データに基づいたAIモデル開発）するにせよ、高品質で適切に管理されたさまざまなデータにアクセスすることが不可欠です。高品質で関連性の高いデータを生成AIモデルに効率的に提供するためには、ただデータを収集して保存するだけでは不十分です。分析や生成モデルに必要な情報を効率的に理解、キュレーション（データ収集、選定、整理）、保護（データセキュリティ、プライバシー）するためのエンドツーエンドのデータ基盤を実装する必要があります。このようなデータ基盤戦略は、ビジネスの進化に合わせて拡大し、進化するテクノロジー（新しいデータ形式、新しいAIモデル）に適応できるように設計されるべきです。
生成AIの一般的なデータ活用ユースケースは多岐にわたります。データコンサルタントの視点から、以下にその具体的なデータ処理・生成の側面を解説します。
テキスト生成: ブログの投稿、ソーシャルメディアの投稿、ウェブページで使用するコピーなど、データ（プロンプト、スタイルガイド、参照情報）に基づいたオリジナルコンテンツを新たに作成します。
バーチャルアシスタント: ユーザーのリクエスト（非構造化データ）を理解し、タスクをデータに基づき分割し、対話（会話データ収集）を行って情報を収集し、リクエストに応えるためのアクション（システムへのデータ入力、情報提供など）を実行するアシスタントを構築します。
テキストと画像の検索: 大量のテキストデータや画像データから関連情報（データ）を検索して合成し、質問に対するデータに基づいた回答や、データに基づいた推奨を提示します。
テキストの要約: 記事、レポート、研究論文、技術文書、書籍などの長い文書（テキストデータ）から簡潔な要約（新しいテキストデータ）を作成し、重要な情報（データ）を迅速かつ効果的に抽出します。
画像生成: 広告キャンペーン、ウェブサイト、プレゼンテーションなどに使用する、データ（テキストプロンプト、参照画像）に基づいたリアルで視覚に訴える画像を迅速に作成します。
データコンサルタントとして、AI CoEによるデータ専門リソースの集約、AI戦略におけるデータに基づいた目標設定、そして生成AIを支える高品質なデータとエンドツーエンドデータ基盤の構築が、企業のデータ駆動型変革と競争力強化に不可欠であることを改めて強調します。データに基づいた戦略策定と実行支援を通じて、これらの要素を統合的に推進する姿勢を示します。
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、その仕様上、新しいテキスト、画像、音声といった多様な形式のデータを生成するために、膨大なデータセットを必要とします。LLMや自然言語処理（NLP）などの生成AIテクノロジーを最大限に活用するためには、構造化データと非構造化データが混在する複雑なトランザクションコンテキストデータを大量に扱う新しいワークロードを、データアーキテクチャで適切にサポートする必要性が生じています。また、データから学習するテクノロジーの特性上、コンプライアンス、責任、バイアスといったデータガバナンスに関する問題に、データに基づいた強固なアプローチで対処する必要性が高まっています。生成AIの登場は、データ運用方針がもはや技術的な要件に留まらず、組織のイノベーションとオペレーションを進める上で中心となる、戦略的なデータガバナンスの要素として再定義されるべきであることを強く促す「強制力」となっています。
データイニシアチブへの継続的な支援と資金確保には、経営幹部がデータ活用への取り組みをビジネスの成果（データに基づいた主要業績評価指標、KPI）に明確に結び付ける必要があります。データがいかに、直接的に主要なプロジェクトに寄与し、資金が投入されているビジネスイニシアチブの目標達成（データに基づいた目標達成度）に役立つかをデータに基づき明示することの重要性は、データコンサルタントが常に提言する点です。エグゼクティブスポンサーの存在は、部署間やビジネスイニシアチブ間でデータ運用方針を統一し、必要なデータ関連投資（データ基盤構築、人材育成など）を正当化することを容易にする、データガバナンスと投資判断における重要な要素となります。また、人員配置やプロセス構築といったデータ運用体制についても、エグゼクティブスポンサーのリーダーシップは不可欠です。
