データ管理ソフトのインフォマティカは2026年1月27日、米国・欧州・アジア太平洋のデータ責任者600人を対象とした調査「CDO Insights 2026」を発表しました。
生成AIを業務に組み込んでいる企業は69%でした。一方で、試験導入から本番へ移す際の障壁としてデータの信頼性を挙げた回答は57%です。2026年にデータ管理への投資を増やす企業は86%でした。
投資が増えているのに、AIの案件が本番に届かない理由
これは要するに、データを増やしても、そのデータが信頼できるかどうかは別だ、という話です。投資を増やす企業が86%ある一方で、信頼性が障壁だと答える企業が57%残っています。
従業員が10名から100名の会社に置き換えると、数字が見えるようになったことと、その数字を誰でも使えるようになったことは別だ、という話になります。
数字は見えるようになりましたが、判断の根拠は一人の中に残りました
私が実際に見てきた現場の話をします。ある会社には、数字を整えて報告する担当がいました。会議には毎回、その担当が整えた数字が出てきます。
その報告は、ほぼ無条件に信頼されていました。会議は、出てきた数字を前提にして進みます。数字を疑う場面はほとんどありません。可視化としては、成功していたと言えます。
ところが、元になっているダッシュボードを日々開いているのは、その担当だけでした。他の人は、報告に出てきた数字だけを見ています。共有されているのは数字であって、その数字をどう作っているか、どういう前提を置いているか、どこを疑ってチェックすべきかという観点は、共有されていません。
つまり、信頼が付いているのは数字ではなく、その担当という人に対してです。「あの人が出した数字だから正しい」という形で会議が回っています。
結果として、意思決定は速くなりました。数字を待つ時間も、根拠を確認する時間も要らなくなったからです。同時に、その担当が抜けた瞬間に、判断の根拠が消える構造ができあがりました。ダッシュボードは残りますが、それをどう読むかは残りません。
可視化をすれば属人化が解消される、と考えていました。実際に起きたのは、属人化の置き場所が、紙のファイルからダッシュボードに移っただけでした。
データの信頼性とは、数字の正しさのことではありません
データが信頼できないと言うとき、多くの人は数字そのものが間違っている状態を思い浮かべます。ところが実際に起きているのは、数字は合っているのに、その数字が何を表しているのかを、作った人以外が説明できない状態です。
集計の期間はどこからどこまでか。何を除いているか。どの時点の値なのか。この但し書きは、作った人の頭の中にあります。自分で使う分には要らないので、書かれることがありません。
この状態でAIに読ませても、答えは出てきません。AIは数字を読めますが、書かれていない但し書きは読めないからです。データの信頼性が障壁になるという回答は、量が足りないという話ではなく、この但し書きが残っていないという話です。
明日から、費用をかけずに試せること
次の順番で進めます。
- 会議に毎回出てくる数字を一つ選ぶ
- その数字を作っている人に「集計の期間」「除いているもの」「どこを見て間違いに気づくか」の三点を聞く
- 聞いた内容を、数字の隣に短く書き添える。資料の脚注でかまいません
- 次の会議で、作った本人以外がその数字を説明できるかを確かめる
説明できなければ、書き添えた内容が足りていません。書き足してもう一度試します。ここまでに費用は要りません。
ただし…
どの数字から始めるかは、会社によって変わります。作っている人がその数字で評価されている場合、聞き方を間違えると、疑われていると受け取られます。ここに一般解はありません。
UNICUSは、この進め方を一緒に決めるところから関わっています。私自身、日々の業務でデータの整理と分析に関わっており、その前は検索連動型広告の運用を17年、200社以上で行ってきました。
30分だけ、現状を聞かせてください
30分いただければ、御社の会議に出てくる数字を伺い、最初に但し書きを付ける一つを一緒に決めるところまでできます。その場で提案や見積もりは出しません。
お問合せは簡単です。以下の問い合わせフォームに、お名前などの必要事項と御社のURLと社員数と現在お困りの事象について、できるだけ具体的にお書きください。その上で、希望の日時を3つほど書いてお送りください。後ほど、こちらからメールにて返信をさせていただきます。
ただし、対応しているのは私一人です。そのため、新規でご相談をお受けするのは月に2名までとさせていただいております。思いついたときに、すぐお問合せされることをお勧めします。
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