How better data quality drives AI success

2026-10-01

AIの成功はより良いデータから始まります

人工知能は一つのことを明確にしました：成果の質はデータの質に左右されるということです。

AIが予想外の回答を出した時、その技術が失敗したと決めつけてしまいがちです。多くの場合、不正確または不完全なデータが真の問題です。組織がAIの利用を拡大するにつれて、データ品質の向上は、AIを支えるインフラストラクチャの導入と同じくらい重要になってきています。

しかし、その責任はIT部門だけにあるわけではありません。

IT部門は、データの保存、保護、配信を行うための技術基盤を構築・管理します。ビジネス部門はデータそのものを所有しており、その意味、使用方法、そして求められる品質レベルを決定する権利を有します。

その区別は非常に重要です。なぜなら、どのチームも企業データのあらゆる側面を完全に理解しているわけではないからです。財務部門は財務情報を所有しています。営業部門は顧客との関係性を理解しています。製品チームは製品データを定義します。各グループは、IT部門単独では提供できない専門知識をもたらします。

ITの役割は、これらの利害関係者をつなぐデータガバナンスのセンター・オブ・エクセレンスを確立することです。当社は、ビジネスチームが企業全体でデータを一貫して管理できるようにするためのプロセス、セキュリティ、テクノロジー、および可視性を提供します。

データガバナンスは、すべてを一度に取り組もうとすると、途方もなく大変に感じられるかもしれません。まず最初に着手すべきは、最も重要な事業体です。

NetAppでは、顧客や製品といった重要な領域から着手しました。これらの領域は中核的なビジネスプロセスを支えており、多くの場合複数の組織にまたがっているため、さらなる拡大の前にガバナンス体制を確立するのに最適な場所と言えます。

価値の高いデータにまず焦点を当てることで、組織は勢いをつけ、測定可能な進歩を示し、時間をかけて事業全体に拡張できるフレームワークを構築することができます。

IT部門の最も重要な責務の1つは、データの来歴を理解することです。

企業データが1か所にのみ存在することはまれです。たとえば、顧客情報は、ERPシステム、販売アプリケーション、サポートプラットフォーム、または製品テレメトリから取得される可能性があります。データがシステム間を移動する際、重複レコード、変換処理、または古いコピーによって不整合が生じる可能性があります。

だからこそ、信頼できるソースシステムを特定することが不可欠なのです。情報が元の情報源から遠ざかるほど、エラーが発生する可能性が高くなります。

組織は、データ環境を簡素化することによっても、ガバナンスを強化できます。可能な限りシステムを統合し、不要な引き継ぎを減らすことで、分析とAIのためのより信頼性の高い基盤が構築されます。

多くの組織は、データガバナンスをゴールのあるプロジェクトとして捉えています。実際には、継続的な運用規律です。

ビジネスの優先順位は変化します。アプリケーションは変化します。新しいデータソースが導入されます。AIは情報を消費するまったく新しい方法を生み出します。ガバナンスもそれらとともに進化しなければなりません。

その取り組みを継続するには、経営陣の支援が不可欠です。NetAppのリーダーシップはデータガバナンスを推進し、事業部門はデータスチュワードを任命して、IT部門と連携しながら所有権を定義し、期待値を設定し、説明責任を維持します。

また、主要な事業体、その重要な属性、事業主、およびデータ管理者に関するカタログも管理しています。その情報を最新の状態に保つには、一度きりの文書化作業ではなく、継続的な注意が必要です。

その取り組みを支援するため、IT部門は、事業全体にわたるガバナンス活動をサポートする専用のデータ組織を維持するためのガイドラインを提供します。彼らの責任はデータを所有することではなく、組織の成長に伴ってビジネスチームが一貫性を維持できるよう支援することです。

データ品質に関する最大の誤解の一つは、IT部門が「良い」データとはどのようなものかを定義するべきだという考え方です。しかし、それは最終的にはビジネス上の判断となります。

どの組織も正確性と実用性のバランスを取っており、異なる業務プロセスには、異なるビジネス成果を得るために異なるレベルの精度が求められます。ビジネスリーダーがそうした期待値を決定し、IT部門はそれに対するパフォーマンスを測定するために必要なツールを提供します。

AIは、組織が分析を自動化し、品質問題をより迅速に明らかにし、より優れたデータ品質ツールを開発するのを支援することで、この取り組みを加速させています。これらの知見により、ビジネスチームは結果を検証し、改善点の優先順位を決定し、データ品質を継続的に向上させることができます。

組織は一夜にしてデータ品質を向上させることはできません。成功の鍵は、最も価値の高い機会を見極め、明確な責任体制を確立し、進捗状況を測定し、一つ一つの改善を積み重ねることで勢いを築くことにあります。

AIはデータに対する期待を高めましたが、解決策は技術の向上だけではありません。それには、事業部門の責任体制、強固なガバナンス、そしてIT部門との継続的な連携が不可欠です。

今日からそうした規律を構築する組織は、明日AIの潜在能力を最大限に引き出す上で、はるかに有利な立場に立つことができるでしょう。

NetAppの上級副社長兼最高情報責任者として、受賞歴のあるテクノロジーエグゼクティブであるHem Nerkarは、高いパフォーマンスを発揮するチームを支援し、データ、エンタープライズアーキテクチャ、デジタルトランスフォーメーション、AIを活用して業務を再構築し、ビジネスへの影響を加速させます。