【総合資料】ボトムアップDXコンサルティング
コクー株式会社が提供する「ボトムアップ型DX支援」の内容や特長をまとめたサービス紹介資料です。DX推進に課題を感じている企業様、ぜひご活用ください。
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人間なら脳内補完できますが、AIはかなり真面目。
「ABCさん、3人いるんですね？」と本気で思っています。
更新日：2026.05.13
「AIを導入したい」
そう考える企業は増えています。
しかし実際には、
- データが散らばっている
- Excel管理が属人化している
- 欠損や表記ゆれが多い
- どのデータを使えばいいかわからない
といった状態のままAI導入を進め、“思ったより使えない”という壁にぶつかるケースも少なくありません。
AIは、魔法の箱というより“データを材料に動くエンジン”です。
つまり、材料が整っていなければ、AIも十分に力を発揮できません。
今回は、AI導入前に見直したい「データ整備」の基本について、現場目線でわかりやすく解説します。
執筆：檜田詩菜（ひわだしいな）
BtoB領域を中心に、SEO記事・ホワイトペーパー・メールマーケティングなどのコンテンツ企画制作に従事。見込み顧客との接点づくりからナーチャリング設計まで、コンテンツを軸としたマーケ支援を行っている。
なぜAI導入で「データ整備」が重要なのか
AIは、与えられたデータをもとに分析・予測・自動化を行います。
つまり、
- 情報が不足している
- データ形式がバラバラ
- 古い情報が混在している
といった状態では、AIの判断精度も不安定になります。
たとえば営業データでも、
| 顧客名 | 担当者 |
|---|---|
| 株式会社ABC | 山田 |
| （株）ABC | 山田太郎 |
| ABC | Yamada |
このように表記が統一されていないと、AIは“別の会社”として認識してしまう場合があります。
AIが苦手な“整っていないデータ”とは
AIは便利ですが、実はかなり“データに素直”です。
人間なら文脈で補完できることも、AIはそのまま受け取ります。
ここでは、AIが特に苦手とする“整っていないデータ”を、現場でよくある例とあわせて解説します。
① 表記ゆれデータ
AI活用で最も多い課題のひとつが「表記ゆれ」です。
たとえば同じ会社でも、
| 入力例 |
|---|
| 株式会社コクー |
| （株）コクー |
| コクー |
| cocoo |
| COCoo |
人間なら「同じ会社だな」と判断できます。
でもAIは、“別データ”として認識することがあります。
② 欠損データ（空欄・未入力）
AIは、必要な情報が抜けている状態も苦手です。
たとえば営業管理データで、
| 会社名 | 業種 | 従業員数 |
|---|---|---|
| A社 | IT | 300 |
| B社 | ||
| C社 | 製造 | 50 |
このように空欄が多いと、
- 正しい傾向分析
- セグメント分類
- AI予測
が不安定になります。
③ 重複データ
同じ情報が複数存在している状態です。
結果として、
- 売上予測がズレる
- 顧客数が膨らむ
- 分析結果が偏る
といった問題につながります。
④ 古いデータが混在している
AIは“今”を学習したいのに、過去の古い情報が混ざっているケースも多くあります。
⑤ フォーマットが統一されていない
AIは「形式が揃っていること」が大好きです。
逆に、
- 日付形式が混在
- 金額にカンマあり／なし
- 単位が違う
- コード体系がバラバラ
などは苦手。
| 日付 |
|---|
| 2026/05/10 |
| 2026-05-10 |
| 5月10日 |
| 10-May-2026 |
⑥ 属人化されたExcel・スプレッドシート
現場で非常に多いのがこれです。
これは“人間依存の運用”になっている状態です。
⑦ データがバラバラに存在している
AI活用では、複数ツールのデータを横断するケースが増えます。
しかし実際は、
- 営業 → Excel
- マーケ → MAツール
- 広告 → 管理画面
- 売上 → 基幹システム
のように分散していることが多いです。
⑧ 更新ルールが存在しない
意外と見落とされがちなのが「運用ルール」。
たとえば、
- 誰が入力するのか
- いつ更新するのか
- 未入力時はどうするのか
が決まっていないケース。
AIでデータを扱うときの注意事項｜セキュリティ・情報漏洩リスク
AI活用が進む中で、便利さと同時に重要になるのが「データの扱い方」です。
便利だからこそ、“何を入れていいのか”を整理しておかないと、思わぬ情報漏洩につながる可能性もあります。
