日本の企業における生成AIの導入率は欧米と同等水準に達しているものの、期待を大きく上回る効果を得た企業の割合には約4倍の開きが存在します。この成果の差異はAI自体の性能差によるものではなく、AIが実データの業務上の意味を解釈するための「ビジネスメタデータ（文脈情報）」が整備されているかどうかに起因しています。

本講演動画では、一般常識のみを学習したLLMを社内データに直接接続した際に発生する「ハルシネーション」「根拠不在」「アクセス権限管理の欠如」という3つの実務課題を明確にし、これらが自社固有の計算定義やルールの欠如から生じることを解説します。

こうした課題を解消するための従来の手入力によるデータカタログ構築は、更新負荷の高さから形骸化を招きやすいという問題点を指摘した上で、生成AI自体にデータの定義情報（オントロジー）を自動的に構築・更新させるアプローチを提示します。

Quollio Technologies は 2026年7月14日に開催された 文藝春秋主催「文藝春秋カンファレンス やり切る『データ基盤＆ガバナンス』」に協賛し、講演を行いました。

本動画は 同カンファレンスの弊社セッション「立ちすくむAI〜ほしいのは多種多量なデータではなく地図だった～」の講演動画を配信用に編集した動画です。

当日の講演資料も公開しています。

文藝春秋カンファレンス やり切る「データ基盤＆ガバナンス」 Quollio Technologies 講演資料