AIが使えるデータとは何か——AI・人、それぞれの視点から考える

「AI-Readyなデータに整えましょう」という言葉をよく聞くようになりました。ではAI-Readyとは、具体的にどういう状態を指すのでしょうか。

AIから見た3つの要件

AIの視点から整理すると、3つの要件に行き着きます。

探せる　AIはデータの存在を自分で知ることができません。カタログやメタデータが整備されていて初めて、「そこにデータがある」と認識できます。どんなに価値あるデータも、見つけられなければ存在しないのと同じです。
理解できる　データの意味が定義されていなければ、AIは正しく解釈できません。「売上」が税込なのか税抜なのか、どの時点で計上されるのか。定義が曖昧なまま分析すると、精度の高い間違いを生み出します。
選べる　AIが適切なデータを選ぶには、品質・鮮度・信頼性が明示されている必要があります。複数のデータが存在するとき、どれを使うべきかを判断できる情報が整っていなければ、AIは誤ったデータを根拠に回答します。

ではAIが出した回答を、人はどう扱えばよいのでしょうか。AIの回答を「使える」状態にするにも、3つの要件があります。

読める　回答が業務の文脈で理解できる言葉になっている。数字や分析結果が、現場の判断に結びつく形で示されていることが前提です。
判断できる　根拠が示されていて、鵜呑みにせず自分で評価できる。AIの回答はあくまで材料です。「なぜそうなのか」が見えてこそ、人は意思決定の責任を持てます。
説明できる　回答を他者に伝え、組織として動ける。自分が納得するだけでなく、上司・現場・関係部門を動かせる形になっていることが、実務での活用につながります。

AIと人、視点は違います。ただ共通しているのは、曖昧さを排除することが出発点だということです。

データの定義が曖昧ならAIは正しく動けない。回答の根拠が曖昧なら人は動けない。AI-Readyへの取り組みは、組織全体の「曖昧さをなくす」地道な仕事とも言えます。