データ品質（９）

日本企業における「データ品質」と「データ整理」：信頼される情報基盤を築くために

日本企業では近年、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が加速する中で、データの利活用が経営の中核に位置づけられるようになってきました。営業、製造、マーケティング、財務、人事など、あらゆる部門でデータが生成され、蓄積されています。

しかし、いくらデータが豊富にあっても、それが正確でなければ意味がありません。誤ったデータに基づく意思決定は、業務の非効率や顧客満足度の低下、さらには法令違反のリスクにもつながります。そこで注目されているのが、「データ品質」の向上と、それを支える「データ整理」の取り組みです。

この記事では、日本企業が直面するデータ品質の課題と、整理の重要性、さらに国内で進むITトレンドを踏まえた実践的なアプローチについて解説します。

データ品質とは？なぜ日本企業にとって重要なのか
データ品質とは、企業が保有するデータが「正確で、一貫性があり、完全で、最新で、信頼できる状態」に保たれているかを示す指標です。日本企業にとって、データ品質の確保は以下のような理由から極めて重要です。

顧客対応の精度向上（例：正しい住所への配送、適切な提案）

経営判断の迅速化と正確性の向上

業務プロセスの自動化やAI活用の前提条件

個人情報保護法やインボイス制度など、法令対応の強化

特に、少子高齢化や人手不足が進む日本では、限られたリソースで最大の成果を出すために、信頼できるデータに基づく業務運営が求められています。

データ整理が果たす役割
データ品質を高めるためには、まず「データ整理」が不可欠です。日本企業では、長年にわたり紙ベースやExcelによる管理が続いてきたため、情報が部門ごとに分断されているケースも多く見られます。

データ整理とは、企業内に散在するデータを「使える状態」に整える作業であり、以下のような要素を含みます。

データの棚卸し：どこに、どんなデータがあるかを把握する

フォーマットの統一：日付、住所、数値などの表記を標準化する

メタデータの付与：データの意味や出所、更新履歴を明確にする

重複・欠損の修正：正確性と一貫性を確保する

アクセス権限の整理：情報漏洩を防ぎつつ、必要な人が使えるようにする

これらの取り組みを通じて、データの信頼性が高まり、業務効率や分析精度が向上します。

国内で進むITトレンドとデータ品質管理の進化
2026年現在、日本国内では以下のようなITトレンドがデータ品質と整理の取り組みを後押ししています。

1. データオブザーバビリティの導入
データの流れや品質をリアルタイムで監視・可視化する「データオブザーバビリティ（可観測性）」が注目されています。異常値の検出や自動アラート、履歴のトラッキングなどにより、問題の早期発見と対応が可能になります。

2. 生成AIによるデータ整備の自動化
ChatGPTのような生成AIを活用して、データの分類、タグ付け、要約、誤記修正などを自動化する取り組みが進んでいます。特に中小企業では、限られた人員でも効率的にデータ整理が行える手段として期待されています。

3. データガバナンスと法令対応の強化
日本の個人情報保護法やマイナンバー制度、インボイス制度など、法令遵守の観点からも、データの取り扱いルールやアクセス制御の整備が求められています。データ品質の維持は、こうしたガバナンス体制の中核でもあります。

4. クラウド型データ管理ツールの普及
kintone、MotionBoard、DataSpiderなど、国内ベンダーによるクラウド型データ管理ツールの導入が進んでいます。これらを活用することで、部門横断的なデータ整理と品質管理が可能になります。

日本企業が取り組むべきステップ
データ品質を高めるために、日本企業が実践すべきステップは以下の通りです。

現状の可視化：どの部門がどんなデータを保有しているかを棚卸し

品質基準の策定：正確性、一貫性、完全性などの評価基準を明確にする

メタデータ管理の導入：データの意味や出所を記録し、再利用性を高める

ツールの導入と自動化：クラウド型の品質管理ツールやAIを活用する

継続的なモニタリングと改善：定期的に品質をチェックし、改善を繰り返す

これらの取り組みを通じて、日本企業は信頼できるデータ基盤を構築し、DXやAI活用の土台を固めることができます。