AI 導入と統合

Data governance データガバナンス

AI 導入でつまずくのは、たいていモデルではなくデータです。どこにあるのか、誰が使っているのか、信頼できるのか。まずこの三つをはっきりさせます。

こんな方に

同じデータが部署ごとに別のバージョンになっていて、数字が合わない
AI や BI レポートを導入したいが、データが使える状態かわからない
会社にどんな個人情報があり、どこに置かれ、誰が見られるのかがはっきりしない
既存システムの連携を計画していて、先にデータを整理しておきたい

契約の期間 3 か月、半年、1 年
料金の考え方案件ごとに見積もり

メールで問い合わせる

散らばったデータ

ERP、Excel、各部署のシステム

台帳と基準

置き場所、担当者、項目の定義

品質と権限

定期点検、個人情報の分類

信頼できるデータ

レポートにも AI にも使える

データがどこにあり、誰が担当し、信頼できるかがわかって初めて、AI とレポートに確かな土台ができます。

サービス内容

データの棚卸し

会社にどんなデータがあり、どのシステムに置かれ、誰が担当し、誰が使っているかを一覧にします。

標準化

項目の定義、コード、命名を統一し、別々のシステムにある同じデータを突き合わせられるようにします。

品質の監視

品質のルール（完全性、正確性、適時性）を決め、定期的に点検する仕組みを作ります。

権限と個人情報

役割ごとにアクセス権限を設定し、個人情報と機微なデータに印をつけ、台湾の個人資料保護法の要件と照らし合わせます。

進め方

1. 棚卸し

ヒアリングとシステム調査を行い、データ台帳を完成させます。

2. ルールづくり

基準、品質ルール、権限の原則を定めます。

3. 導入

システムと業務の流れに落とし込み、最も重要なデータの問題に対処します。

4. 監視と引き継ぎ

定期点検の仕組みを作り、担当の社員に文書をお渡しします。

納品物

データ台帳（置き場所、担当者、利用者）
データ基準と命名ルール
品質ルールと点検方法
権限と個人情報の分類表
ガバナンス文書と引き継ぎ資料

契約の期間

3 か月、半年、1 年のいずれかを一つの期間とし、範囲に応じて決めます。期間が終わるたびに、お客様と一緒に最初に決めた目標と突き合わせ、次の期間に何をするか、あるいはここで終えるかを決めます。

料金の考え方

案件ごとに見積もります。扱うシステムとデータの量、必要な人員と時間、期間の長さによります。見積もりは二段階です。まず基準値を測ります。これは見積もりの前に行い、費用は別にいただきます。そのうえで、測った範囲に基づいて導入の費用をお出しします。先に金額を出してから範囲を合わせることはしません。メールで状況をお知らせいただければ、基準値の測定で何をするかを先にご説明します。

よくある質問

中小企業でもデータガバナンスは必要ですか？

必要です。ただし範囲は小さくて構いません。会社全体を一度に整理するのではなく、顧客、製品、受注のデータなど、最もよく使い、最も間違いが起きやすいいくつかのデータから始めます。

データガバナンスと AI の導入には、どんな関係がありますか？

AI が使えるのは、手に入り、しかも正しいデータだけです。データに食い違いがあったり権限があいまいだったりすると、AI の答えも信頼できません。先にデータを整えることが、導入の土台になります。

今のシステムを入れ替える必要がありますか？

通常は必要ありません。データガバナンスの中心は、ルールを決め、データと業務の流れを整理することで、ほとんどは既存のシステムの上で進められます。

状況をお聞かせください

メールで状況をお知らせください
実現できるやり方をお返しします
まず基準を測り、それから範囲と見積もりへ