AI活用の障壁となる「データサイロ」、企業の構造的な課題を解消するには

　近年、日本企業でもAI活用を本格的に進める企業が増えており、すでに約半数の企業が何らかの取り組みを行っている。一方で、実際の導入に踏み切れずにいる組織も少なくない。その背景にあるのが「データサイロ」だ。

　現代の企業活動において、データは意思決定や業務効率化、AI活用の基盤として欠かせない資産だ。しかし多くの企業では、部門ごとにデータが分断され、統合的な活用が進んでいない。結果として、全体的な業務改善が思うように進まず、重複投資や監査負担の増加といった課題が生まれている。データサイロを放置すると、AIが学習・予測するのに必要なデータを十分に蓄積できず、PoC（概念実証）を実施しても成果が見えないという悪循環に陥る。経営判断に必要なデータが揃わないため、競合に後れを取るリスクも高まる。

　そこで本資料では、データサイロの解消に向けた具体的なプロセスを紹介する。データサイロを解消することで、AI活用の基盤が整い、「全社横断でのデータ活用が可能になる」「AI・高度分析の精度向上」「業務効率と意思決定スピードの向上」といった効果が期待できる。ぜひ資料で詳細を確認してほしい。