課題

課題

AIを試したあと、データ側でぶつかる壁。当てはまるシナリオから、原因・放置コスト・解き方まで整理します。

早見表

いま、どの課題に近いですか？

当てはまるシナリオを選ぶと、原因・放置コスト・対応するソリューションへ進めます。

PoCで止まる AIの精度が出ない AIに渡せない基盤をこれから整える

Scenario 01

PoCで止まっている

「動いた」と「使える」のあいだに、距離がある。

デモは動く。でも本番に乗らない——いちばん多いケース。

なぜそうなるか: PoCは「最小入力で結果を出す」設計。鮮度・量・例外処理・運用が後回しになる。
放置するコスト: PoC が積み重なっても本番に乗らない。AI 投資の ROI が見えず、社内の期待が萎む。
どう解くか: 最初から運用に乗る設計で組む。Layer B で鮮度・品質、Layer C で評価・権限まで。

自律型AI基盤の整備を見る →

Scenario 02

AIの精度が出ない

プロンプトを磨いても、上限に届かない。

問題はモデルではなく、渡しているデータ側にある。

なぜそうなるか: LLM はビジネスの「意味」を知らない。「売上は手数料引き後か」を構造で定義しないと、正答に届かない。
放置するコスト: プロンプト調整に時間を吸われ、精度の天井が上がらない。「LLM はこの程度」と社内が諦める。
どう解くか: セマンティックレイヤで指標定義を一箇所に。BI も AI も同じ定義を参照（Layer C）。

AI-Ready化を見る →

Scenario 03

AIに渡せない

PII・権限・監査が後回しで、本番投入が決まらない。

「セキュリティが心配で本番に出せない」のループ。

なぜそうなるか: PoC で「とりあえず動かす」ために制御が緩い。本番段階でセキュリティ要件と衝突する。
放置するコスト: 法務・コンプラ合意が長引く。AI 活用そのものが社内で凍結することも。
どう解くか: PII マスキング・列権限・監査ログを Layer B と Layer C に最初から組み込む。

自律型AI基盤の整備を見る →

Scenario 04

データ基盤をこれから整えたい

スプレッドシートとツール導入だけでは、限界が見えてきた。

箱（ツール）でなく、中身（モデル・運用）から。

なぜそうなるか: ツール導入が目的化。手法（Kimball / Data Vault）の議論が先行し、概念モデリングから逃げる構造。
放置するコスト: ダッシュボードはあるが誰も見ない。Excel と SaaS の独自集計が並走し続ける。
どう解くか: 主要エンティティ（顧客・注文・商品）の定義から。Layer A で段階的に積む。

データ統合・分析基盤を見る →

どれにも当てはまらない、複数当てはまる——どちらのケースも、30分の無料診断で論点を一緒に整理します。

30分無料診断を予約ソリューションを見る