Q6.データの準備（Data Readiness）は、AI導入のどこでボトルネックになりますか？
回答
「データの所在が不明」「鮮度が低い」「重複・矛盾がある」「権限が不明」な状態は、検索・RAG・予測の品質と安全性のボトルネックになります。対象業務の正本と更新責任者を先に決めます。
よくあるボトルネックは、PDFやメールに埋もれたナレッジ、部門ごとに異なるマスタ、廃止された手順書が混在しているケースです。ユースケース単位で必要なデータセットを定義し、更新頻度、オーナー、品質ルール、権限、削除条件を決めます。個人情報や機密区分のタグ付けがないと、参照範囲の制御が難しくなります。大規模な基盤整備を待つのではなく、まず1業務分の正本と評価用の正解例を揃えて検証します。
- ●棚卸し: どのシステム・フォルダが正とするか
- ●品質: 欠損率、重複、最終更新日の可視化
- ●運用: 誰がいつナレッジを差し替えるか
参考にした一次資料
- AWS Generative AI Decision Guide （Amazon Web Services）
- Retrieval-augmented generation overview （Microsoft）
編集: inovie編集部 ｜ 一次資料確認日: 2026/08/25