日本独特…AI活用を邪魔する真犯人、JALも成功させた「データ分断」の解決策とは

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生成AIやAIエージェントをはじめとしたAI活用が進む一方、「期待したほど成果が出ない」という声が多い。失敗してしまう背景には、社内データが分散、孤立するという構造的な課題がある。これは、AI活用が加速する以前から指摘されてきた問題だ。なぜ、いまだに解決できていないのか。今回は、その理由とともに、AI活用の成果を最大化させるデータ分断問題の解決法について解説する。

AI活用を失敗させるデータ分断の問題をどう解消すべきか

（Photo/Shutterstock.com）

AI活用を失敗に導く「データ分断」問題

　AI活用が広がる中、経営者からは「投資に見合うリターンがない」との指摘がある。その最大の要因は『Garbage in, Garbage out』に代表されるような、質の低いデータを入力すれば誤った出力しか得られない問題だ。特に生成AIのハルシネーションは、入力データの不備によるものが多い。

　必要な情報が社内に存在していても、システムが分断されていては、データが「知識」として生かされない。またAIエージェントも有名なクラウドサービスなどに接続できても、ERPにアクセスできなければ十分な機能を発揮できない。

　これらデータ分断の問題は、AI活用が盛んになる前から長らく指摘されてきた課題だ。AI活用が叫ばれるいまこそ、この分断を解消するための仕組みを構築しなければならない。ではどのようにすれば、それを実現できるのだろうか。

この記事の続き＞＞

・データ分断を生んだ「日本独特の背景」
・分断の解消に必須「マルチ言語通訳」とは
・JAL ＆日華化学の成功事例

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