企業において「AIを活用して業務を変革したい」という期待が急速に高まっています。しかしながら、AIが期待どおりに機能せず、現場で定着しないというケースが非常に多く見られます。その本質的な要因は、AIの性能そのものではなく、「AIが読み込むデータの品質と設計」にあります。
D.Forceは、AIとデータマネジメントに精通したプロフェッショナルが「データ中心アプローチ」で、AIが正確に文脈を理解できる高品質な「AI-Readyデータ」を設計し、AIエージェントによるアプリケーション開発から運用の自動化・定着化まで、一気通貫で伴走支援します。
多くのAI開発がアプリケーション構築の範囲にとどまる中、データマネジメントに精通するD.Forceでは業務プロセスを深く理解したうえで、AIが正確に文脈を読み取れる高品質なデータ基盤を設計します。そのうえで、AIエージェントによる運用の自動化・定着化から継続的に価値を出し続けられる状態まで、データプロフェッショナルが伴走スタイルで支援します。また、豊富なデータガバナンス構築実績をもとに、エンタープライズ基準のセキュリティ設計を標準で組み込み、セキュリティ・バイ・デザインとAIガードレールで機密データを安全に活用できる環境を整備します。
豊富な知見と現場経験を持つデータプロフェッショナルが、AIの性能を最大限に引き出し、守りと攻めの両輪で安全性を確保しながら、現場で価値を出し続けられる状態へと導き、お客様企業のAI活用とデータドリブン経営を加速させます。
- 社内データをAIエージェントで活用したいが、どのように進めればよいのかわからない
- RAGを導入したものの精度が上がらず、現場展開が進まない
- 業務横断で、AIを使ってさまざまなデータを組み合わせた自動化を行いたい
- 機密性の高い社内データをAI活用したいが、ガバナンスやセキュリティ観点が不安
- AI活用とデータマネジメントを推進するための体制やAIガバナンスをどう整えればよいのかわからない
上記以外にもAI活用やデータマネジメントに関する課題についてお気軽にご相談ください。
まずは2週間のAIデータ・アセスメントで、貴社のデータ課題とAI活用の可能性を診断します。
企業において、「AIを活用して業務を変革したい」という期待はかつてないほどの高まりを見せています。
しかしながら、多くの企業でAIが期待どおりに機能しない、定着しないという壁に直面した結果、現場でAIが「使いものにならない」と判断されたり、導入したもののフェードアウトするケースが後を絶たないのが実情です。その本質的な要因はAIの性能そのものではなく、「AIが読み込むデータの品質と設計」にあります。
企業内のデータは、部署や用途ごとに分散し、形式や定義が統一されていない等、サイロ化の状態にあることがよくあります。また、業務知識はベテランや担当者など特定の人に紐づいた暗黙知として属人化しており、社内で共有・継承されていない状態が生じています。
こうした課題が未解消のまま社内データをAIに読み込ませても、AIは意味を正確に理解できず、ハルシネーションや意図ずれによる誤った回答を引き起こします。例えば、業務マニュアルを問い合わせた際に、改訂前の旧版マニュアルをもとに回答されてしまい、最新手順が取得できないことがあるなど、欲しい情報が取得できないことがあります。
このような問題を解決するのが「AI-Readyデータ」です。「AI-Readyデータ」は、AIが正しく文脈を理解できるよう、データの構造や意味付け、品質、統一的管理、継続的改善が担保された状態に整えられたデータです。
D.Forceでは、AIとデータマネジメントに精通したデータプロフェッショナルのハイブリッド体制で、AIが正確に文脈を読み取れる高品質なAI-Readyデータを効率的、且つ、迅速に設計・構築します。
【D.ForceのAI-Readyデータ構築プロセス】- データプロフェッショナルがサイロ化された業務をヒアリングし、背景や現場課題を洗い出したうえで、AIで解決すべき領域を整理します
- 整理した結果をもとに、LLMがセキュアに社内のデータベースやドキュメントを解析し、業務の意味を示すビジネスコンテキストを付与したデータカタログのドラフトを自動生成します
- データプロフェッショナルが現場とともに、生成されたデータの背景や意味定義の精査と最終承認を行います。業務ごとに異なるデータの意味や使われ方を関係者に確認・調整し、業務間で認識をそろえながら定義化します
このように、D.ForceはAIとデータプロフェッショナルのハイブリッドアプローチにより、AIが文脈を正確に読み取れる高品質なAI-Readyデータを迅速に構築し、AIエージェントの精度を向上させます。また、本プロセスを通じて、部門ごとに閉じていた業務知識を言語化・共有し、組織全体のデータリテラシーを向上させるとともに、全社の業務変革を推し進めます。