新しいツールやテクノロジー（生成AIなど）を導入する前に、データコンサルタントとして推奨するのは、戦略計画と、資金が投入されているビジネスイニシアチブを深く分析し、現在および将来のデータニーズ（必要なデータ種類、量、鮮度、アクセス性、処理要件など）を評価することです。まず、各ビジネス成果（データに基づいたKPI）の見通しから始め、それを起点にしてイニシアチブに必要なデータ基盤（データソース、データ連携、データ処理、データストレージ、データガバナンスなど）を定義することを提言します。次に、生成AIによって高速化できるデータ処理コンポーネントや、追加のデータ機能が必要なコンポーネントをデータ分析に基づいて特定します。データ基盤の価値を単独で取り上げるのではなく、生成AIのコンポーネントを含むビジネスイニシアチブ全体にもたらすデータに基づいた価値を起点に考えるべきです。
データ活用による変革を行わないリスクは、急速に変化する顧客や業界からの要求（データに基づいた要求の変化）についていけなくなる競争に取り残されるリスクに直結します。データ基盤をモダナイズし、データ活用能力を高めることで、競合他社に先駆けて新しい市場（データ分析による市場機会発見）や収益源（データ収益化、パーソナライズされたサービスなど）を開拓できる可能性が生まれます。また、ベクトルエンジンやLLMなどを扱う最先端のデータ関連の仕事に興味を持つ優秀な従業員は、データ駆動型の環境を求める傾向が強く、データに基づいた変革を行わない組織では、これらの人材を維持することが難しくなるリスクがあります。
生成AIを有効活用できるようにするためには、データ基盤構築が不可欠です。データコンサルタントの視点から、生成AI用データ基盤に必要な要素は、あらゆるワークロード、ユースケース、データタイプ（構造化データ、非構造化データ、ストリーミングデータなど）に対応する包括的で統合されたデータサービスのセット（データ収集、データストレージ、データ処理、データ分析、データカタログ、データガバナンス機能など）と、これらの多様なデータを管理するツールを備えた基盤であると言えます。これは、生成AIが必要とする多様なデータに、高品質かつセキュアな形でアクセスできる環境を構築することを意味します。
データコンサルタントとして、生成AI時代において、データ運用方針を戦略的に位置づけ、エグゼクティブスポンサーのリーダーシップのもと、ビジネスイニシアチブを起点としたデータニーズ評価に基づき、包括的で統合されたデータ基盤を構築することが、企業のデータ駆動型変革と競争力強化に不可欠であることを改めて強調します。データに基づいた戦略策定と実行支援を通じて、企業の持続的な成長に貢献する姿勢を示します。
特定のクラウドプロバイダー（Amazon Web Servicesなど）は、データベース、データレイク、分析や機械学習といった幅広い、統合されたデータサービス群を提供しており、データから高い価値を引き出すための包括的なデータ基盤となり得ます。これらのサービスは、データコンサルタントの視点から見ても、大規模なデータワークロードのスケールニーズに合わせて構築され、サービスレベルアグリーメント（SLA）によって高いパフォーマンス、セキュリティ、信頼性が保証されている点は重要です。包括的なデータツールを戦略的に活用することで、企業はデータのビジネス価値を最大化し、データに基づいた目に見える成果と成長、イノベーション加速、持続可能な競争優位性を実現できます。
生成AIに最適なデータを見つけるためには、データ品質の最適化が不可欠です。どのようなデータにも潜在的な価値はありますが、ビジネスイニシアチブ（データに基づいたKPIや目標）に沿った質の高いデータソースが、生成AIから最も関連性の高い結果、すなわちデータに基づいた有用なインサイトを引き出す鍵となります。潜在力のあるAIトレーニングデータを評価する際には、正確性、完全性、関連性といった従来のデータ品質要素に加え、生成AIの用途に応じたデータ特性を考慮する必要があります。取得したメタデータに基づいてデータ選択を自動化することは、データ準備プロセスの効率化に繋がり、モデルの出力を悪化させるデータの一般的な問題（データノイズ、欠損値、バイアスなど）に優先順位を付けて対処することは、データ品質改善の重要なステップです。
