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title: "非構造化データリスクと AI 対応状況ガイド（CDO 向け）"
description: "データリーダーのための、非構造化データのリスクと AI 対応状況の評価ガイド。アーキテクチャ、アクセス、活用のどこにギャップがあり、どう埋めるかを示します。無料ガイド（英語）。"
url: "https://www.dataxray.io/ja/guide-cdo/"
language: "ja"
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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。”

_データサイエンスディレクター、グローバルライフサイエンス企業_

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。

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