データ戦略による生成AIの価値最大化とリスク統制
1. 生成AI導入における課題：データ駆動型アプローチの欠如
生成AIの導入を成功させ、その投資対効果（ROI）を最大化するためには、リスクに基づいたデータ駆動型の戦略が不可欠です。しかし、多くの組織（約6割）では、AI導入に向けた一貫した戦略や具体的なロードマップが策定されていません。これは、投資対効果の測定が困難であることに加え、ハルシネーション（もっともらしい虚偽情報の生成）といった新たなリスクへの具体的な対策が追いついていないことを示唆しています。コンプライアンス要件の遵守、リスクの定量的評価、そしてステークホルダーへの説明責任を果たすためには、堅牢なデータガバナンス体制の構築が急務となります。
2. 信頼性の基盤：一元管理されたデータとAIモデルガバナンス
AI活用の精度と信頼性は、その基盤となるデータの品質と一貫性に大きく依存します。「信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）」として機能するプラットフォームは、組織全体で利用されるAIモデルのメタデータ（バージョン、学習データ、性能指標など）を一元的に管理し、トレーサビリティを確保するために不可欠です。
ServiceNowプラットフォームは、この一元管理を実現する強力な基盤を提供します。AIモデルそのものだけでなく、そのモデルを利用するアプリケーション、関連するビジネスプロセス、さらにはプロジェクト単位でのリスクとコンプライアンス状況を統合的に可視化・管理することが可能です。これにより、個人情報保護規制やデータセキュリティ基準といった、複雑化する国内外の法規制に対しても、効率的かつ網羅的な対応を実現します。
3. プロアクティブなリスク管理：機械学習による脆弱性の予兆検知
インシデント発生後の対応に追われるのではなく、潜在的なリスクを事前に特定し、プロアクティブに対処することが、事業継続性の観点から極めて重要です。ServiceNow Security Operationsに搭載された予測インテリジェンスは、機械学習（ML）と自然言語処理（NLP）技術を駆使して、システムログやインシデントレコードといった膨大な非構造化データを高速に分析します。
この分析により、過去のデータからは見過ごされがちだった僅かな異常やパターンを検知し、潜在的な脆弱性やサイバー攻撃の予兆を特定します。これにより、変化し続けるテクノロジーリスクやサイバーリスクに対して、データに基づいた迅速かつ的確な軽減策を講じることが可能になります。
4. 投資対効果の最大化：データに基づく戦略的ポートフォリオ管理
限られたリソースを最も価値の高い施策に集中させることは、生成AIプロジェクトを成功に導くための鍵となります。ServiceNowの戦略的ポートフォリオ管理（SPM）は、感覚的な意思決定を排し、データに基づいた投資判断を支援します。
SPMを活用することで、提案されている各AIプロジェクトについて、期待されるROI、想定されるリスク、コスト、そして事業戦略との整合性といった複数の評価軸で定量的に分析・比較できます。このデータ駆動型アプローチにより、真に価値創出に貢献するイニシアチブが優先され、リソース配分が最適化されます。結果として、生成AIへの投資から得られる価値は最大化され、その実現までの時間も大幅に短縮されるのです。
データ駆動型変革を加速する、AIプラットフォームの戦略的価値
1. 市場動向と戦略の岐路：プラットフォーム中心アプローチの重要性
ある調査が示すますように、6割の組織が生成AIを競争優位性を獲得するための重要な機会と認識しています。しかし、この技術から真の価値を引き出し、市場における勝者となるのは、場当たり的なツール導入ではなく、データとプロセスを統合管理する「プラットフォーム中心」のアプローチを戦略的に選択した組織です。AI活用の成否は、個々の技術の優劣以上に、それを支える基盤の設計に大きく左右されます。
2. データとプロセスの統合が生む、飛躍的なパフォーマンス
ServiceNowプラットフォームの独自性は、先進的なAI技術と、世界レベルのワークフロー自動化に関する深い知見を単一基盤上に融合させている点にあります。この統合アーキテクチャが、「処理速度と拡張性」という定量的なパフォーマンス向上を実現する原動力です。