メタデータは、データに関する豊富なコンテキスト（データの意味、出所、形式、関連性など）を提供し、生成モデルがデータ分析結果や生成アウトプットを改善するために活用される重要なデータ資産です。データのインジェストから長期保存に至るまで、メタデータの取得を標準化し、インサイトを引き出せるようにするためのプラクティスとツール導入の重要性を提言します。メタデータの手動取得はデータ収集・管理コストを増大させるため、自社独自のデータに対して新しい生成AI機能（例：メタデータ自動生成、関連メタデータ検索）を優先して使用することを推奨します。そのメリットとして、分析出力の統一性向上（データ解釈の一貫性）、データの発見可能性向上（必要なデータへの容易なアクセス）、ガバナンス統制の改善（データ利用状況の追跡、ポリシー適用）といったデータ管理・活用の効率化が挙げられます。
すべてのデータは現実世界のバイアスを反映しており、生成モデルはそのバイアスを吸収することも、増幅することもあるというデータに内在するリスクを理解することが重要です。保護対象の属性に関連するバイアスがないかどうか、データソースとメタデータのプラクティスをデータコンサルタントの視点からデータ品質・倫理チェックとして確認することの重要性を強調します。適切な緩和策を講じることで、ガバナンスチームはデータバイアスに対処し、技術チームはモデル開発の初期段階から責任あるAI（データ倫理）をモデル設計に組み込むことができます。リーダーは、開発と本番使用を通じてデータに基づいた説明責任の方向性を定める必要があります。
生成モデルが適切なデータソースにアクセスする際には、厳重に統制されたデータアクセス制御が必要です。ガバナンスシステムがデータ利用の可視性を失わないように、従来のデータコンシューマーと同様に、AIモデルもアクセス権限が付与された適切なデータセットを「サブスクライブ」する必要があります。同様に、きめ細かいアクセスポリシーをデータに設定することにより、変換、埋め込み、その他の派生要素（AIモデルがデータを処理して生成する中間データや結果データ）においてもプライバシーとコンプライアンスのルールが遵守されることを保証します。これは、AI活用におけるデータセキュリティとデータガバナンスの重要な側面です。
抽出、変換、ロード（ETL）といったデータ操作は、イノベーション（データ活用による新しい価値創出）に本来活用すべき時間とリソースを消費するデータ処理の非効率性である点を指摘します。特定のクラウドプロバイダーがゼロETL（データ移動なしでのデータ連携・処理）や、データベースに組み込まれるベクトル機能（ベクトルデータ検索・処理による生成AIとの連携強化）に投資していることは、データを使用する上での煩わしさやデータ移動を減らし、顧客がイノベーションに注力できるようにするためのデータワークフロー最適化への取り組みです。データワークフローを最適化し、データの物理的な移動や再処理を最小限に抑えることができれば、異なるデータリポジトリとサービスの間でのデータの前処理や重複を減らすことができ、データ管理と活用の効率性を向上できます。
データコンサルタントとして、生成AI時代において、高品質なデータの確保、メタデータの戦略的活用、データバイアス管理、厳格なデータアクセス制御、そしてデータワークフロー最適化によるデータの移動・再処理最小化といったデータに関する課題への体系的な対応が、生成AIの有効活用とデータからのビジネス価値最大化に不可欠であることを改めて強調します。データに基づいた戦略策定と実行支援を通じて、これらの要素を統合的に推進する姿勢を示します。
AI導入における主要な課題は多岐にわたりますが、データコンサルタントの視点から見ると、その多くがデータ活用に関連しています。
AI導入におけるデータ関連課題とデータ活用によるソリューション
