AIの成果は道具のすごさではなく、前提の整い具合で決まります。ここで言う「前提」とは、難しい技術の話ではありません。言葉の意味を揃える／同じものを同じ単位で扱う／意思決定のタイミングに間に合う新しさを保つ／出所と責任を一言で示す、この4つです。そして、非技術者こそがこれらを整える仕事の主役になります。本特集では、書籍『AI活用のためのデータマネジメント超入門』（日経BP）から抜粋し、「なぜ前提を整えるとAIが成果を生むのか」を、経営の視点と現場の体感の両方から捉え直します。その第1回。

　データ活用の話になると、多くの人は真っ先に「分析」を思い浮かべます。BI（ビジネスインテリジェンス）ツールでグラフを描き、AIで予測を行い、ダッシュボードで全社に結果を共有する――そんな華やかなイメージです。

　確かに、分析は価値を生み出すための重要な一手です。しかし、それは最後の工程です。現実のプロジェクトでは、この「最後の一手」に全力を注ぐあまり、肝心の土台作りが後回しにされることが少なくありません。データがそろっていない、定義がバラバラ、記録方法が統一されていない……こうした状態で分析を始めても、成果はほとんど出ません。それは、材料が整理されていないキッチンでフルコースを作ろうとするようなものです。

「データ活用＝データ分析」という誤解

「データ活用を進めたいんです。やっぱりBIツールが必要ですか？」

「うちもAIを導入して、売上を予測できるようにしたいと思っていて」

「分析ダッシュボードを全社員が見られるようにしたいんですよね」

　企業の担当者と話していると、こうした「華やかなデータ活用」の話題が必ずと言っていいほど先に出てきます。それ自体は間違いではありません。分析は最終的な価値創出の重要な手段です。

　ここでひとつ、大きな誤解があります。それは、「データ活用＝データ分析」だと思われていることです。多くの企業が、「データ分析」だけを目指してプロジェクトを立ち上げます。しかし、実際に手を動かし始めると、こういった問題にぶつかります。

　こうなると、どんなに高機能なBIツールやAIエンジンを導入しても、「材料がない（欲しいデータが存在しない／記録されていない）」もしくは「材料が腐っている（データはあるが、精度が低い・古い・一貫性がない・欠損だらけなど、分析に堪えられない）」状態なので、価値のある分析はできません。

　つまり、データ活用とは「分析すること」そのものではなく、「分析ができる状態を整えること」が最も重要な仕事です。

　「データ活用」を分解すると、そこには多くの工程が含まれています。

　この中で「分析」は、たった1ステップ。「最後の一手」にすぎません。しかし、多くの企業が最初からここだけに目を向け、他のステップを軽視することで、プロジェクトが「開始3か月で詰む」状態になってしまうのです。

データマネジメントは「土壌」づくり

　データ分析は確かに華やかで注目されがちです。しかし、それが本当に機能するためには、その土台を作る「整備」が必要不可欠です。この「整備」（あるいは単に、整えること）こそが、データマネジメントの本質です。

　そして、この部分こそが、社内ではあまり注目されず、評価もされにくい一方で、最も重要で、全体の成否を握る仕事です。

　本書『AI活用のためのデータマネジメント超入門』では、「整備」を決して軽んじず、最初に着手すべきプロセスとして強調します。なぜなら、整っていないデータでは、どれだけ高度な分析技術を投入してもGarbage in, garbage out（≒ガラクタからは宝は出てこない）からです。

　データ活用の第一歩は、ツール導入でもダッシュボード作成でもなく、「そもそも整っていない状態を可視化すること」です。

　これをできるようになることが、プロジェクトを動かす「起点」になります。

しっかりした「土壌」があってこそ成果につながる（写真：Alpha／stock.adobe.com）

（書籍『AI活用のためのデータマネジメント超入門』を基に再構成）

［日経クロステック　2026年1月21日付の記事を転載］

『 AI活用のためのデータマネジメント超入門 』

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データ整備をシステム部門任せにするな

データマネジメントは高度なデータ分析技術の話ではありません。売上分析、顧客理解、業務改善、経営判断、リスク管理、そしてAI活用など、あらゆるテーマで「データをどう扱うか」が成果を左右する時代です。データを整えるには、プログラミングスキルは必要ありません。

永田ゆかり著、日経BP、2860円（税込み）