AIアプリケーションを社内のデータの流れや関係性を考慮せず個別最適で開発すると、短期的には効果が出ても、新たなサイロ化を招きます。社内全体のデータ構造と整合しないAIは将来の拡張が難しいうえに、業務やデータの変化に追従できないため、使われなくなるリスクが高まります。
例えば、部内の問い合わせAIチャットを導入したものの、「どの部門のものか」「最新版はどれか」といった業務文脈のメタデータが整理・設計されていないと、組織改編等による手順更新に追従できず、AIが古い情報をもとに誤った回答を続け、次第に利用されなくなります。
D.Forceでは、データマネジメントに高度な知見を持つプロフェッショナルが、「データ中心アプローチ」「業務プロセス設計」「AI駆動開発」を一体で推進することで、高品質かつ高速な実装を実現します。
【データ中心アプローチ】
データ中心アプローチは、AIが読み込むデータの品質を体系的に高めることに重点を置く手法です。高品質データの収集、整備、管理を通じてAIの性能を引き出します。本質的なデータ整備から着手することで、AIアプリケーション開発の成功率を飛躍的に高めます。
D.Forceのデータプロフェッショナルが社内全体のデータ構造を踏まえた現状調査を行い、セマンティックメタデータや業務文脈を整理します。継続的な改善にも対応できるようデータ構造を設計し、AIが業務文脈を正しく理解できる高品質なAI-Readyデータを整備します。
【業務プロセス設計】
D.Forceのデータプロフェッショナルが現場ヒアリングを通じて業務上の課題や背景、組織の状況を丁寧に把握し、業務プロセスを整理します。豊富な他社事例や業界知見から得た客観的な視点も加え、AIをどの業務にどう適用すべきかを的確に設計します。
【AI駆動開発】
整えられたデータと業務プロセスを土台に、D.ForceはAIエージェントを使って業務アプリケーションの設計、開発、テスト、運用自動化までを高速に実装します。構造化され、業務文脈が整理された質の高いデータに基づいて実装することで、開発品質と開発スピードを両立することが可能になります。
このように、D.Forceは「データ中心アプローチ」「業務プロセス設計」「AI駆動開発」を一体で推進することで、業務を最適化し、変化に強く現場で使われ続けるAIを実現します。現場担当者が変化を実感できる体験を生み出し、実務での確実な定着につなげます。
AIは一度構築して終わりではありません。継続的に価値を創出し続けるためには、ビジネス環境の変化に合わせてデータを更新し、プロンプトやRAGの精度を継続的に改善していく仕組みが不可欠です。そのためには、DataOps（データ運用の自動化・効率化）とLLMOps（LLMアプリケーションの運用管理）が非常に重要となります。この運用サイクルが回らなければ、AIの精度は劣化し、やがて利用されなくなります。
また、「自社の機密データを外部AIとどう安全に連携するか」というセキュリティ面の課題も重要です。情報漏洩やコンプライアンス違反のリスクを考慮せずにAIを導入すると、企業にとって重大な損失を招く可能性があります。
D.Forceは、数多くのエンタープライズ企業でのデータガバナンス構築実績を活かし、AIが安全かつ継続的に稼働するための堅牢なデータ基盤とDataOps/LLMOpsサイクルを設計・実装します。
【セキュリティ・バイ・デザインの実装による守りの基盤構築】
D.Forceは、データマネジメント領域における豊富な実績および専門知識をもとに、セキュアな環境構築やPII（個人情報）の自動マスキングなど、設計段階から標準で組み込むセキュリティ・バイ・デザインを実装します。
【AIガードレールの設計による守りのガバナンス】
D.Forceは、データガバナンス領域の専門知識と深い業務理解をもとに、業務文脈に即したAIガードレールを設計します。AIが参照するデータの入力制御、ルールにあわせた回答、高リスク操作への承認統制など、現場の判断基準に合わせて実装することで、安全性と信頼性を確保します。
【DataOps/LLMOpsによる攻めの運用サイクル】
D.Forceは、AIエージェントが継続的に価値を出し続けるためのメタデータ監視・更新プロセスを現場に組み込みます。セキュリティ・バイ・デザインとガードレールで「守りの安心・安全」の土台を整えたうえ、DataOps/LLMOpsで運用データから改善点を発見し、AIの精度を継続的に高めていく「攻めの運用サイクル」を実現します。
DataOps/LLMOpsで運用を効率化しながらAIの精度を継続的に高め、ビジネス価値を持続的に拡大させます。
このように、D.Forceは守りと攻めの両輪による仕組みを通じて、AIとデータをお客様企業の成長し続ける経営資産へと育てます。