データコンサルタント/データアナリストの視点から、提示された内容を再構成し、データ関連課題克服と生成AIによるデータ活用ユースケースに焦点を当てて記述します。
AI導入における主要な課題は多岐にわたりますが、データコンサルタントの視点から見ると、その多くがデータ活用に関連しています。
AI導入におけるデータ関連課題とデータ活用によるソリューション
課題 データ活用によるソリューション
失敗によるモチベーション低下 フォールトトレラントな文化醸成：データに基づいた実験と失敗から学習するデータ駆動型組織文化の側面強化。
サイロ化された未処理のデータ データレイクを含む最新のデータ戦略の策定：データ統合とデータアクセス性向上によるデータサイロ解消と未処理データの活用促進。
適切なビジネスの問題の発見 技術と分野の両方のエキスパートを入れた混合チームの編成：データサイエンティストとドメインエキスパートが連携し、データ分析から真に解決すべきビジネス課題を特定するアプローチの採用。
AIのスキルギャップ 新しい組織モデル、プロセス、チーム管理哲学の採用：AI技術とデータ分析スキルを持つ人材の育成・配置と、データ駆動型組織への変革推進。
パイロットプロジェクトのその先へと持続的にスケールアップ 特定のクラウドプロバイダーのエンドツーエンドツール活用：Amazon Bedrock + SageMakerなどのツールを活用し、PoCで得られたデータに基づき、大規模なデータ量とユーザーに対応できるAIアプリケーション構築・運用。
効果測定 俊敏性、競争上の優位性、リスク許容度を優先するデータ評価フレームワーク採用：従来のROI指標だけでなく、AI導入がもたらすデータに基づいた非財務的価値（市場投入速度、リスク削減など）を評価するバリューツリーモデルなどの導入。
Google スプレッドシートにエクスポート
多くの組織がAIの取り組みに投資し、生成AIの可能性を模索していますが、導入を進めるうちにデータ収集、データ準備、モデル構築、モデル運用、データガバナンスといったデータ関連プロセスにおけるコストと複雑さがあまりに増大するのではないかという懸念を抱き、その場しのぎの対応に終始してしまいがちです。
しかし、生成AIの力を最大限に発揮し、データに基づいた成果を出すためには、データ戦略とデータ運用方針が不可欠であることをデータコンサルタントとして改めて強調します。これまでの検討で述べたステップや推奨事項は、生成AI導入におけるこれらのデータ関連課題の解決に繋がります。
特定のクラウドプロバイダーが提供するAIリソースハブや生成AIページは、AI導入の障壁（データ収集、データ準備、スキルギャップなど）を乗り越え、AIの導入を加速するためのデータ活用に関する資料や事例（データがどのように生産性を高め、差別化されたエクスペリエンスを生み出し、イノベーションを加速するか）を提供する情報源として有効です。
生成AIは、以下に示すように、データ活用を通じて創造性とコンテンツ作成強化、およびプロセス最適化加速に貢献します。
創造性とコンテンツ作成の強化におけるデータ活用ユースケース
マーケティング: ブログ投稿、ソーシャルメディアの最新情報、メールニュースレターなどの魅力的なマーケティングコンテンツの自動生成は、特定のデータ（ターゲット、テーマ、スタイル）に基づいたコンテンツを迅速に作成し、データ生成にかかる時間とリソースを節約します。
セールス: 見込み客のプロフィールデータや行動データに基づきパーソナライズしたメールやメッセージを生成することは、顧客データ分析に基づいた個別対応を実現し、レスポンス率（データ）を向上させます。顧客のセグメント、業界、製品、サービスデータからセールススクリプトや説明時のポイントを生成することも、関連データに基づいたナレッジ生成として有効です。
製品開発: 特定のインプットデータや制約データに基づいて複数のデザインプロトタイプを生成することにより、アイデア出しのフェーズにおけるデータに基づいた迅速な探索を可能にします。ユーザーのフィードバックデータや特定の制約データに応じて既存のデザインを最適化することも、データに基づいた反復的な改善として有効です。
