Owned、人材業界向け「AIの活用を最適に行うためのデータ管理方法をまとめたレポート」無料公開
ベクトルの子会社であるOwnedは3日、人材業界向けに「AIの活用を最適に行うためのデータ管理方法をまとめたレポート」の2025年2月版(全32ページ)を無料公開した。
本レポートでは、人材業界向けに、AI活用におけるデータの質や整理不足、定義の不一致がもたらす問題とその解決策を解説している。
様々な業界でAI技術の導入が進む中、多くの企業がデータ管理の課題に直面し、AIのポテンシャルを十分に引き出せていない。AIモデルのパフォーマンスは学習データの質に依存するため、不正確なデータや欠損データが問題となり、AIによるデータ分析や予測の精度を低下させている。
例えば、顧客情報が未更新だったり、収集基準が統一されていないことが原因。また、部門間で分散管理される膨大なデータが、AIが全体像を理解する障害となっているケースもある。そのような状況には、データレイクやデータウェアハウスの導入が効果的であり、データの一元化と整備が求められる。
さらに、データの基準や定義が部門間で異なることもAI活用の妨げとなる。例えば、「顧客」の定義が部門ごとに異なるケースでは、AIが正確な学習や分析を行うことが難しくなる。このような課題を解決するには、データガバナンスを強化し、標準化されたルールを策定することが不可欠。データクレンジングツールを用いて不正確なデータを補正し、データの統一と一元管理を進める必要があります。また、業務目標に基づいたデータ設計を行うことで、AIのパフォーマンスを向上させることが可能。
本レポートでは、これらの課題に対する対応策と業界別の活用例を詳しく紹介している。