特に重要なのは、構造化されたワークフローを生成する能力です。これは、組織内の業務プロセスを標準化し、そこで生まれるデータを構造化することを意味します。この標準化・構造化されたデータこそが、AIの出力における精度、予測可能性、そして監査証跡の確保といったコンプライアンス要件を担保する、信頼性の高いバックボーンとなるのです。
3. ドメイン特化型LLMによる、精度とROIの最大化
ServiceNowの生成AI戦略の核心は、汎用的な大規模言語モデル（LLM）ではなく、特定の業務領域（ドメイン）に最適化された独自の「Now LLM」を活用する点にあります。このドメイン特化アプローチにより、業務特有のコンテキスト理解度が飛躍的に向上し、ハルシネーション（虚偽情報生成）のリスクを抑制。結果として「高速、低コスト、高精度、高安全性」という、エンタープライズ利用に不可欠な要件を満たすアウトプットを生成します。
さらに、マイクロサービスアーキテクチャの採用により、新たなビジネス課題に応じたAI機能を迅速かつ高いコスト効率で開発・展開できます。これは、変化の激しい市場環境において、新たなユースケースへ機動的にAI活用を拡張し、投資対効果（ROI）の早期達成を可能にすることを意味します。また、組織固有のデータセットやLLMを導入できる柔軟性も、独自のビジネスニーズに合わせたAI変革を後押しします。
4. 結論：AI投資を「実装」から「ビジネス価値」へ転換する
ServiceNowは、単なるAIツールの集合体ではなく、組織全体のあらゆるワークフローにAIをシームレスに組み込み、エンドユーザーの生産性向上から全社的な業務効率化までを実現する、ビジネス変革のためのプラットフォームです。この統合されたアプローチにより、AIへの投資は、数ヶ月や数年を要する大規模プロジェクトではなく、数日単位で測定可能なビジネス価値へと迅速に転換されます。これは、真にデータ駆動型の変革を実現するための、最も確実な選択肢と言えるでしょう。
データ活用による戦略的ギャップの解消とオペレーションの高度化
1. 課題：戦略と現場を分断する「データ活用の壁」
約6割の組織がAI導入の明確な戦略を描けていないと指摘されている背景には、根深いデータの課題が存在します。特に、顧客からのフィードバックや社内の改善要望といった、価値の高い非構造化データを、戦略的な意思決定に結びつけられていないケースが散見されます。
プロダクトマネージャーは、優先順位付けされていない大量のテキストデータの分析に膨大な工数を費やし、結果としてデータに基づく客観的な判断ではなく、最新の要望や声の大きな意見にリソースを割いてしまうリスクを抱えています。これは「戦略とデリバリのギャップ」であり、本質的には、非構造化データを分析・構造化し、戦略的インサイトを抽出するプロセスの欠如に起因します。
解決策：生成AIによる非構造化データのインサイト変換と戦略策定支援
データ活用のボトルネックを解消する強力なソリューションです。自然言語処理（NLP）技術を活用し、散在するフィードバックや要望を瞬時に分析。自動的に要約、分類、トピック抽出を行い、プロダクトマネージャーにデータドリブンな推奨アクションを提示します。
これにより、以下の変革が実現します。
分析工数の劇的な削減と意思決定の質の向上：
プロダクトマネージャーは、データの「収集」や「整理」といった前処理から解放され、インサイトの「解釈」と「アクションプラン策定」という、より付加価値の高い業務に集中できます。これにより、製品開発の優先順位付けがデータに基づいて行われ、ROIの最大化に貢献します。
開発アジリティの向上：
要望の受付から計画策定までのプロセスが、対話型インターフェースと自動化によって簡素化されます。これにより、顧客ニーズの収集から開発イニシアチブの策定までのリードタイムが大幅に短縮され、市場への迅速な価値提供が可能になります。
2. 課題：インシデントデータの増大とオペレーションの限界
デジタルサービスの拡大は、必然的にインシデントデータの爆発的な増加をもたらします。この増大し続けるデータに対し、人手によるマニュアル対応でスケールさせようと試みるアプローチは、コストの増大とサービス品質の低下を招き、いずれ限界に達します。特に、複数のシステムにデータがサイロ化している環境では、問題の切り分けと根本原因の特定に時間を要し、機会損失が拡大します。
解決策：AIによるITSMオペレーションの自動化と高度化
Now Assist for IT Service Managementは、このオペレーショナルな課題をデータ処理の観点から解決します。
定型インシデントデータの自動処理（セルフサービス化）：