プロセス最適化の加速におけるデータ活用ユースケース
ドキュメント処理: 生成AIを活用した質問と回答により、ドキュメントやインサイトからデータを自動的に抽出し、要約することによって、非構造化データからの構造化データ抽出、および重要な情報（データ）の迅速な抽出・理解によるビジネスオペレーションの改善を実現します。
データ拡張: 機械学習モデルのトレーニングに使用する元のデータセットが小規模であったり、偏ったものであったり、機密性が高いなどのデータに関する課題がある場合に合成データを生成することは、限られた実データから追加の学習用データ（合成データ）を作成し、モデル性能を向上させるデータ拡張手法です。
サプライチェーンの最適化: さまざまなサプライチェーンシナリオ（データ）を評価して最適化することにより、物流データ、在庫データ、需要予測データなどを分析し、データに基づいた意思決定によるロジスティクス改善とコスト削減を実現します。
データコンサルタントとして、AI、特に生成AIの本格的なビジネス活用には、データ関連課題への体系的な対応と、データに基づいた成果評価、そして具体的なデータ活用ユースケースの実行が不可欠であることを改めて強調します。データ駆動型の組織文化醸成と、データ活用基盤・スキルの強化を通じて、企業の競争力強化とデータ駆動型変革に貢献する姿勢を示します。
多くの組織がAIとMLをある程度使用している（約98%の組織が使用）にも関わらず、AI/ML戦略が進んでいると回答する組織はわずか26%に留まり、AI/MLが組織に変革をもたらしたと報告する組織は57%に過ぎません。この現状は、AI/MLのデータ活用がPoC（概念実証）段階に留まり、データに基づいた組織変革やビジネス成果に繋がっていないという課題を示しています。
AI/MLを本格導入し、ビジネス成果に結びつける上で、データ関連の主要な障壁が存在します。業界固有のユースケースに合わせて独自のデータプラットフォームを構築し、AI/MLソリューションを開発する必要があることに加え、AI/MLを実装するための専門知識習得やデータ活用パートナーの選定が困難である点、そしてAI/ML投資のROIをデータに基づき定量的に測定することが難しい点が挙げられます。AI/MLを使用している組織の58%が専門知識/パートナー不足とROI測定を本稼働の2大障壁としているというデータは、これらの課題がデータコンサルタントが解決を支援すべき喫緊の課題であることを裏付けています。ROI測定の困難さは、AI/MLがもたらすデータに基づいた非財務的価値を含めたビジネス成果を適切に評価する指標や手法が未確立であることに起因する課題です。
MLモデルのアイデアを発展させ、データに基づいた効果を得る際に成功を収めるには、AI/MLに合った専門知識（データ分析、モデル開発、データエンジニアリング）と、データ処理、モデルトレーニング、推論実行に適した専用のシステム、すなわちAI/MLインフラストラクチャが必要となります。特定のハードウェア/ソリューション提供者（HPEなど）は、このようなニーズに対応するため、モデルトレーニングおよび開発ソフトウェアとハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）を組み合わせ、データ処理・モデルトレーニングを最適化された環境で提供するターンキーソリューションなどを用意しています。このソリューションは、エキスパートによるインストールおよびサポートサービスに支えられ、データ活用基盤の導入・運用を支援します。
このようなAI/MLインフラストラクチャソリューションは、データ処理・モデルトレーニングの効率化に貢献する機能を備えています。例えば、分散トレーニング機能は、コードやインフラストラクチャの再構成なしにGPUクラスター全体でMLを実行できる、データ処理のスケーラビリティと効率性向上機能です。また、ハイパーパラメーターの自動最適化機能は、データに基づいたモデル性能評価とチューニングプロセスを自動化し、精度の高いモデルを短時間で自動的に見つけ出してトレーニングすることを可能にします。
