入力データの整備
Data Readiness
DX用語解説
AIに正確な出力をさせるために、判断の根拠となる情報を事前に整理・テキスト化しておくこと。過去の問い合わせ履歴や商談記録が散在していると、AIはまともな出力を返せない。
さらに詳しく解説
入力データの整備とは、AIに正確で役立つ回答を出力させるために、判断の根拠となる情報をあらかじめ整理・テキスト化しておく取り組みのことです。AIはインターネット上の一般知識は持っていますが、自社固有の情報（商品仕様・過去の問い合わせ対応事例・社内ルールなど）は持っていません。そのため、バラバラに散在するデータや口頭でしか共有されていない知識をテキストとして整理し、AIが参照できる状態にしておくことが不可欠です。
たとえば、顧客からの問い合わせ対応にAIを活用したい場合、過去の問い合わせ履歴や回答内容がメールや紙、担当者の記憶の中に散在したままでは、AIはまともな回答を返せません。それらを一元化してテキスト化し、AIに読み込ませることで、初めて自社に合った精度の高い対応が可能になります。同様に、営業支援AIを導入する際も、商談記録や失注理由のメモが整備されていないと、的外れな提案しか生成されません。
注意点として、データの整備は一度やれば終わりではなく、情報の鮮度を保つために定期的な更新が必要です。また、個人情報や機密情報の取り扱いには十分な注意が求められます。AI導入の成否は、ツールの選定よりもこのデータ整備の質に大きく左右されると言っても過言ではありません。
中小企業での活用ポイント
使いどころ
入力データの整備は、業務の判断基準や顧客対応、社内ナレッジを整理するときに確認しておきたい用語です。導入前に意味を揃えることで、ツール選定や社内説明のズレを減らせます。
注意点
言葉だけを先に決めるのではなく、どの業務で使うか、誰が確認するか、成果をどう測るかまで一緒に整理することが重要です。
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