仮想エージェントが、ユーザーからの問い合わせ（パスワードリセット、資産申請等）という非構造化データをリアルタイムで解析。ナレッジベースや各種システムと連携し、最適な回答やプロセスを自動で実行します。これにより、インシデント全体の大部分を占める定型的な問い合わせが自動解決され、有人対応の必要性を大幅に削減します。
専門人材（エージェント）の業務高度化：
定型業務から解放されたエージェントは、AIでは対応が困難な、より複雑で非定型な問題の解決にその能力を集中できます。これは、平均解決時間（MTTR）の短縮だけでなく、根本原因分析（RCA）の精度向上にも繋がり、再発防止という、より戦略的なIT運用を実現します。
データ駆動型ワークスタイル変革：Microsoft 365 Copilotの投資対効果（ROI）最大化に向けたデータ戦略
1. 課題提起：感覚的な期待から、データに基づく投資判断へ
今日のビジネス環境においてテクノロジー投資を正当化するには、感覚的な期待値ではなく、データに基づいた客観的なビジネスケースが不可欠です。Microsoft 365 Copilotは、組織の生産性を飛躍的に向上させるポテンシャルを秘めていますが、その真価を証明し、適切な投資判断を行うためには、導入効果を定量的に予測・測定するデータ戦略が求められます。本質的な課題は、「コラボレーションの非効率」や「煩雑なワークフロー」といった定性的な問題を、測定可能なデータへと転換し、改善インパクトを可視化することにあります。
2. 投資対効果（ROI）算定のフレームワーク
説得力のあるビジネスケースは、以下のデータ駆動型アプローチによって構築されます。
ステップ1：現状業務の生産性ベンチマーキング
まず、投資判断の基準となるベースラインデータを設定します。Copilotが影響を及ぼすであろう業務領域において、現状の生産性を定量的に把握します。
情報検索時間： 従業員が日々の業務で必要な情報（ドキュメント、メール、過去のチャットログ等）の検索に費やす平均時間。
コンテンツ作成工数： 定型的な報告書、議事録、プレゼンテーション資料の作成にかかる平均工数。
会議関連業務の負荷： 会議の要約作成や、関連タスクの洗い出しに費やされる時間。
これらのKPIを測定することで、組織内に潜在する「見えないコスト」をデータとして可視化します。
ステップ2：ユースケース別ROIの定量的シミュレーション
次に、特定した課題に対し、CopilotがいかにしてKPIを改善するかを具体的なユースケースに基づいてシミュレーションします。
ソフトウェア開発領域：
開発者がコード記述以外の業務（仕様理解、既存コードの調査、ドキュメント参照）に費やす時間をベースラインとし、Copilotのコード提案・自動生成機能による「開発時間に占める純粋なコーディング時間の割合」の向上率を予測。これにより、開発スプリントの短縮やエラー率の低下といった効果を定量的に試算します。
データ分析領域：
データアナリストが複雑なクエリ作成やデータ整形に費やす工数を測定。Copilotの自然言語によるクエリ生成機能が、この工数をどれだけ削減できるかを評価します。これにより、分析レポートの作成サイクルが短縮され、データに基づいた意思決定の速度と頻度が向上します。
ナレッジワーク領域：
Copilotが会議内容をリアルタイムで要約し、アクションアイテムを自動抽出することで削減される議事録作成工数を試算。また、メールや報告書のドラフト作成支援による時間削減効果を全社レベルで積み上げ、人件費換算でのコスト削減額を算出します。
ステップ3：データガバナンスとセキュリティ・コンプライアンスの評価
Copilotは組織内の広範なデータにアクセスするため、導入はデータガバナンスのフレームワーク内で検討されるべきです。Microsoft 365の既存のアクセス権限制御、データ分類、情報保護ポリシーがCopilotの動作にどのように継承・適用されるかを明確に評価します。これにより、生産性向上というメリットを享受しつつ、情報漏洩リスクを統制下に置けることをデータセキュリティの観点から証明します。
結論：生産性データを経営指標とする新たなステージへ
Microsoft 365 Copilotの導入プロジェクトは、単なるツール導入に留まりません。それは、これまで測定困難であったナレッジワーカーの生産性をデータとして可視化し、継続的に改善していく「データ駆動型経営」への戦略的投資です。成功の鍵は、導入前の綿密なデータ分析によるROI予測と、導入後のKPIモニタリングによる効果測定のサイクルを確立することにあります。
