AI時代に求められる企業データのあるべき姿とは？

時代とともに役割を変えてきた、企業データの3段階

テクノロジーの進化と共に、その活用方法もアップデートされてきた企業データの役割は、大きく3つの段階に分けて考えることができます。

3つの段階を経過する中で企業データは、「正しく記録・整理し確認するもの」から「対象を選び出すための基盤」へ、更に「戦略を意思決定するための基盤」へと進化してきました。第1段階では正確性や網羅性が重視される”情報”として扱われていましたが、営業・マーケティング領域での活用が進むにつれ、第2段階においては活用するためのものとなり、AIエージェントの活用が前提となる第3段階においてはデータが直接戦略立案に影響を与えるフェーズになっています。

この変化は、下表のような活用の時間軸といった観点にも現れます。第1段階では、過去から現在にかけて、企業単位での正確な記録が重視されていました。しかし第2段階では”いま”使えるデータとしての鮮度や精度、企業単位から更に深堀した粒度が重要となります。更に第3段階では、現在から未来の意思決定を支えられるデータであることが前提となり、その粒度に関しても、企業・部署単位にとどまらず企業の活動内容や変化の把握も重要になってきます。

第2段階までのように人がデータを読む前提であれば、多少古い情報や粒度の粗い情報であっても、経験や文脈で補いながら活用することができます。しかしAIエージェントが企業を比較し、優先順位をつけ、さらに提案の仮説まで組み立てる第3段階においては、その前提は通用しません。データそのものがそのまま判断材料となるため、企業データの要件はこれまで以上に高いレベルを求められます。企業データの質が、経営戦略、意思決定の質を左右することになるのです。

AIエージェント活用、企業データに求められる4つの条件

では第3段階に求められる企業データとは何でしょう？弊社ではそれを、正確性・更新性・透明性・独自性の4つで整理しています。これら4つの要素は、3つの各段階によって求められる水準が異なります。段階ごとの水準を整理したものが以下の表です。

AI活用時代に価値が高まるNBSの独自データを下表にまとめました。

これらの独自データは、活用してこそ価値があります。組織・部署に関するデータは、企業単位では見えない意思決定の入り口を見せてくれます。工場に関するデータは、生産や供給の実態という現場の文脈を補います。グループ・関連会社に関するデータは、本社起点では取りこぼしやすい営業機会を広げます。店舗と運営企業に関するデータは、現場数や運営形態まで踏まえた提案を可能にします。企業活動・変化に関するデータは、企業の”いま”を把握し、提案内容やタイミングの手掛かりになります。独自データは、AIエージェントが実務判断に近づくための解像度を与えることができるのです。

企業データは、「辞書」から「エンジン」へ

これからの企業データは、会社情報を確認するための辞書ではなく、AIエージェントが動くためのエンジンに近づいていきます。必要なのは、件数の多さだけでも、珍しい情報を並べることだけでもありません。正確性があること、更新性があること、透明性があること、独自性があること。この4つがそろってはじめて、企業データはAI活用時代の判断基盤になるのです。

企業データの競争力は、これからますます「確認できるか」ではなく、「判断できるか」で決まっていきます。弊社NBSは、AI時代に求められる企業データとは、Web上の一般情報を集めただけのものではなく、実務の現場でそのまま使える粒度まで整備されたデータと考え、より確度の高い判断と成果創出を加速させる“エンジン”として機能する企業データを提供し続けていきます。

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