AI活用のつまずきポイント　「社内データ活用の壁」を乗り越える方法とは

　AI導入後に期待した成果を得られていないというケースは少なからずある。その原因としてよくあるのが、AI自体の性能ではなく、活用するための「環境」が整っていないことだ。

　特に、AIによる推論や生成の原資となるデータが「社内に散在している」ことや、「自社固有の業務データが整備されていない」ことから、汎用的な回答しか得られないケースが散見される。このような「社内データ活用の壁」を乗り越え、AIの効果を最大化するにはどうすればよいのだろうか。

　本資料では、社内データを活用できない理由について述べた上で、AIが活用できるデータを整備するための仕組み作りの進め方を具体的に解説している。さらに、データ活用基盤に求められる「一元管理」や「データの継続的な蓄積」といった条件を挙げるとともに、これらを満たし、少ない手間で構築できるプラットフォーム製品についても紹介している。AI活用を安全かつ効果的に定着させるために、ぜひ参考にしてほしい。