CDO とシニアデータリーダー向けガイド
最大の AI の機会は、誰も把握していないファイルの中にあります。
企業の AI の良し悪しは、その下にある情報レイヤーで決まります。そして非構造化データは、そのレイヤーの最大の空白です。このガイドは、空白がどこにあり、どう埋めるかを示します。
下のフォームにご記入ください
BARC、2026年
データ責任者の70%が、AI に使えるファイルは半分に満たないと回答
契約書、研究開発ノート、戦略文書、何年も開かれていないレガシーな共有フォルダ。競合には再現できない数十年分の組織的な知識であり、AI にとって最も価値のある材料でありながら、使える状態になっていない部分です。
AI が必要とするコンテキストは増え続けています。パイロットから本番、そしてエージェントへと進むたびに、AI が届くべき範囲は広がり、準備できているものとの差も広がります。
Fortune 500 企業や政府機関のデータ・AI リーダーとの協働から得た知見をもとに、このガイドは次を提供します。
- フレームワーク。ファイル資産が AI をスケールさせられるかを決める3つの領域：アーキテクチャ、アクセス、活用。
- パターン。ギャップが現れる4つの形と、それぞれが何を犠牲にしているか。
- 現在地。いまどこに立っているか、そしてギャップを埋めると何が可能になるか。
得られるもの
ギャップを埋めると得られるもの
カバレッジすでに統制された部分だけでなく、資産のより多くを活用できます。
差別化競合が持たない知識を、AI が使える状態で。
リターンパイロットで止まらず、ビジネスケースを満たす AI の取り組み。
“20年分の実験データがある。なぜそれを AI に使えないのか。私の答えは、どんなデータがあるのかわからない、です。”
導入企業
- U.S. Department of War
- Veolia
- Wood
- Costain
- Macnica
- Atlan
- Collibra
- Thales
- Virtru
- Microsoft Purview
- Experian
- Carahsoft
- Vertosoft
資金を投じる AI の取り組みはすべて、同じ基盤の上にあります
このガイドは、その基盤のどれだけが使えるのか、そしてギャップを埋めると何が返ってくるのかを示します。