生成AIのエンタープライズ活用を阻む障壁と、その戦略的克服アプローチ
生成AIやAIエージェントの技術的進化は、企業の生産性向上と競争優位性構築のための新たな地平を切り拓いています。しかし、そのポテンシャルを全社規模で引き出すには、単なるツール導入を超えた、戦略的なアプローチが不可欠です。
多くの企業で聞かれるのは、「トップダウンでAI活用が指示されたものの、どこから着手し、いかにして組織全体へスケールさせるべきかが見えない」という声です。本稿では、エンタープライズ規模でのAI活用を阻む根本的な課題を構造的に解き明かし、成功事例から導き出される実践的な解決策を提示します。
AI導入以前の根本課題：形式知化されていない「現場のノウハウ」
AI活用の成否は、AIモデルの性能以前に、その学習の源泉となるデータの質と量に大きく依存します。企業の競争力の核心は、長年現場で培われてきた専門知識や判断基準、すなわち「暗黙知」にあります。しかし、この最も価値ある資産がAI活用の最大の障壁となっているのが実情です。
分断されたデータと属人化したインフラという二重の壁:
現場のノウハウは、部門ごとに最適化された多様なシステムや設備内に「データサイロ」として点在し、その形式も統一されていません。AI開発に着手しようにも、このサイロからデータを収集・統合・クレンジングする作業に多大な時間とコストを要し、プロジェクトの機動力を著しく削いでしまいます。さらに、データ基盤やITインフラ自体が属人的に構築・運用され、標準化されていないケースも多く、特定のプロジェクトは成功しても、その成果を全社的に展開（スケール）させることが困難な状況に陥っています。
これらの基盤的な課題を看過したままでは、いかに高性能なAIを導入しても、表層的な業務効率化に留まり、本質的なビジネス変革や持続的なROI創出には繋がりません。
エンタープライズAIの成功要件：スケーラビリティ、セキュリティ、コストコントロール
概念実証（PoC）の成功と、全社展開の成功は、全く異なる次元の課題です。数万人規模の利用を前提としたエンタープライズAIには、少なくとも以下の3つの要件が求められます。
スケーラビリティ:
一部署での利用から全社展開へと移行する際に、パフォーマンスが劣化せず、多様なユースケースの拡大に柔軟に対応できるアーキテクチャであること。
エンタープライズ・セキュリティ:
自社の厳格なセキュリティポリシーとデータガバナンス・フレームワークを遵守できること。入力した機密情報や自社データが、外部の汎用モデルの学習に利用されるリスクを完全に排除できる環境が必須です。
予測可能なコストモデル（TCOの最適化）:
利用ユーザー数やAPIコール数に比例してコストが青天井に増加するモデルでは、全社的な利用促進の足枷となります。利用規模の拡大を見据え、総所有コスト（TCO）を予測・管理できる計画的な投資を可能にするコスト体系が不可欠です。
成功事例から導く、実践的なソリューション・アプローチ
120社を超える企業への導入実績から見えてきたのは、これらの課題を克服するための共通のアプローチです。
特に金融機関や自治体など、極めて高いセキュリティ要件を持つ組織での導入を成功させてきた知見は、全社展開を目指すあらゆる企業にとって有益な指針となります。成功の鍵は、**「自社の管理下に置かれたセキュアな専用環境」を、「予測可能なコスト」で実現し、「具体的な業務プロセスへの組み込み」**を通じて現場への定着化を図ることにあります。
例えば、顧客が契約するAzure環境上に専用のサービスを構築するアプローチは、データ主権（Data Sovereignty）を確保しつつ、既存のセキュリティ・ガバナンスを最大限に活用する上で極めて有効です。また、ユーザー数が増加しても影響を受けない月額固定のコストモデルは、予算計画を明確化し、利用部門の躊躇をなくすことで、全社的な活用を一気に加速させます。
実際のデモンストレーションを通じて、抽象的な概念ではなく、具体的な業務プロセスの中でAIがどのように機能し、どのような価値を生み出すのかを可視化することが、現場を巻き込み、「使われるAI」として定着させるための最短距離となります。
本アプローチが特に有効となる課題認識
全社的なAI活用戦略の策定と、その実行計画を担う経営企画・DX推進部門
現場業務へのAI適用を検討するも、具体的なユースケースとROIの算出に課題を抱える事業部門
全社利用に伴うセキュリティ・ガバナンスとITコストの最適化に責任を持つ情報システム部門
