内閣府は人工知能基本計画を策定し、AI利活用の加速的推進を最優先施策に位置づけています。それでもAI導入が進まない背景には、AI-Readyなデータ整備の不足があります。経済産業省が情報処理技術者試験に「データマネジメント」区分の新設を検討している動きは、実務のボトルネックがデータの管理と運用にある現状を示しています。対応の出発点は、データに触れる前段階の説明可能性を整えることです。日本経済団体連合会のガイドラインに沿えば、AI-Readyの条件はシステムレベル・データ、専門家、従業員、経営層・マネジメント層の四つに整理できます。以下では、メタデータとガバナンスを核に実装ポイントを解説します。
システムレベル・データでは、データの用途、信頼性、責任部門を即座に把握できる状態を整備します。データジャケットのように概要や特徴を自然言語で記述すると、AIモデル投入の可否判断や適切な選定、業務文脈の付与が容易になります。特に基幹システムのメタデータ化が要で、所在、取得目的、更新タイミング、責任部門、項目の意味やコード値の解釈、品質指標などを「データを説明するデータ」として一元管理します。これにより人間とAIの間に共通言語が生まれ、企業固有の文脈を踏まえた解釈が可能となります。アンケートの例では、最終更新日、調査目的や方法、設問対応、コードの意味、回収率や欠損率、想定ユースケースまで記述することで、活用時の誤解を防げます。
専門家にはITだけでなくビジネスの理解が求められ、従業員との対話から要件を引き出す体制を築くことが重要です。多くの企業で情報が担当者依存となり、異動や退職で意味が失われる課題が生じます。これを防ぐには、メタデータ整備と専門チームの構築を両輪で進め、属人化を解消します。メタデータ項目の標準、更新サイクル、品質管理や監査の手順を定めれば、ユースケース展開の速度と品質を両立できます。新規データ発生時の登録フローとレビュー基準を明確化することも実務上の要点です。
企業全体でAI-Readyを実現するには、部分最適にとどめず全社ガバナンスを整備します。倫理、ルール策定、人材育成を一体化した継続的なAIガバナンスを業務に落とし込みます。経営層・マネジメント層は現場任せにせずトップダウンで変革を促し、自らAI・データ活用を実践して発信する姿勢が従業員の動機づけになります。この牽引力が、日常業務に追われがちな現場の一歩を後押しし、方針、体制、運用、評価の循環を回します。結果として、ユースケースの創出とスケールが持続的に進み、AI活用の実装力が高まります。
詳しくは「MUFG」の公式ページまで。
