生成AIを試したが、社内のことを答えてくれない会社向け
PERVA RESEARCH REPORT — NO.02
Getting Data Ready
AIが社内のことを答えられない理由
「AIを入れたのに、社内のことは何も答えてくれない」。原因はAIの性能ではなく、AIに見せている社内データの側にあります。AIに使える形でデータを整備できている企業は7.0%。一方でクラウドはすでに83.5%の企業が使っており、足りないのはツールではなく、入れたツールをまたいで情報を集める仕組みのほうです。本書は、目指す状態の公的な定義（デジタル庁のガイドラインとISO/IEC 25012の15特性）と、郡山市・横浜市・パナソニック コネクトなど公表されている先行事例から、何が足りず、何から手をつけ、いくらかかるかを整理しました。官公庁統計・査読論文・各社の公式資料など一次情報40件を根拠に、A4横19ページ。90日の手順と、発注前に業者へ聞く7つの質問まで収めています。
FORMAT / PDF
PAGES / 19 PRICE / 無料
PUBLISHED / 2026.09
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CONTENTS ／ 掲載内容
- 01 いまどこにいるか ─ データを整備できた企業は7.0%、しかも進んでいない
- 02 何が詰まっているのか ─ 人材の問題だと片づけられない。日本に偏った課題
- 03 入れていないのではなく、散らばっている ─ クラウドは83.5%が使っている
- 04 なぜAIは答えられないのか ─「全部読ませれば解決する」が成り立たない理由
- 図 AIが答えを外す5つの地点 ─ 探す・選ぶ・切る・読む・答える
- 05 AI Ready とは何か ─ 政府と国際標準による定義、そして自己診断の物差し
- 06 先行事例は何をしたか ─ 自治体・大企業が実際に踏んだ手順
- 07 90日の手順 ─ 棚卸し → 1業務に絞る → 整える → 権限 → 運用
- 08 やらないと何が起きるか ─ 漏洩・営業秘密・個人情報保護法
- 09 当社の実装例 ─ 3つのシステムの統合と、毎日の生データ蓄積
- 10 発注前に聞く7つの質問 ─ 業者とツールの見極め方
- 11 まとめ ─ 明日から動かすための一手
- 出典一覧 40件／本書の監修
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