自社の独自データやナレッジを安全に活用し、競争優位に繋げたいR&D・技術部門
テーマ1：AI基盤について
【再構築後】
AIモデルの精度を最大化するデータパイプライン設計：業務知識を「価値あるデータ資産」へ転換するアプローチ
AI活用の成否が、学習データの質と量に9割依存することは、データ分析の現場における共通認識です。しかし多くの企業では、AIの学習に不可欠な高品質データが、各事業部のシステムにサイロ化・分散しているのが実情です。「現場の業務知識」という名の暗黙知や非構造化データを、いかにしてAIが解釈可能な定量的データへ変換し、継続的に供給するかが、AIプロジェクトの成果を左右する最大の変数となります。
この課題を解決するには、個別のAIモデル開発に先立ち、データの収集・前処理・蓄積・バージョニング・アクセス制御を一元管理する、堅牢なデータ基盤（Data Foundation）の整備が不可欠です。これは、AIモデルのアルゴリズム選定以上に、入力データの品質を担保する「データセントリック」なアプローチへの転換を意味します。
AI開発のライフサイクル全体を支えるデータパイプラインには、以下のような技術的要件が求められます。
データ統合能力: オンプレミスやマルチクラウドに分散したデータを、セキュアかつ低遅延で集約・統合するアーキテクチャ。
高速なデータ処理: 大規模データセットの特徴量エンジニアリングやモデルの再学習を高速に実行できる、柔軟かつスケーラブルな計算・ストレージリソース。
データアクセシビリティ: データサイエンティストが必要なデータへ迅速かつセキュアにアクセスし、分析・開発に集中できる環境。
ストレージのAIソリューションおよびCTCの構築支援は、これらの要件を満たし、AI開発のライフサイクル全体を効率化するインフラのベストプラクティスを提供します。本質的な課題は、AIインフラへの投資を単なるコストとしてではなく、企業の知識資産を継続的にAIモデルへと転換し、事業価値を創出し続けるための「仕組み」への戦略的投資と捉えることにあります。実際の導入事例から、その具体的な設計パターンと投資対効果を分析・解説します。
テーマ2：サイバーセキュリティについて
【再構築後】
セキュリティログ分析の限界を超える：検知不能な攻撃の兆候を捉えるデータドリブン・ディフェンス
ランサムウェアの高度化、正規IDの悪用、生成AIによる攻撃の自動化といった近年の脅威トレンドは、共通して「従来の検知パターンからの逸脱」というデータ的な特徴を持っています。攻撃者は、正常なアクティビティログの中に自らの活動痕跡を紛れ込ませるため、単一イベントの監視（点での監視）では攻撃シグナルが極めて微弱になり、従来のシグネチャベースの防御モデルが機能不全に陥りつつあります。
「検知されない侵入」が発生する根本原因は、データ分析アプローチの限界にあります。EPPやEDRはエンドポイントという単一のデータソース分析には長けていますが、正規IDを悪用した侵入や内部での水平移動（ラテラルムーブメント）といった巧妙な攻撃は、複数のデータソースを横断的に相関分析（線での分析）しなければ、その異常性を特定することは困難です。日々生成される膨大なログデータと情報システム部門の人材不足が、人手による高度な相関分析を不可能にしており、これが「可視化の限界」の正体です。
今求められているのは、従来の「多層防御」の概念をデータ分析の観点から再構築し、「統合データ分析」へとシフトすることです。エンドポイント、ネットワーク、認証ログといった異なるレイヤーから収集されるセキュリティデータを統合し、横断的に分析することで、単体ではノイズに見える微弱なシグナルを組み合わせ、精度の高い攻撃シナリオとして検知することが可能になります。
本件は、特に中堅・中小企業のセキュリティ運用部門を対象とします。具体的な攻撃実例で生成されるログデータを基に、攻撃者が検知を回避する手口をデータ分析の観点から解説。そして、限られたリソースの中で効果を最大化するために、どのデータソースに着目し、どのような分析手法を用いれば攻撃の兆候を早期に発見できるのか、実践的な知見を提供します。シグネチャに依存しない、データ駆動型のセキュリティ運用への変革に関心のある担当者にとって、有益な情報となるはずです。
【データ資産価値を最大化する、次世代AI活用基盤とは】
1. 生成AI活用における「PoCの壁」とデータ・ジレンマ