このような柔軟なアーキテクチャは、AI/MLモデルの精度向上とバイアス削減（データ品質、データ倫理）に貢献し、ビジネスニーズに合わせたアジリティを維持しながらAI/MLの規模を拡大（データ量増加、ワークロード拡大への対応）するための基盤となります。最終的には、フレキシブルな消費モデルによってスーパーコンピューティングのスピードでAI/MLを実行することで、データ処理速度向上とコスト最適化を実現できます。これは、データファーストモダナイゼーション戦略、すなわちデータ活用の優先とそれを支える基盤構築の実行を、AI/MLモデルの開発とリンクさせてビジネス成果（データに基づいた成果）を実現することを可能にするアプローチです。
AI/MLモデルの精度は、トレーニングデータとモデルが処理できるデータの質に直接影響を受けます。精度を最大限に高めるまでPoC段階で留まるのは、データ品質の課題が解決されていないことを示唆します。質の高いデータを使用できない原因として、データプライバシーやデータ所有権のルール、規制、ポリシー、制約といったデータガバナンスと法規制に関する課題がある点を指摘します。また、同じように大きな課題として、集中型のトレーニングおよび開発モデルで膨大なデータの移動や複製が求められることが、システムの効率を低下させ、モデルで使用できる質の高いデータが減少してしまうというデータ処理・管理の課題があります。これは、データが分散している現状において、データを移動・複製することなく効率的にモデル学習・推論を行う必要性を示唆しています。
データコンサルタントとして、AI/MLの本格導入とビジネス成果創出には、データ関連の主要障壁への体系的な対応、データ処理・モデルトレーニングに適した専用システムの活用、そしてデータファーストの視点に立ったデータ管理・運用戦略が不可欠であることを改めて強調します。データに基づいた課題解決とAI/MLインフラストラクチャ戦略実行支援を通じて、企業のAI/ML活用成熟度向上と競争力強化に貢献する姿勢を示します。
AIの取り組みの結果を測定する際に、従来のプロジェクトROI（定義された開始点・終了点、予算、リターンといった財務データに偏重した指標）の観点では視野が狭く、イニシアチブの成功を阻害しかねないことを、データコンサルタントの視点から分析します。プロジェクトが所定期間内にデータに基づいたプラスの財務的利益を生み出さない場合に企業が興味を失うリスクは、AI投資をデータに基づいた長期的な視点で捉え、より広範なビジネス価値を評価する必要性を示唆します。経営幹部とITスタッフは、最適化対象プロセスに関するデータに基づき、成功が企業にとって何を意味するかに基づいてAIの取り組みを測定する必要があります。数え切れないほどの反復を数年かけて行わないと真の「成果」が得られない可能性は、AI導入におけるデータに基づいた継続的な改善と評価プロセスの重要性を示しています。
AIイニシアチブを計画する際には、期待される短期的な財務成果データよりも、俊敏性、競争上の優位性、リスク許容度といったデータに基づいたレンズを通してプロセスを見る方が有効です。「Xか月後の投資収益率は？」という問い（短期的なデータに基づいた評価）を重要視しない方が、組織はより大きな成功を収めることができる可能性があります。「これに投資しなかった場合、X年後にテクノロジーが成熟したときに競合他社から後れをとるのでは？」といった問いかけは、データに基づいた長期的な競争力リスク評価として重要です。
従来のROI指標はAIのビジネスへのデータに基づいた影響を測定する上で最善のアプローチではないかもしれませんが、影響を測定すること自体は可能です。これには、これまでのデータ評価方法とは異なる視点が必要です。AIの結果は、「バリューツリー」のようなモデルで測定できることを提案します。このモデルでは、ツリーの幹は従来の「収益率」データ（財務データ）を表し、幹から伸びる枝は、自動化されたプロセスにより節約された時間（業務効率データ）、新しいリード、市場、機会の特定（市場データ、営業データ）、顧客サービスの改善（顧客満足度データ、応答時間データなど）、アップセルの増加（売上データ、顧客行動データなど）といった、AIがもたらすデータに基づいた非財務的・戦略的ビジネス成果の価値を表します。組織、業界、イニシアチブによってバリューツリーの枝（評価すべきデータ項目）は異なります。より総体的かつ長期的なモデルを通じてAIの成功をデータに基づき測定することにより、組織はビジネスの未来に向けた最良の結果（データに基づいた目標達成）を追い続けることができます。
