現場で起きやすい課題

生成AIの機能を試してみたものの、期待した結果が得られないという場合、原因はAIの性能ではなくデータの整え方にあることが多くあります。ファイル名がばらばらだったり、同じ内容の資料が複数のバージョンで存在していたりすると、AIが参照する情報の質が下がってしまいます。最初に取り組むとよいのは、頻繁に参照する資料を対象に、フォルダ構成とファイル名の付け方を簡単なルールとして統一し、古い版を整理することです。作成日や更新者が分かる命名にしておくと、後からの整理もしやすくなります。

最初に整理すること

整理を進める際の勘所は、完璧を目指さず対象範囲を絞ることです。全社のデータを一度に整理しようとすると作業が止まってしまいがちなので、まずはAIに活用させたい業務に関わる資料だけを対象にするとよいでしょう。また、表形式のデータは項目名の表記を統一しておくと、AIが内容を正しく認識しやすくなります。個人情報や機密情報を含む資料については、AIに読み込ませる範囲から除外するかどうかを事前に判断しておくことも欠かせません。判断に迷う資料は、いったん対象外にしておく方が安全です。

光の道具箱で広げる改善

データを整える作業は地味で時間もかかりますが、AIを業務で使いこなすための土台になります。一度整理した後も、新しく作成される資料が同じルールに沿って保存されるよう、社内で簡単な運用ルールとして共有しておくと、データの質が徐々に維持されるようになります。新入社員にもこのルールを早い段階で伝えておくと、乱れが再発しにくくなります。AIの活用がうまくいかないと感じたときは、機能そのものよりも、まず読み込ませているデータの状態を見直してみることをおすすめします。