データの意味を揃える
入力元、定義、粒度、更新者、利用目的を項目ごとに整理します。
相談する DATA & AI READINESS
データ・AI基盤化
AIが標準処理を担い、人が例外に責任を持てる前提を整えます。
ANSWER
この支援で整えること
手段ではなく、
運用の前提から設計する。
Excel、SaaS、データ基盤の間にある項目や意味のずれを整理し、AIへ渡せる入力条件、判断基準、例外、証跡を定義します。AI導入そのものではなく、継続的に運用できる業務とデータの基盤をつくります。
CHALLENGES
このような状態に
- 01
データはあるが、項目の意味や更新責任が揃っていない
- 02
AIを試しても、確認作業や例外対応が減らない
- 03
どこまでAIに任せ、誰が最終判断するか決められない
APPROACH
支援の考え方
AIの適用範囲を分ける
標準処理、判断支援、人が責任を持つ例外を区分します。
判断を追跡可能にする
根拠、差分、再処理を確認できるDecision Logを設計します。
DELIVERABLES
支援後に残るもの
次の担当者と仕組みが、
使い続けられる業務仕様。
- 01データ項目定義
- 02入力品質ルール
- 03AI適用範囲
- 04例外・承認条件
- 05Decision Log
- 06運用モニタリング設計
FAQ
データ・AI基盤化の質問
Q01利用するAIが未定でも進められますか？+
はい。特定製品に依存しない業務条件とデータ仕様から整理します。
Q02小さな業務から始められますか？+
可能です。頻度、負荷、例外の多さから、適切な対象業務を選びます。
START WITH YOUR OPERATIONS.