目次
- はじめに
- なぜ“使えないデータ”が生まれるのか？
- AI分析に必要なデータの特徴とは？
- データ整備でやるべき5つのステップ
- 前処理で発生する課題と解決策
- 現場が抱える「データの壁」とは？
- データ整備を支援する体制と役割分担
- 自社で整えるべきか、外部支援を活用すべきか？
- 成功事例に学ぶ「分析につながるデータ整備」
- まとめ
1. はじめに
「データはあるが、AI分析には使えなかった」
「整備に時間がかかり、PoCが遅れた」
AI分析プロジェクトの多くで立ちはだかるのが、“データ整備”と“前処理”の壁です。
本記事では、AI分析を成功に導くために必要な社内データの質、整備の具体ステップ、そしてよくある課題とその乗り越え方を解説していきます。
2. なぜ“使えないデータ”が生まれるのか？
- 目的なく収集されたデータが多い：業務システム導入時にとりあえず作った項目が放置されている
- データの入力ルールが統一されていない：人によって表記ゆれや空欄が生じ、機械処理が困難
- 運用とシステムがかみ合っていない：現場はExcelを使用し、システムは更新されていない
- データの更新・保守体制がない：古いデータ、不要な項目が蓄積している
つまり、“使えないデータ”は偶然ではなく、運用設計とデータ設計の乖離によって生まれています。
3. AI分析に必要なデータの特徴とは？
AIにとって“使えるデータ”には、以下のような特徴があります：
- 整っている（クレンジングされている）：欠損値が少なく、誤入力が排除されている
- 一貫性がある：表記や単位、カテゴリ分類が統一されている
- 構造化されている：CSVやデータベースなど、列や属性が明確な形式
- 正確である：現場の実態と一致している
- 十分な量と幅がある：分析対象としてのボリュームと多様性がある
逆に、どれか1つでも欠けると、モデル精度が落ちたり、学習不能になることもあります。
4. データ整備でやるべき5つのステップ
- 目的の明確化と必要項目の選定
何のために分析するのかを明確にし、必要なデータ項目をリストアップする - 現状のデータ棚卸し
社内にどのようなデータがあるか、どの形式で、どこにあるかを洗い出す - 品質チェックと欠損・異常値の把握
欠損、重複、異常な値を自動・手動で検出 - 整形・統合・正規化処理
表記の統一、日付や数値のフォーマット変換、複数システムからのデータ統合などを実施 - メタデータと記録管理の整備
「いつ、誰が、どう使ったか」がわかるように、データの説明や履歴情報を記録する
5. 前処理で発生する課題と解決策
課題1：欠損値や異常値が多く、分析対象にできない
→ 解決策：欠損補完ロジック（平均・中央値・類似値）や、異常値の除外基準をルール化
課題2：システム間でIDやキーが一致しない
→ 解決策：キー設計の見直し、変換マッピング表の作成
課題3：業務部門と分析部門の連携が弱い
→ 解決策：データ辞書や業務フロー図を共有し、共通認識を持たせるワークショップの実施
課題4：手作業が多く、前処理に時間がかかる
→ 解決策：ETLツールの導入、前処理フローのスクリプト化で自動化を図る
前処理は“地味”ですが、分析成果に直結する最も重要な工程の一つです。
6. 現場が抱える「データの壁」とは？
- 入力の手間と負担感：現場は本業が優先で、データ入力が後回しになりがち
- “なぜ必要か”が伝わっていない：入力が目的化し、活用意義が共有されていない
- ツールや項目が現場に合っていない：入力しづらいUIや項目の多さが原因で、誤記や漏れが発生
- 現場と本社の認識ギャップ：データ整備の責任が不明確で、協力が得られにくい
これらの「現場の壁」を乗り越えるには、“現場と共に整備する体制”の構築が不可欠です。
7. データ整備を支援する体制と役割分担
AI分析のためのデータ整備には、以下のようなチーム体制が効果的です：
- 業務担当者（現場）：入力実態や業務文脈の把握、データの意味付け
- データ管理者（情報システム/IT部門）：システム間連携、データベース管理、権限設定
- 分析チーム（データサイエンティスト等）：分析目的に合致するデータ仕様の策定と要求
- プロジェクトマネージャー：進捗管理、各部門の橋渡しと意思決定
このような役割分担により、「分析に耐えうる整ったデータ」が社内資産として定着します。
8. 自社で整えるべきか、外部支援を活用すべきか？
自社で進めるメリット：
- 自社特有の業務理解が深い
- 継続運用のための知見が蓄積できる
- セキュリティや社内ルールに即して対応できる
外部支援を活用するメリット：
- 高度な前処理技術や自動化ノウハウを活用できる
- 短期間で一定の品質を担保できる
- 客観的視点で課題を指摘してもらえる
理想は「内製と外部のハイブリッド体制」。初期は外部支援で立ち上げ、徐々に内製化する流れが成功しやすいです。
9. 成功事例に学ぶ「分析につながるデータ整備」
小売業A社：POSデータの分析活用
- 課題：店舗ごとに表記揺れがあり、全社分析に支障
- 対応：商品名やカテゴリのマスタ統一、ETL導入によりデータ整備を自動化
- 成果：レコメンド分析や需要予測が精緻になり、棚卸コストを15%削減
製造業B社：不良要因分析データの整備
- 課題：記録項目が現場ごとにバラバラ、紙・Excelが混在
- 対応：現場ヒアリングで必要項目を整理し、入力UIを統一
- 成果：不良品発生要因が特定され、工程改善のスピードが2倍に
10. まとめ
AI分析の精度と成果は、データの質で決まるといっても過言ではありません。
- 「使えるデータ」には一貫性、構造化、正確性、量が必要
- 整備・前処理には組織横断の体制と継続的な改善が不可欠
- 内製と外部支援を組み合わせ、効率的に資産化を進めることがポイント
“資産”としてのデータ活用は、整備と前処理から始まります。今あるデータが未来の成長を支える武器になるか、眠った負債になるかは、整備にかかっています。