データの構造化
Data Structuring
IT基礎解説Overview
バラバラなテキストや非定型な情報を、比較・分析がしやすいように表やデータベース形式などの整った形式へ変換すること。AI活用において正確な出力を得る基礎となります。
さらに詳しく解説Details
データの構造化とは、メールや自由記述のアンケートなど、形式がバラバラな情報を表やデータベース形式に整える作業のことです。AIは整理された情報を正確に理解するため、データ活用において不可欠な工程となります。
事業現場では、日報や問い合わせ履歴のテキストから「発生日時」「顧客名」「課題カテゴリ」などを抽出し、一覧化する用途で使われます。これにより、過去のトラブル事例の検索時間を大幅に短縮でき、AI分析によって売上傾向や業務課題を自動で視覚化できるメリットがあります。
導入時の注意点として、抽出する項目（属性）の定義をあらかじめ明確にしておくことが挙げられます。項目設定が不十分だと、変換後のデータ精度が下がり、誤った分析結果につながる恐れがあるためです。