信頼できる AI の基礎:データを AI 対応にするためのヒント
AI はかつてないスピードで進化しています。生成 AI はすでに変革をもたらしましたが、自律的に計画して実行できるエージェント型 AI の普及によって、その影響力はさらに高まっています。それでも「信頼できるデータ」という基盤がなければ、こうした強力なシステムはバイアス、ハルシネーション、的外れな回答を招き、企業は大きな損失につながるミスにさらされることになります。
データの信頼性を確保するには、データ完全性 － 正確で、矛盾がなく、適切なコンテキストを備えたデータが不可欠です。しかし、2025 年データ完全性トレンドおよび知見レポートでは、次のような実態が明らかになっています。
- 60% の企業が、AI はデータプログラムに大きな影響を与えていると回答
- わずか 12% の企業のみが、自社のデータが AI に対応できていると回答
- 62% の企業が、最大の課題としてデータガバナンスの欠如を挙げている
この eBook で取り上げる内容:
- 生成 AI とエージェント型 AI がもたらす新たなリスクと、今、データ完全性が企業にとって不可欠とされる理由
- 主な課題 (バイアスがかかった出力、ハルシネーション、コンテキストに即していない出力など) と、その解決方法
- 信頼できるデータで AI を強化するための、データ完全性に関する 3 つの重要な検討事項
AI 戦略を将来にわたって強固なものにしましょう。今すぐ eBook をダウンロードして、信頼できるデータを信頼できる AI へと変えるために、Precisely がどのように役立つかをご確認ください。
eBook信頼できる AI の基礎:
データを AI 対応にするためのヒント
AI の未来はデータで決まる
あらゆる企業が AI の可能性を追い求めています。業務の高速化、よりパーソナライズされた顧客体験、競合他社を凌ぐ革新的なアイデア—その恩恵は計り知れません。
しかし、AI を取り巻く状況は劇的に変わりました。生成 AI が従来の AI に取って代わり、これまでにない能力をもたらすと同時に、前例のないリスクも生じさせています。生成 AI は、コンテンツを生成し、複雑な質問に答えることができますが、新たな問題も生み出しています。
潜在的なバイアス、ハルシネーション、信頼性の低いアウトプット——これらは今や企業にとって重大なリスクとなっています。さらに、自律的に計画して行動できる次世代のエージェント型 AI が普及すれば、こうしたリスクはさらに拡大します。どれほど高度な AI であっても、基盤となるデータが信頼できなければ、信頼できる結果は出せません。そのため、データ完全性は、単なる技術要件にとどまらず、事業継続に欠かせない経営課題と言えます。その理由を理解するために、生成 AI とエージェント型 AI がこれまでの常識をどのように塗り替えているのか、詳しく見ていきましょう。
生成 AI のリスク:
潜在的なバイアス
ハルシネーション
コンテキストの不適合
AI の変革がデータ完全性の課題を生む理由
生成 AI は驚異的な能力を発揮する一方で、多くの企業がまだ対処できていない新たな脆弱性も生み出しています。生成 AI のモデルは、事実とは異なる内容であっても、自信に満ちた説得力のある口調で回答してしまうことがあります。プログラムされていない能力を自律的に発揮することがあり、あらゆる状況にわたってその挙動を予測し切ることは非常に困難です。さらに、大規模な運用となると、データのわずかな誤りであってもそれが増幅され、システム全体の信頼性を損なう問題へと発展します。
次世代のエージェント型 AI では、リスクの影響がさらに深刻になります。エージェント型 AI は単にプロンプトに応答するだけではなく、自律的に計画し、推論し、実行します。このような AI にはすべての判断を、信頼性が高く、豊富なコンテキスト情報を備えた最新のデータに基づいて行わせる必要があります。さもなければ AI は、誰にも検知されることなく間違った判断をしてしまうかもしれません。
このような意味で、現在多くの企業がデータ完全性の危機に直面している、と言うことができるでしょう。ここ 1 年だけを見ても、失敗の代償は明らかです。チャットボットが顧客に対してブランドイメージを損なう情報提供や誤解を招く案内をおこなったケース、さらにはバイアスのある出力結果が訴訟に発展し、企業の評判が失墜したケースが発生しています。
