本記事では、2025年11月7日に開催されたオンラインカンファレンス「Data Tech 2025」において、株式会社Quollio Technologies 阿部 恵史が講演した「プロンプトでは届かない – AIが”意味”を理解するための『ビジネスメタデータ』戦略」のエッセンスをご紹介します。

当日の講演資料は、下記リンク先ページから無料でダウンロードいただけますので、ぜひお役立てください。https://quollio.com/jp/resource-center/white-paper/data-tech-20251107

日本企業のAI活用：76%が導入するも、成功実感はわずか10%

PwCコンサルティング社の調査（2025年春）によると、日本企業の76%が生成AIの活用に取り組んでいます。これは欧米と比較しても遜色のない高い水準です。しかし一方で、「期待以上の効果を実感している」と回答した企業は、わずか10%に留まっています。

多くのプロジェクトが、なぜ期待通りの成果を出せないのでしょうか？ その原因の多くは、AIに入力する「データ品質」、特に「データの意味や定義」の欠如にあります。

AIは「91.5」という数値を理解できない

講演の中で象徴的な例として挙げられたのが、製造現場のデータです。 ある機械のモニターに「91.5」という数値が表示されていたとします。この数値だけを見て、皆さんはこれが何を意味するか判断できるでしょうか？

• 製品のサイズ（mm）なのか？
• 機械の温度（℃）なのか？

現場の熟練者であれば、経験則（暗黙知）から「これは温度であり、異常値だ」と判断できるかもしれません。しかし、AIにはそのような「文脈」が分かりません。意味が定義されていないデータは、AIにとって単なる数字の列に過ぎず、分析や推論に活用することができないのです。

オフィス業務でも同様です。「重要顧客」の定義がマーケティング部と営業部で異なっていたらどうなるでしょうか？ AIにデータを読み込ませても、定義の不一致を自動で解決することはできず、誤った回答を出力し続けることになります。

解決策：「ビジネスメタデータ」でデータを資産に変える

この問題を解決するのが「ビジネスメタデータ」です。 メタデータとは「データに関するデータ」のことですが、中でもビジネスメタデータは以下の役割を果たします。

1. 意味の明確化（翻訳者）： 「91.5」＝「スピンドル温度（℃）」のように、データをビジネス用語と紐づける。
2. 探索の支援（案内人）： 目的のデータがどこにあるかを示し、探す時間を短縮する。
3. 信頼性の担保（管理者）： 利用ルールやアクセス権限を管理し、ガバナンスを効かせる。

AIにデータの「意味（コンテキスト）」を理解させることで、AIは単なる検索ツールから、文脈を踏まえた提案ができるパートナーへと進化します。実際にビジネスメタデータを整備した事例では、品質トラブルの原因特定にかかる時間が2週間から2日へ短縮されるなど、効果が出ています。

「大きく描き、小さく始める」実践アプローチ

では、膨大な社内データに対して、どのようにメタデータを整備していけばよいのでしょうか？

すべてのデータを一度に整備しようとするのは、失敗の元です。本講演では、「Think Big, Start Small（戦略は大きく描き、実行は小さく始める）」というアプローチが推奨されています。

• Think Big： 最終的には経営層を巻き込み、全社的なデータ資産の管理・活用基盤として確立することをゴールにジャーニーマップを描く。
• Start Small： 特定の業務に絞ってメタデータを整備し、迅速に成功体験を作る。

資料ダウンロード

本記事でご紹介した内容は、講演全体のほんの一部です。 公開中の資料では、以下の内容を詳細に解説しています。

• AI活用の成熟度モデル（AI Readiness）： 自社が今どの段階にいるかのチェック
• メタデータの3つの分類： テクニカル、オペレーショナル、ビジネスの違い
• Before/After比較： ビジネスメタデータ整備が業務効率とRAG精度に与える具体的効果
• 導入ロードマップ： 失敗しないためのプロジェクト選定基準とアンチパターン

AI導入の効果に伸び悩みを感じている方、データマネジメントの具体的方策をお探しの方は、ぜひ本資料をダウンロードして、貴社の戦略策定にお役立てください。

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