特定のクラウドプロバイダー（Amazon Web Servicesなど）は、データ活用の次のステップを踏み出すためのAIソリューションを提供しています。彼らのソリューションは、最も包括的なクラウドサービス（データサービスを含む）を基盤に構築され、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）、セキュリティ、分析といったデータ処理・分析能力によって生成AI向けに最適化されています。世界で最も幅広いAIサービスセットを提供し、多数の顧客（10万を超えるお客様が特定のクラウドプロバイダーでAIワークロードを実行しているというデータは、その実績とデータ処理能力の証です）がAIワークロードを実行していることは、その実績とデータ処理能力の証です。生成AIは組織で新しいビジネス価値（データに基づいた価値）を実現できる可能性を秘めています。カスタマーエクスペリエンスの改革（顧客インタラクションデータ分析、パーソナライズ）、生産性の向上（定型データ処理自動化）、成長の加速（市場データ、顧客データ分析による新たな機会発見）といった、生成AIが顧客のビジネスをデータに基づき変革する力を秘めている点を強調します。
生成AIは、データ活用を通じて様々なユースケースでビジネス価値を創出します。
カスタマーエンゲージメント領域における生成AIのデータ活用ユースケース
チャットボットとバーチャルアシスタント: 生成AI搭載チャットボット、音声ボット、バーチャルアシスタントを活用した顧客問い合わせ応答の自動化は、顧客のセルフサービスプロセスをデータに基づき合理化し、運用コスト（データ処理コスト）を削減します。
エージェントアシストと会話分析: エージェントと顧客間の会話データ分析は、エージェントのパフォーマンスデータ向上、コンタクトの初回解決率データ改善、ナレッジ検索（ナレッジデータアクセス）、通話内容要約（会話データ要約）、問題解決（問題データ分析）といったタスク強化に繋がります。マネージャーは会話データ分析から貴重なインサイト（データ）を引き出し、カスタマーエクスペリエンス向上、エージェントパフォーマンスデータモニタリング、ビジネスパフォーマンス向上を実現できます。
パーソナライゼーション: 顧客データ（属性、行動、嗜好など）の全体像を把握し、よりパーソナライズされたデータに基づいた利用体験を提供することは、個別にキュレーションされたサービスやコミュニケーションを通じて、カスタマーエンゲージメントを高めます。
従業員生産性向上における生成AIのデータ活用ユースケース
対話型検索: 対話型インターフェイスを介した正確な情報（データ）の迅速・容易な検索と要約は、従業員が必要なデータに効率的にアクセスし、データ処理時間を短縮することで生産性を向上させます。
コード生成: デベロッパーのコメントデータとコードデータに基づいてコード提案を生成することは、アプリケーション開発プロセスにおけるコーディング作業（データ生成）を加速し、開発時間を短縮します。
自動レポート生成: 財務レポート、要約、予測をデータに基づき自動的に生成することは、レポート作成にかかる時間（データ処理時間）を節約し、誤り（データ入力・計算ミス）を削減します。
データコンサルタントとして、AI、特に生成AIのビジネスへの影響を適切に評価するためには、従来の財務データだけでなく、非財務的・戦略的なデータを含めたより総体的かつ長期的なデータ評価フレームワークが必要であることを改めて強調します。データに基づいた成果測定と、具体的なデータ活用ユースケースの実行を通じて、企業のAI投資の価値を最大化し、データ駆動型変革を推進する姿勢を示します。