AIのビジネス活用において、データに起因する以下のような課題が顕在化しています。

• 目的や設計が不十分なままデータを投入しており、精度が上がらない

  AIに社内データを連携したものの、処理量やコストばかりが膨らみ、期待した精度が得られない。

• データを整備したが、AIが十分に活用できていない

  投入するデータの範囲や形式を整えたつもりでも、メタ情報不足や内容の陳腐化により、AIがデータを適切に活用できていない。

データ・メタ情報の整備・拡充を、戦略の立案から実行まで一貫して支援します。

• 戦略・ユースケース起点でのデータ整備方針の策定

  やみくもなデータ投入ではなく、戦略やユースケースから逆算し、データの収集・蓄積からメタ情報・オントロジーの整備まで、どこから手をつけるべきかを明確にします。

• データ・メタ情報の整備に向けたプロセス・ルール・フォーマットの定義

  データやメタ情報をどう整備し、どう鮮度を維持していくか。データコントラクトの設計も含め、属人化せず組織として回せる仕組みに落とし込みます。

• 実データに基づく整備・拡充の実行支援

  方針やルールを決めるだけでなく、実際のデータ・メタ情報を確認しながら整備を進めます。プロンプト管理やデータ分析と組み合わせた対応にも応じます。

AI活用に向けたデータ整備には、ツールやAIだけでは解決しにくい課題が多く存在します。NRIは、活用の実践経験を踏まえた設計力と、部門間の調整課題も含めた推進力により、お客様の状況に合わせて段階的に支援します。

• 1. 現状の可視化と整備方針の策定

  既存データの状態を棚卸し・評価し、AI活用における効果やリスクを踏まえて、整備の優先順位とスケジュールを策定します。必要に応じて、実際のデータに触れながら方針を固めます。

• 2. メタ情報・プロセス・ルールの設計

  メタ情報のタグ体系やフォーマット、運用ルールを、業務での使われ方を踏まえて設計します。何をどこまで書けばAIが正しく使えるのか、見極めたうえで定義します。

• 3. データ整備の実行と社内調整の推進

  現場と連携しながらデータ・メタ情報の整備を実行します。部門間で異なる管理ルールなど、テクノロジーだけでは解決しにくい調整課題にも入り込み、推進します。

• 4. 仕組みの定着と内製化への移行

  整備プロセスと運用上の留意点を社内に移管し、自走できる体制を構築します。NRIは内製化を加速するパートナーとして伴走します。

※お客様の課題に応じて、データ整備の実行から着手するなど柔軟に提案します。

内製化を前提としつつ、社内だけでは対応が難しい設計・推進・定着の領域を補完することで、AI活用の成果を高めます。

• PoCどまりからの脱却、実務で「使える」AIへ

  業務に合った粒度でデータ・メタ情報が整備されることで、回答精度が実務レベルに到達します。精度向上が活用を促し、活用がデータを充実させる好循環を生み出します。

• AIに投入できるデータが増え続ける仕組みの獲得

  「どう整備すればAIが適切に活用できるか」という判断軸と運用の仕組みが組織に根付き、現場が迷わずデータを整備・投入できる状態を構築します。