AIと雇用第5回：AI導入の成功を左右する“データの質” ― 便利な道具ほど素材が大事

AI導入が進む中で、「AIを入れれば仕事が劇的に変わるのではないか」と期待する企業は少なくありません。しかし、AI企業のトップが繰り返し強調しているのは、実は“AI導入の難しさ”は技術そのものではなく データの質 にあるという点です。

料理に例えると、どれほど高性能な包丁や最新式の電動ミキサーを揃えても、食材が腐っていれば良い料理は決して完成しません。同じように、AIはどれほど優れていても、入力するデータが不正確だったり、未整理だったりすると、正確な結果は返してくれません。

今回の記事では、「AI導入の成功はデータ次第」という核心に迫り、企業がどのようにデータ整備に取り組むべきかを整理します。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）は膨大なデータをもとに動きます。
そのため、社内でAI活用が進むほど、次の問題が顕在化します。

AIは「整理されていないデータが大量にある状態」を最も苦手とします。
その結果、AIに質問しても誤回答が増えたり、現場が混乱したりします。

日本IBMはAIを積極的に社内業務へ導入し、次のような成果を上げています。

一見すると、AIの技術力が高いことが理由のように思えますが、実際には データの整備 が成功を支えています。

IBMのトップは次のように述べています。

「包丁やミキサーがどれだけ優れていても、素材（データ）が傷んでいれば良い結果は出ない」

つまり、AI導入は「ツールより素材」なのです。

AIは大量のデータを“読む”ことで仕事をします。
そのため企業は、次のようなデータの整備が欠かせません。

部署ごとに違うルールでファイルが作られるとAIは混乱します。

「情報のゴミ屋敷」を掃除しないままAIを入れると、逆効果になります。

AIに学習させたい情報は、

暗黙知が多いとAIは正確に理解できず、期待した成果は得られません。

AIは驚くほど高性能ですが、次のような特性があります。

つまり、AIの出力結果は 入力するデータの質と量 に強く依存します。

これは人間よりも依存度が高いともいえます。

AIの導入は、単にツールを導入することではありません。

こうした地味な作業こそ、AIの能力を最大限引き出すための投資です。

逆に言えば、
データが揃えばAIの導入効果は一気に跳ね上がる
ということでもあります。

AI時代の組織にとって、「データの質を高めること＝競争力を高めること」なのです。

■ 結論

AIの性能を最大限に引き出す最大の鍵は、“どんなデータを与えるか”です。

AIは優秀なアシスタントでありながら、素材（データ）に敏感な存在です。

次回の第6回では、「AIと景気・政策の関係」に焦点を当て、
AIショックが起きる条件、そして社会がどう備えるべきかを解説します。

という事で、今回は以上とさせていただきます。

次回以降も、よろしくお願いします。