生成 AI とエージェント型 AI の時代において、信頼できるデータはもはや「あれば望ましいもの」ではありません。競争力を保ち、コンプライアンスを守り、安全に事業を運営するために必須の基盤なのです。しかし、これほどの重要性がありながら、ほとんどの企業ではまだ備えができていません。最新の調査では、この問題が浮き彫りになっています。
進む AI 導入、立ち遅れるデータの整備
あらゆる AI システムが、同じ基盤の上に成り立っています。それは「信頼できるデータ」、つまり正確で、矛盾がなく、豊富なコンテキスト情報を備えたデータです。信頼できる入力データを整備できていなければ、AI の出力も同じように信頼性に欠け、害を及ぼすものにすらなり得ます。
『2025 年データ完全性トレンドおよび知見』レポートは、この点においてほとんどの企業の対応が不十分であることを示しています。
- 60% の企業が、AI はデータプログラムに大きな影響を与えていると回答しています。
- わずか 12% の企業のみが、AI にとって十分な品質とアクセシビリティを備えたデータを保有していると回答しています。
- 62% の企業が、AI の取り組みを阻む最大の課題としてデータガバナンスの欠如を挙げています。
つまり、ほとんどの企業は AI に必要なデータ基盤が整わないまま AI の導入を加速させており、その結果としてバイアスやハルシネーション、的外れな回答、コンプライアンス違反といった重大なリスクにさらされているのです。
AI の可能性は計り知れません。しかし、データ完全性の戦略がなければ、すべては砂上の楼閣となってしまいます。
この課題を解決するには、具体的にどのような取り組みが必要でしょうか。
今、取り組むべき理由
「データ完全性」で、AI を真に有効なツールに変える
「データ完全性」の立ち遅れとそれが引き起こす課題は、すでに周知のものとなっています。しかし心配の必要はありません。これらの課題はすべて解決できる、ということです。自社のニーズに合ったデータ完全性の機能に投資することで、リスクを抑え、AI の能力を最大限に引き出すことができます。その方法をご紹介します。
課題 出力の視野が狭く、バイアスがかかっている
データセットが不完全でデータインフラ スタックが分断されていると、AI の理解が制限され、出力もバイアスがかかった信頼性に欠けるものとなります。企業データがレガシーシステム全体に分散しているため、AI が稼働する場所で必要なデータがすべて利用できるわけではなく、これが情報の死角とバイアスを生みます。
解決策 データ統合
バイアスのない、信頼できる出力を得るためには、システムの各所で孤立したデータを統合して、AI アプリケーションが稼働する場所に供給する必要があります。最新のデータ パイプラインを使用すると、関連するすべてのデータを包括的かつ完全な状態で、タイムリーに利用できるようになります。
課題 出力が信頼できない
AI による予測や推奨が不正確だと、ユーザーは AI に対して疑念を抱き、活用が停滞します。その主な要因はデータ品質の低さにありますが、データプライバシーやデータ主権に関する法令を遵守する必要もあり、この規制圧力の高まりが問題を複雑にしています。
解決策 データ クオリティとデータガバナンス
どんな AI にも、高品質で目的に適したデータが必要です。充分なデータクオリティルールとビジネスルールを整備し、それらのルールによってデータを自動的に検証・クレンジングし、データ オブザーバビリティおよびデータ ガバナンスのソリューションと統合することにより、データ全体の正確性、整合性、コンプライアンスを確保できます。
プロアクティブ モニタリングを導入すれば、下流のシステムに到達する前に異常を検出できます。さらにガバナンスフレームワークにより、データの収集、保存、利用の透明性を確保できます。ガバナンスフレームワークは同時に、データを保護するためのポリシーと手順を徹底するためにも役立ちます。
コンテキストとの適合性が欠如している
現実世界のシナリオが持つニュアンスや依存関係を理解するための充分なコンテキストがなければ、AI は全体像のごく一部だけに基づいて推論や推奨を行うことになります。結果として、不完全で不正確な、またはコンテキストに即していない出力が生じ、下流に深刻な影響を及ぼす危険性があります。
