AIのビジネス活用を最大化するために、データ完全性が必要な理由とは？

　あらゆる組織が先を競うように、AIのビジネスへの実装と活用を進めようとしている。特に大規模言語モデルをベースとする生成AIの登場により、単なる自動化や予知分析にとどまらず、競合優位性を強化できるようなコンテンツやアイデアなどを創出できるツールになったことが、AI実装に向けた取り組みの強力な推進力となっている。

　しかし、AI駆動の原資となるデータが適切でなければ、AIアプリケーションによる出力結果も、誤ったものになりかねない。AI活用によるビジネス成果を最大化するためには、データ完全性が必要になる。言い換えれば、正確性、整合性、コンテキストを持ったデータということになる。

　本資料では、ビジネスにおけるAI活用を成功させるためには、信頼できるデータ完全性が必要であると提起し、6つの利用方法に基づきその理由を述べている。さらに、多くの組織でこのデータ完全性が実現できていない理由とともに、現状の課題を解消するための具体的な方法についても解説しているので、参考にしてほしい。