生成AI技術は目覚ましい進歩を遂げていますが、そのビジネス実装は多くの企業でPoC（概念実証）の段階に留まっています。特に、顧客管理、財務、製品開発といった基幹業務への適用が進まない根源的な原因は、企業が保有する最も価値ある資産、すなわち「機密性の高い業務データ」の活用におけるジレンマにあります。
汎用的な外部LLM（大規模言語モデル）を利用した場合、入力された業務データが意図せず再学習されたり、外部へ漏洩したりするリスクがデータガバナンス上の大きな懸念となります。このため、多くの企業ではAIの活用が限定的な用途に留まり、保有するデータ資産の価値を最大化できていないのが現状です。
この課題を解決するためには、自社固有のデータを安全に学習させた専用のプライベートLLMが不可欠ですが、その構築と運用には、データライフサイクル全体を保護する高度なセキュリティ基盤が求められます。
2. データ分析を阻むセキュリティリスクと、その定量的影響
企業内部には、顧客情報、契約情報、研究開発データなど、事業競争力の源泉となる機密データが大量に存在します。しかし、これらのデータを生成AIで分析・活用しようとすると、情報漏洩や意図しない外部流出のリスク評価が障壁となり、セキュリティ部門から利用を制限されるケースが後を絶ちません。
ガイドラインの策定や従業員教育といった定性的な対策だけでは、この技術的リスクを完全に払拭することは困難です。結果として、データに基づいた本格的な業務改革プロジェクトは停滞し、投資対効果（ROI）を算出するフェーズに至らずにPoCが頓挫するという機会損失を生んでいます。
3. 秘密計算技術が実現する、データドリブンな意思決定環境
このデータ・ジレンマを解消する技術的アプローチとして、データと処理プロセスを暗号化したまま扱うツールがあります。
本ソリューションの中核は秘密計算技術にあり、ハードウェアレベルの安全領域（TEE: Trusted Execution Environment）内でのみAIの処理を実行します。このアーキテクチャにより、入力データ、処理中のデータ、そしてAIモデル自体が、システム管理者を含む社内外の誰からも秘匿されます。
これは、情報漏洩リスクを技術的に排除し、これまでリスクアセスメントの結果「活用不可能」と判断されてきた機密データを安全に分析・活用できることを意味します。これにより、汎用LLMでは到達不可能な、自社データに特化した高精度な分析結果を得ることが可能となり、金融、製造、医療といった厳格なセキュリティ要件が求められる領域においても、データに基づいた攻めの業務改革を実現します。
4. このようなデータ活用課題を抱える部門・担当者に
DX推進部門／新規事業部門：社内の非構造化データ（文書、設計図等）の価値を定量化し、新たな収益源や業務効率化に繋げたいと考えている責任者・担当者。
事業部門：顧客データや機密情報を活用したサービス改善やマーケティング高度化を目指しているが、セキュリティとプライバシー保護の壁に直面している方。
金融／製造／医療／公共分野：厳格なデータコンプライアンス要件を遵守しつつ、AI導入による競争優位性を確立する必要がある方。
5. 【ユースケース分析】検索機能の限界がもたらす機会損失
DXの推進により、企業のデータ蓄積量は爆発的に増加しています。しかし、従業員がそのデータにアクセスするための手段である「社内検索機能」は、多くの場合、旧来のキーワード検索に依存しています。
この「増大する非構造化データ」と「進化しない検索技術」とのギャップは、従業員が情報検索に費やす時間を増大させ、企業全体で見た場合に膨大な生産性の低下、すなわち機会損失を引き起こしています。
6. なぜキーワード検索ではデータ価値を引き出せないのか
従来のキーワード検索が限界に達している理由は、その仕組みが単なる「文字列の一致」を評価しているに過ぎないからです。データ分析の観点から見ると、以下の課題があります。
データの非正規性: 同義語や表記の揺れに対応できず、検索の再現性・網羅性が著しく低下します。
非構造化データの未活用: PDFや画像ファイルといった、テキスト情報以外のデータに含まれる価値ある情報をインデックス化し、分析対象とすることができません。
検索意図の不理解: 検索キーワードの背景にある「文脈」や「意図」を理解できないため、利用者が本当に必要としている情報との関連性が低い結果を返してしまいます。
これらの課題は、保有するデータ資産からインサイトを抽出し、ビジネス価値へと転換するプロセスを根本から阻害しています。現代の複雑な業務ニーズに応えるには、データの意味を理解するセマンティックなアプローチが不可欠です。