生成AIが業務進行に不可欠の存在となって久しい。かつては情報収集や文書の作成・要約、プログラムコードの作成補助に用いられる程度であった生成AIだが、いまや自律的にタスクを実行するAIエージェントの登場に代表されるように、より高い次元で業務や事業を助ける存在にまで進化している。

しかしその一方で、活用の実態が進化の度合いに追いついていないと感じている方も多いのではないだろうか。もっとも、生成AIやAIエージェントの真価を引き出すには、活用の意図に沿ったデータが統合的に管理されていることが不可欠だ。「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の通り、不正確なデータや古い情報をAIに与えれば、誤った回答や時代遅れの分析結果を生成しまうことを忘れてはならない。ともすれば事業や業務をより良くしていくための方法論にばかり目がいきがちな生成AIの活用について、今一度、足もとを見つめ直すことの重要性が増してきているとも言えるだろう。

ではIT部門や各事業セクションの担当者は、どのように動いていくべきなのか。そのヒントを詳らかにしていこうというのが本資料の趣旨だ。しっかりと成果を出すために必要なデータ基盤の整え方についてはもちろん、そのデータ基盤に組織固有のナレッジをいかに組み込んでいくのかなど、全社的・実践的な活用へ向けた視点および事柄を網羅的に整理している本資料。ぜひ次なるアクションに向け、弾みをつける材料として幅広くご活用いただきたい。