解決策 空間分析とデータ エンリッチメント
これを避けるためには、信頼できるサードパーティのデータセットと空間分析から得られる知見をコンテキストとして活用し、AI を強化する必要があります。位置情報、企業データ、消費者データを空間的な関係性、パターン、トレンドと組み合わせることで、モデルの根拠が確かなものになります。これによって、より関連性が高く、業務にすぐ活用できる成果を生み出せます。
これらの考慮事項から明らかなように、AI 対応とは単に目の前の問題を解決するだけのものではありません。新たに生じる要件を予測し、すでに保有しながらも活用しきれていないデータの価値を引き出すことも求められます。
しかし、課題はこれだけではありません。もう一つの問題はタイミングです。AI の導入ペースが非常に速いため、判断の先送りが招く損失は日ごとに増大します。
高まる緊急性
競合他社に後れを取るまいとする圧力と変革をもたらす成果への期待に駆られ、企業は前例のない速さで AI の取り組みを拡大しています。ところが、この急速な動きによって深刻な問題が生じています。AI の能力が急速に進化する一方で、それを支えるために必要なデータ基盤は断片化され、ガバナンスが欠如し、脆弱なままです。
リスクは深刻です。完全性の低いデータを使って AI を大規模に展開すると、間違いを修正するコストは指数関数的に増大します。例えば、以下のような状況が発生します。
- バイアスのある採用アルゴリズムが、問題が発覚する前に何千件もの応募を処理してしまう。
- カスタマーサービスのチャットボットが、ハルシネーションによる誤ったポリシーを数分で何百万人ものユーザーに広めてしまう。
- エージェント型 AI が、企業目標から逸脱した意思決定を自律的に行ってしまう。
これらは単なる技術的な不具合ではなく、企業の存続に関わるリスクです。企業の財政基盤やコンプライアンス、評判などに甚大な影響を及ぼし、その回復には何年もの歳月と数百万ドルもの費用がかかることがあります。
データ完全性を後付けではなく前提条件として捉え、今すぐ行動する企業こそが、持続的な競争優位性を築けます。そうした企業は、ステークホルダーが信頼し、規制当局が承認し、ユーザーが支持する AI システムを提供できるようになります。一方で対応を先送りにしてしまうと、バイアス、ハルシネーション、的外れな出力への対応に後日追われることになります。
選択肢は極めてシンプルです。今、先を見据えてデータ完全性に投資するか、それとも将来、より高いコストと大きなリスクを抱えるかのどちらかです。
では、企業は具体的にどのように行動すればよいのでしょうか。答えは、データ完全性に関する 3 つの主な考慮事項に集約されます。
考えられるリスク
バイアスのある出力
不正確な案内
エージェント型 AI による誤った意思決定
Precisely と取り組む、AI のためのデータ完全性—3 つの考慮事項
企業を成功に導くような AI の信頼できる出力を生み出すには、AI アプリケーションのトレーニングと運用に、正確で整合性があり、コンテキストを備えたデータを使用することが重要です。鍵となるのは、3 つの主な考慮事項です。ここでは、Precisely のソリューションで期待どおりの成果を実現するために、押さえておくべきポイントとその具体的な方法を説明します。
データセットを充実させ、AI の可能性を最大限に引き出す
データ完全性で実現できること
オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境など、ありとあらゆる場所のすべての重要なデータで AI モデルをトレーニングすることによって、バイアスを最小化し、精度と信頼性を向上させ、理解力を高めることができます。メインフレームやミッドレンジ システムに保存された複雑なデータも対象です。
実現する方法
Precisely の最新のパイプラインを使用すれば、データの孤立を解消し、最新のデータを AI 開発環境に迅速に取り込むことができます。「需要が生じる前に」データをアクセス可能な状態にしておくことで、AI を効果的かつ確実に拡大するために必要なリソースを各チームに提供できます。
信頼できるデータで AI アプリケーションを強化し、信頼性の高い出力を実現する
データ完全性で実現できること