ここでは、AI活用時に気をつけたい代表的な注意点を解説します。
① 機密情報をそのままAIへ入力しない
最も重要なのがこれです。
AIサービスによっては、入力内容が学習に利用される可能性があります。
入れてはいけない例
- 個人情報
- マイナンバー
- クレジットカード情報
- 未公開の経営情報
- 契約書原本
- 顧客リスト
- 人事評価情報
など。
② AIツールごとの利用規約を確認する
AIツールによって、
- 学習利用の有無
- データ保持期間
- 保存場所
- 管理者権限
が異なります。
特に企業利用では、
- 法務
- 情シス
- セキュリティ部門
と連携しながら確認することが重要です。
確認ポイント
| 項目 | 確認内容 |
|---|---|
| 学習利用 | 入力データがAI学習に使われるか |
| 保存期間 | データがどれくらい保持されるか |
| 権限管理 | 誰でも閲覧できる状態になっていないか |
| ログ管理 | 利用履歴が残るか |
| 海外サーバー | データ保存先はどこか |
③ “誰でも使える状態”にしない
AIツールを導入すると、「とりあえず全社員使えるようにしよう」となることがあります。
しかし実際には、
- 閲覧権限
- 編集権限
- アップロード権限
を分けることが重要です。
④ AIに渡す前に“匿名化”する
実務では、
- 顧客名をID化
- 個人名を削除
- 金額を一部マスク
など、“匿名加工”してからAIへ渡す方法もよく使われます。
| 変換前 | 変換後 |
|---|---|
| 株式会社○○ | Company_A |
| 山田太郎 | User_001 |
⑤ AIの回答を“正しい前提”で使わない
AIはもっともらしく答えます。
でも、間違えることもあります。
特にデータ分析では、
- 集計ミス
- 解釈違い
- 古い情報
- 存在しない数値
を出力する可能性があります。
これは「ハルシネーション」と呼ばれることもあります。
⑥ “野良AI利用”が増えやすい
最近かなり増えているのがこれです。
会社で正式導入されていないAIを、現場が個別利用するケース。
便利だからこそ、現場主導で広がりやすいです。
ただし、
- 情報漏洩
- ガバナンス崩壊
- データ管理不能
につながる可能性もあります。
⑦ AI時代ほど「データ管理ルール」が重要になる
AI導入が進むほど、
- どこまでAIへ渡してよいか
- 誰が管理するか
- どう保存するか
を決める必要があります。
⑧ 特に注意したい「Excel運用」
実は、AI活用で一番事故が起きやすいのがExcel周辺です。
よくある例
- 個人PC保存
- メール添付運用
- パスワードなし
- 最新版不明
- 誤送信
まとめ｜AI活用では「便利さ」と「管理」の両立が必要
AIは非常に便利です。
しかし同時に、
- 情報漏洩
- 誤利用
- ガバナンス不足
- データ品質低下
などのリスクもあります。
AI時代は、“AIを入れること”よりも、「安全に活用し続けられる状態」を作ることが、ますます重要になっていきそうです。
AI活用の前に、“現場で使える状態”を整えませんか？
AI導入を進める企業が増える一方で、
- データが散らばっている
- Excel運用が属人化している
- データ品質にばらつきがある
- 現場で更新が続かない
といった“土台部分”の課題に悩むケースも少なくありません。
コクーでは、AI導入そのものだけでなく、
その前段階となる
- データ整備
- 業務整理
- 運用設計
- BI活用
- 現場定着支援
まで含めた「現場伴走型DX支援」を行っています。
コクーのDXコンサル支援
「AIを入れたい」だけで終わらせず、
- 現状整理
- 業務可視化
- データ整理
- ツール選定
- 現場運用設計
まで一緒に整理。
“導入して終わり”ではなく、現場で使われ続けるDXを重視しています。
データ女子｜データ整備・BI活用を現場から支援
データ女子 では、
- Excelデータ整理
- データクレンジング
- Power BI／Tableau／Looker Studio運用
- レポート更新
- ダッシュボード作成
- データ入力・更新運用
など、実務に近い領域から支援しています。
AI時代だからこそ、“整える力”が重要になる
AIは、整ったデータがあってこそ力を発揮します。
だからこそ今後は、
- データを集める
- 整える
- 更新し続ける
- 現場で活かす
という“運用の土台”が、ますます重要になっていきます。
コクーでは、現場に寄り添いながら、「使われるDX」「続けられるデータ活用」を支援しています。
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