「データがないからAIは無理」は本当か

データ不足は本当にAIの障壁か

「うちはデータが少ないからAIは使えない」という声をよく聞きます。確かに、AIには一定量のデータが必要です。しかし「データがないからAIは無理」は、多くの場合、不正確な判断です。

データが少ない状況でも活用できるAIのアプローチがあります。第一に「転移学習」で、既存の大規模モデルを自社の少量データでファインチューニングする手法です。第二に「外部データとの組み合わせ」で、公開データや購入データと自社データを組み合わせます。

第三に「生成AIの活用」で、ChatGPTなどのLLMはそもそも大量の学習データを必要とせず、プロンプト（指示文）だけで多様な業務に活用できます。業務のデジタル化から始めることで、活用可能なデータを段階的に蓄積することも重要です。

AI活用を諦める前に、まず自社にあるデータを棚卸しすることをお勧めします。紙・Excelで管理されているデータを含め、存在するデータを把握することで、意外と活用できるデータがあることに気づくことがあります。

データの量よりも質が重要なケースも多くあります。まずは手持ちのデータで何ができるかを専門家と一緒に評価することから始めましょう。