信頼できる AI の出力を確保します。正確な予測、推奨、効果的なプロセス自動化を実現するには、完全性を備えたデータでモデルをトレーニングする必要があります。
信頼できる AI 出力を得るには、データが厳密な品質基準を満たしていなければなりません。正確で、欠落がなく、正しく構造化・標準化され、重複がないことが求められます。完全性が高いデータはさらに、タイムリーで、堅牢なフレームワークを使ったガバナンスに支えられ、変更や異常値に対して監視されていなくてはなりません。
実現する方法
データの系統の透明性を確保することで、品質を継続的に向上させ、データと AI の両方にガバナンスを適用できます。Precisely は、運用システムから分析システムまで、データが存在するあらゆる場所でこれらのプロセスを支援します。
伸縮自在でコスト効率に優れたソリューションを使って AI トレーニングに必要な大量のデータを処理できるため、安心して規模を拡大できます。また、自動化されたモニタリングと異常検知により、データの状況を継続的に把握し、下流の影響に到達する前に問題を検知できます。
完全性の高いデータを使ってトレーニング、展開、モニタリングを行うことで、AI の出力が依拠する信頼できる基盤が構築されます。
データにコンテキストを追加することで、より関連性が高く細やかな回答を引き出す
データ完全性で実現できること
信頼性の高いサードパーティ データと空間分析から得られる知見をコンテキストとして用い、データを強化することで、AI アプリケーションの精度とコンテキストの適合性を飛躍的に高めることができます。
実現する方法
コンテキストでデータを強化することで、モデルはニュアンスを把握し、一貫性を保ちながら、現実世界のシナリオに即した回答を生成できるようになります。これにより、企業での AI 導入は加速します。
Precisely は、精選された権威あるデータセットとロケーション インテリジェンスを提供します。これにより、オーディエンス、人口統計、リスク要因から、物件、境界、道路、場所、さらにはそれらの間のパターンや関係性まで、お客様と AI が知り得る情報が拡張されます。
こうしたコンテキストを AI パイプラインに直接組み込むことで、精度が高いだけでなく、コンテキストの適合性が高く、すぐに業務に活用できる出力を得られます。
Precisely は、重要なデータを統合し、その最適な品質を確保することによって、AI ベースのソリューションの可能性を最大限に引き出すお手伝いをします。具体的には、堅牢なフレームワークによるガバナンス、品質劣化を検知するモニタリング、空間分析から得られる知見とサードパーティ データセットによる必要不可欠なコンテキストの付与によって、それを実現します。
これらの考慮事項により、データの完全性が高い水準で維持され、それによって構築された AI アプリケーションを完全な信頼性を持って提供できるようになります。今、データ完全性に取り組むことで、組織内における AI の開発と導入の両方を加速させられます。
まとめ
生成 AI とエージェント型 AI の台頭により、データ完全性を優先することがかつてないほど重要になっています。
AI は計り知れない可能性を秘めていますが、次の事実ははっきりしています。出力の品質は、それを支えるデータの品質によって決まります。信頼できる出力を得るために、データは正確で、整合性があり、適切なコンテキストで強化されている必要があります。そうでなければ、バイアス、ハルシネーション、的外れな出力が生じ、最終的には戦略的な意思決定を誤るリスクが生まれます。
幸いなことに、これらの課題は解決できます。データの統合、品質とガバナンスの管理、エンリッチメントに取り組むことで、AI が必要とする信頼できるデータ基盤を構築できます。
AI の将来を確かなものにするための第一歩は、データ完全性です。今すぐ投資する企業は、イノベーションを加速させ、導入を促進し、持続的な競争優位性を生み出せます。対応を先送りにすれば、将来、より高いコストと大きなリスクを抱えることになります。
AI のユースケースとして、何を最優先に考えていますか。AI の可能性を最大限に引き出せるとしたら、何を達成できるでしょうか。目標が何であれ、忘れないでください。信頼できる AI は信頼できるデータから始まります。Precisely とともにデータ完全性への第一歩を踏み出し、信頼できるデータから信頼できる AI を作り上げましょう。
