汎用データで業務効率UP！AIツールを最大活用するためのデータ整理術

はじめに 

初めまして。
株式会社メンバーズの佐藤英丞と申します。

「AIを活用したいのに、成果が出ない…」「ツールを導入したけれど、使いこなせている実感がない…」と感じていませんか？  
本記事では、業務効率化とAI活用を両立するための“汎用データ”の整理術を解説します。  

AIツールを導入したものの、「どう活用すればいいのかわからない」「本当に効率的に使えているのか不安」と感じている方に向けた内容です。

データ整理

今、あなたのプロダクトでも情報が散在し、フォーマットが統一されていない。そんな状況に心当たりはありませんか。AIの力を最大限発揮させるためにデータ整理は欠かせません。データを整理することによって、どのAIツールにでも使える汎用データを整えることで、業務の効率化につながります。

データ整理からできること

• 業務の効率化
• データ作成の工数削減
• 個人やチームでのAIツールの利活用推進

では手順を見ていきましょう。

業務プロセスの言語化

• 目的の明確化

  AIに何をさせたいのか、どこにAIを導入するのか業務プロセスを言語化することで明確化されます。 目的が曖昧なままでは、AIの効果を最大限に引き出せません。
  

• 課題の見える化

  業務プロセスを言語化する過程で、ボトルネックや非効率な手順、属人化している部分が浮き彫りになります。これによりAI導入前に改善すべき点が見つかります。

  また、データの収集にも役立ちます。

• 共通認識の醸成

  チームメンバー全員が同じ業務フローを理解し、共有することでコミュニケーションミスが減少し、連携がスムーズになります。

共通ルールの作成

• データの品質維持
  AIのレスポンスは、学習元となるデータの品質に大きく依存します。共通ルールを設定することで、データが一定の品質基準を維持できます。

• レスポンスの精度向上

  ルールを統一することにより、AIが正確なレスポンスを多く生成することができるようになります。

• 汎用性の確保

  特定のAIツールに依存せず、あらゆるサービスで使える汎用データを作成できます。移り変わりの激しいIT分野にとっては汎用性の高いデータが重要な資産になります。

• データの検索性・集計性向上

  必要な情報を素早く見つけ出し、集計・分析する際の効率を劇的に向上させます。

• 知識の標準化

  チーム内でデータ作成のベストプラクティスが共有され、属人化を防ぎます。

• ヒューマンエラーの削減

  入力規則があることで複数人がデータを入力する際に個人の感覚的な記述やミスを減らすことが可能となります。

データ管理

• 表記揺れの削減

  「りんご」「リンゴ」「apple」のように表記が異なると、AIはこれらを別のものとして認識してしまう可能性があります。記述を統一することで、AIがより正確なレスポンスを返すことが可能になります。

• データの構造化

  どのような項目に、どのような情報を書き込むかを統一することで、データが構造化され、AIが処理しやすい形になります。

• ファイル形式の統一

  textやcsv、pdfなどさまざまあると思いますが、できるだけこちらも統一することでAIのレスポンスの精度を向上させることができます。

最後に

ここまでデータ整理について紹介をしましたが、なぜデータ整理を進めたいのか？それは私にとってのDXはすごいシステムを利用するのではなく、周りの事象のデータ化だからです。デジタル化の第一歩は、現象をデータに変えること。だからこそ、何をどうデータ化するかが極めて重要です。汎用性の高いデータを作成し、業務効率化を目指していきましょう！