昨今、「AI Ready」という言葉を耳にする機会が増えています。この言葉自体は決して新しいものではなく、日本国内においては、2019年に日本経済団体連合会（経団連）が公表した提言「AI活用戦略～AI-Ready社会の実現に向けて～」の中で大きく取り上げられました。
現在では、「AI Ready」という言葉は「個々の企業がAIを活用できる状態にあるか」を問う言葉として、改めて注目されています。
今回は、AI Readyに向けて企業はどのようなアクションを行うべきか、詳しくご紹介します。
目次
まずは、AI Readyの定義と必要性を整理します。
AI Readyは文脈によって広義に使われますが、企業活動においては一般的に、「組織やシステムがAIを効果的に活用できる準備が整っている状態」を指します。
AIをビジネスで活用するためには、安全性や公平性、法的リスクの排除といったガバナンスの視点、あるいはAIを使いこなす人材の育成など、多角的な準備が必要です。しかし、その中でも技術的に最も重要視されるのが「データを利用できる状態であるか」という点です。
AIを導入するというと、最新のAIツールやサービスの契約をイメージしがちですが、AIが正しい答えを導き出し、業務を効率化するためには、そのインプットとなるデータが不可欠です。単にツールを導入するだけでなく、AIが学習・処理するための高品質なデータをすぐに利用できることが、企業における「AI Ready」の本質と言えるでしょう。
AIが出力する結果の精度は、入力されるデータの質と量に依存します。どれほど高性能なAIモデルを採用しても、学習させるデータが古かったり、間違いだらけだったりすれば、AIは誤った予測や判断を下してしまいます。
一方で、多くの日本企業においてはデータが各部門に散在し、形式もバラバラとなっているのが現実です。AIプロジェクトを立ちあげようとしても、AIに投入する前のデータ収集や加工処理に時間と労力が割かれ、肝心の分析や活用までたどり着けないケースがみられます。
競合他社に遅れを取らないためにも、迅速にAIを業務プロセスに組み込むための基盤整備、すなわち「AI Ready」な状態への変革が急務となっているのです。
いざ「AI Ready」な企業を目指そうとしたとき、多くの企業が直面するのが「データの壁」です。ここでは、代表的な3つの壁について解説します。
最も大きな壁が「データのサイロ化」です。企業のデータは、会計システムなどの基幹システムや営業支援などのSaaS、ファイルサーバー上のExcelファイル、クラウドストレージなど、物理的にも論理的にも分断された場所に保管されています。
それぞれのシステムは特定の業務遂行のために最適化されており、他システムとの連携を前提としていないことが多々あります。例えば、AIに「売上と天候と顧客の声を掛け合わせて分析させたい」と考えても、データがつながっていないため、手作業で集めるしかありません。
結果として、局所的なデータ活用にとどまり、AIの分析力を十分に引き出すことができないのです。
データを集めたとしても、次に「品質の壁」が存在します。現場で入力されるデータには、半角・全角の混在や日付フォーマットの違いといった「表記ゆれ」や、項目の欠損、重複データが含まれています。人間なら文脈で判断できるエラーも、AIにとってはノイズとなり、学習精度を低下させます。
さらに、データベース化された「構造化データ」だけでなく、メールや日報、画像、契約書といった「非構造化データ」も企業内には存在します。これらが混在している状態では、AIがデータを正しく理解・処理することが難しく、前処理に加工のための工数が必要となってしまいます。
3つ目は管理の壁です。「どのデータをAIに学習させてよいか」「個人情報をどうマスキングするか」といった社内ルールや、安全にデータを渡すための環境が未整備である企業も少なくありません。また、社内のデータアクセス権限の管理が曖昧なままだと、AI経由で本来アクセス権のない社員に機密情報が開示されてしまう恐れもあります。
こうしたリスクへの対策が不十分だと、結果として「リスクがあるから使わない」という過剰な防衛本能が働き、データ活用プロジェクトが頓挫してしまうのです。
これらの「データの壁」を乗り越え、AI Readyな企業へと変革するためには、全体俯瞰的な「データ戦略」の策定と、それを支える「データ基盤」の整備が必要です。
戦略面では、以下の3つの観点で進めることが重要です。
AI活用を一過性の取り組みにしないためには、データの生成から廃棄までのライフサイクルを管理する標準プロセスが必要です。
重要なのは、自社にどのようなデータが存在するかを網羅的に把握することです。レガシーDBや最新のSaaS、工場のIoTデータなど、あらゆるデータソースを資産として台帳化し、それらを「いつ」「どのように」収集・統合し、AIが利用可能な形にするか、標準的なフローを確立しましょう。
