AIに使えるデータが整っていない会社の始め方
需要予測や社内文書の検索など、AIで試したいことはある。でも、データが部署ごとのExcelや紙に分かれていて、どこから手を付ければよいか分からない。こうした場合は、全部を整えようとせず、最初のAIに必要なデータから逆算して範囲を絞るのが近道です。
全部を整えてから始めなくてよい
社内のデータをすべて整えるには、時間も費用もかかります。最初に試すAIの業務を1つ決め、その業務に必要なデータだけを整えると、早く効果を確かめられます。効果が見えてから、次の業務に広げます。
最初の業務から逆算する3つの問い
- AIに何を出してほしいか(予測の数字、答えの文章、分類の結果)
- そのために、どのデータが何年分要るか
- そのデータは今どこに、どんな形式であるか
よくあるデータの状態と、最初の一手
- 部署ごとのExcel: 項目の名前と単位をそろえ、1か所に集める
- 紙やPDF: 読み取り(OCR)でデータにしてから、誤りを人が確認する
- 基幹システムの中: 必要な項目を定期的に取り出す仕組みを作る
- 担当者の頭の中: 手順や判断の基準を文書にする
整えたあとに古くならないようにする
一度整えたデータも、更新が止まると使えなくなります。誰が、いつ、どのデータを更新するかを決め、更新の手順を短く書いておきます。AIの結果がおかしいと感じたときに、元のデータを確認できるようにしておくことも大切です。
外部に頼むときの見方
データ整備とAIの開発を同じ会社に頼むか、分けて頼むかで、進め方が変わります。最初の業務と、データの置き場所と形式をまとめておくと、整備の範囲と費用の見積もりを比べやすくなります。
例: 小売で需要予測を始める場合
店舗ごとの売上がExcelで管理されている会社が、需要予測を試す場合の例です。
- 予測したいもの: 来週の商品ごとの売上数
- 必要なデータ: 過去2〜3年分の日別の売上、天気、販促の予定
- 今の状態: 店舗ごとのExcel。商品名の書き方がばらばら
- 最初の一手: 商品コードで名前をそろえ、1つの表に集める
- 確認: 予測と実際の差を週ごとに見て、発注に使えるかを判断する
社内でできることと、外部に頼むこと
項目の名前をそろえる、紙の書類を集める、更新の担当を決める、といった作業は社内でも進められます。複数のシステムからデータを自動で集める仕組みや、大量の紙やPDFの読み取り、データの置き場所(データ基盤)の設計は、外部の支援会社に頼むと早く進みます。
よくある質問
データが少なくてもAIは使えますか。業務によります。予測には一定の期間のデータが要りますが、文書の検索や要約は、手元の文書から始められます。
クラウドにデータを置くのが不安です。社内の規程と扱う情報の種類を確認し、置き場所と閲覧権限を決めてから進めます。支援会社に相談するときも、最初に伝えておくと提案が具体的になります。
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