生成AIが世界的なメガムーブメントとなって、業種や規模を問わず導入が加速している。それに伴い、データマネジメントの重要性が“極めて”高まっている。AIを組織のさまざまな業務に適用して有用な出力を得るのに、品質・信頼性の高いデータ/情報が不可欠だからだ。

「Garbage in, Garbage out（ゴミを入れれば、ゴミしか出てこない）」というデータの原則はAI時代においても普遍で、AIに不正確なデータや古い情報を与えれば、誤った回答や時代遅れの分析結果を生成し、ビジネスに損害を与えかねない。特に、生成AIが出力するもっともらしい嘘（ハルシネーション）の問題は業務領域によっては深刻で、入力データの品質と信頼性がこれまで以上に厳しく問われている。

現在、企業の間でホットトピックとなったAIエージェントや、自社に特化した生成AI/LLM（大規模言語モデル）活用のためのRAG（検索拡張生成）といった取り組みも、組織固有・用途特化のナレッジとしてデータが適切に整備されていることが前提となる。

今回の【IT Leaders特別編集版】では、IT部門や事業部門ITチームの責任者・担当者に向けて、技術・市場・製品の動向を踏まえながら、重要な観点となすべきアクションを解説しながら、生成AI時代のデータマネジメントのあるべき姿を詳らかにする。

「一部の従業員しか生成AIを使っておらず、それも業務文書の作成支援どまり」「高いライセンス料に見合う効果が得られていない」といった状況の企業・組織にとって必読の資料となっている。IT部門や事業部門の担当者におかれては、先手を打って生成AIのポテンシャルの引き出しと、全社的な活用定着に取り組まれてはいかがだろうか。