システムだけではAI Readyの状態にはなれません。高度なアルゴリズムを開発するデータサイエンティストも必要ですが、それ以上に重要なのが現場の業務課題を理解し、それを「データでどう解決するか」に落とし込み、AIプロジェクトを推進できる人材です。
また、現場部門自身がデータを見て課題を発見できるよう、全社的なデータリテラシーの底上げも不可欠でしょう。
安心してデータを活用するためのガードレールを設置します。個人情報保護法などの法令遵守はもちろん、機密情報の漏洩を防ぐためのデータ匿名化ルールや、アクセス制御ポリシーを定めます。
また、「AIの回答をどこまで信じるか」「AIの判断責任を誰が負うか」といった運用ルールも必要です。いわゆる「Responsible AI」として信頼できるAI活用を実現するためのガバナンスを効かせることで、現場は萎縮せずにデータを活用できるようになります。
戦略に加えて、実際にデータを集約・処理する「データ基盤」が必要です。AI Readyな基盤には、以下の3つの技術的要件が求められます。
AIがあらゆるデータを学習するためには、企業内のあらゆる場所にアクセスできる必要があります。
メインフレームなどの古いシステムから、最新のクラウドSaaS、SNS、WebAPIに至るまで、多様なプロトコルやインターフェースに対応できることが必須です。これらを個別に開発するのではなく、ハブ機能として一元的に接続・収集できる仕組みが基盤に求められます。
基盤には、収集したデータをAIが理解しやすい形に整える機能が必要です。
表記ゆれの自動修正、欠損値の補完、日付形式の統一といったクレンジング機能に加え、個人情報や機密情報を自動的に匿名化・マスキングする機能も重要でしょう。人間がExcelで手直しするのではなく、システム上で自動的に品質担保される仕組みを作ることがポイントです。
AI活用におけるトライ＆エラーを高速に回すためには、社内の担当者が自分たちでデータを加工・抽出できる環境が必要です。高度なプログラミングスキルがなくても、GUI操作だけでデータ連携フローを変更できる「ノーコード環境」や、新しいSaaSを導入した際に即座に接続できる柔軟性が、AI活用のスピードを決めます。
それでは、具体的にどのようなツールで基盤を構築すべきでしょうか。AI Readyな企業を目指すためのデータ基盤としておすすめしたいのが、国内シェアNo.1のデータ連携ツール「ASTERIA Warp（アステリア ワープ）」です。
AWSやAzure、kintone、Salesforceなどのクラウドサービスから、Excel、データベース、ファイルサーバーまで、100種類以上の専用アダプターを提供しています。
ChatGPTなどの生成AIとの連携も可能です。これにより、Warpのフローの中から直接OpenAIなどのAIモデルにデータを渡し、要約や推論などの処理結果を受け取って社内システムに戻す、といった連携もシームレスに実現できます。
品質を担保するためのデータ変換機能も充実しています。データマッピング機能を使えば、異なるシステムのデータ項目を紐付けるだけでなく、データのクレンジング、統合、匿名化などの前処理を自動化できます。
煩雑なデータ前処理をASTERIA Warpに任せることで、人間はAI活用による価値創出そのものにリソースを集中できるようになります。
ASTERIA Warp最大の特徴は、プログラミング知識が不要な「ノーコード」である点です。アイコンを並べる直感的な操作だけでデータ連携フローを作成できます。
データエンジニアによる複雑なコーディングは不要であり、開発コストも大幅に削減可能です。社内のデータ管理者が自ら連携処理を構築できるため、AI活用プロジェクトのPDCA高速化にもつながります。
AI技術が進化し続ける今、企業には「AI Ready」な状態への変革が求められています。AI Readyに向けた準備の中核は、高品質なデータを必要なときに活用できる「データ基盤」といえるでしょう。
ASTERIA Warpのようなノーコードデータ連携ツールを活用することで、データ基盤構築のハードルを大きく下げ、実現までのスピードを加速させることができます。
AI時代を勝ち抜くための第一歩として、まずは自社のデータ環境を見直し、ASTERIA Warpで「つながる・使える」データ基盤の構築をご検討してみてはいかがでしょうか？
PM・SE・マーケティングなど多彩なバックグラウンドを持つ「データ連携」のプロフェッショナルが、専門領域を超えたチームワークで「データ活用」や「業務の自動化・効率化」をテーマにノウハウやWarp活用法などのお役立ち情報を発信していきます。
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