何が起きたか
MerがAI活用企業541社を調査。業務データが整備済みとする企業は79.1%だが、問題なしは3.7%、ほぼ全データを顧客軸で横断できるのは10.0%にとどまる。
なぜ重要か
自己申告の整備状況と具体的な不備の差は、多くの企業が不完全・分断されたデータをAIに与えている可能性を示し、AI回答の品質を制限しかねない。
誰に効くか生成AIを活用する日本企業のデータ管理・情報システム部門に影響する。良好な自己評価と実際のデータ品質・統合の隔たりを突き合わせる必要がある。
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Merの報告書は、AI活用に適したデータの要件を品質・接続・維持の3条件に整理している。調査結果は各領域に無視できない差があることを示す。79.1%がデータは整備されていると考える一方、欠落データ（54.5%）や表記の不統一（44.2%）といった具体的な問題が挙がっており、自己評価が実際の整備状況を過大に見積もっている可能性がある。
接続の条件はさらに弱い。ほぼ全てのデータを顧客軸で横断できるのは10.0%にとどまり、41.4%はデータがシステムごとに分断され連携がないと答えた。顧客中心のデータ構造がなければ、AIは顧客の全体像を描きにくく、パーソナライズや文脈を踏まえた処理での有用性が制限される。
維持の取り組みも遅れている。データ整備を継続的に行う取り組みがない企業は37.0%に上り、継続的なクレンジングを自動化しているのは8.3%のみ。一度整備した企業でも時間とともに状態が悪化しうることを示す。Merは、どのAIを使うかから、どのデータを与えるかに発想を転換すべきだとし、整える・つなぐ・維持するの3原則を提唱している。
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