AIは、現場の特性や実態、実務ニーズに応え、継続的に使用されて定着化することで初めて真の価値を生み出します。そのためには、現場担当者のITスキルや業務で発生する例外等に配慮し、業務プロセスに組み込まれた設計が不可欠です。
「システムを納品して終わり」の従来型のSIアプローチでは、現場の業務に合わない、環境に合わせて継続的に改善・進化できない等、次第に使われなくなるケースが少なくありません。
D.Forceは、豊富なデータ案件の現場経験を持つプロフェッショナルが、AIを現場の業務プロセスに組み込む仕組みを的確に設計し、定着から継続的な成果創出に至るまで丁寧に伴走支援します。豊富な他社事例や業界知見を活かし、現場との協働を通じて、組織や業務特性、環境に応じたアプローチで、より確実な定着を実現します。
【業務への組み込みと現場協働】
D.Forceでは、これまで数々の企業の現場で伴走支援を行ってきた多様な経験・知見をもとに、中立的な立場で、業務部門を巻き込んだデータ入力ルールの策定や、例外処理への対応、現場トレーニング・展開活動まで、現場と協働しながらAI活用の定着を推進します。他社事例や業界知見を活かして、業務特性や組織文化、現場のITリテラシーに応じた定着アプローチを設計します。
【継続的な価値創出の仕組み化】
社内推進のためのコミュニティづくりや、現場とともに行う改善サイクルの運用を通じて、新たなアイデアを発掘するなど、継続的な価値創出を支援します。
【現場の実行力を引き出すAI×データ戦略】
社内での定着化を実現するには、AI×データ戦略の組織体制の構築も欠かせません。D.Forceでは、会社全体の方針策定と各事業部が現場で実行するための役割の定義から、組織設計、そして体制づくりまで伴走サポートします。
AIが現場に定着することで、データに基づく予測や異常の早期検知、業務の自動化など、人だけでは実現できなかった新たな価値を生み出せるようになります。D.Forceは、豊富な現場経験を活かし、AIの導入にとどまらず、AI活用の定着と成果創出まで伴走し、お客様が現場で価値を出し続けられる状態へと導きます。
ご支援範囲
D.Forceでは、「AI-Readyデータの設計・整備」「AIエージェントによる業務アプリケーションの開発」「ガバナンス・運用基盤の構築と定着化支援」の3つを柱に、上流のデータ戦略立案から下流の運用定着化まで幅広く、且つ、伴走型で支援します。具体的なご支援領域は以下のとおりです。
【AI-Readyデータの設計・整備】
- セマンティック・メタデータの設計
- データカタログの構築
- データ品質管理の自動化
【AIエージェントによるアプリケーション開発】
- 業務アプリケーションの設計・開発
- DataOps/LLMOpsの設計・実装 など
【ガバナンス・運用基盤の構築と定着化】
- データガバナンスの設計
- セキュリティ・ガードレールの実装
- 組織体制の構築
- 現場定着化支援
ご支援プロセス（進め方）
大規模な初期投資を行う前に、AIの実効性とスピードを体感いただくための「スモールスタート」を推奨しています。短期的な成果を積み重ねて 徐々に対象範囲を広げていく取り組みにより、リスクを抑えながらAI活用の成熟度を高めていきます。
ステップ1：AIデータ・アセスメント（最短2週間～）
特定の業務ドメインを対象に、構造化データや非構造化データの現状課題を診断します。データ品質やメタデータの整備状況を調査し、AIによるデータカタログの自動生成や非構造化データの構造化など、実際のプロトタイプをお見せしながら、問題解決の方向性を明確にします。
ステップ2：AI-Ready化＆エージェントPoC（1ヶ月～）
アセスメント結果に基づき、構造化データのクレンジングパイプライン構築や、非構造化データを活用するための業務アプリケーションなどをAIエージェントで試作し、PoC検証します。PoC向けに高品質なデータを準備し簡易な開発を行い、ビジネスへの実効性と費用対効果（ROI）を検証します。
ステップ3：本番適用・DataOps/LLMOps運用定着化（継続）
対象の業務・システム・データソースを拡大します。D.Forceが伴走しながら、データ・メタデータ管理体制の構築、現場への運用定着、および高度化支援フェーズへと継続的に支援します。
従来の人月契約から拡張して、お客様の目的や状況に合わせて、3つの提供モデルから最適なプランをご提案します。
【サブスクリプション（サービス型）】
DataOps/LLMOps運用（メタデータの自動更新、データカタログの維持管理、クレンジング処理等）に加え、AIエージェントの継続的な開発・保守までを定額で提供するモデルです。人月（稼働時間）ではなく「提供するビジネス価値（ROI）」や「管理対象データ量」に応じた価格設定により、コストを最適化し、予算の見通しが立てやすくなります。
【成果報酬型】
「既存のデータクレンジング・運用工数を○○時間削減」「AIエージェントの導入により特定業務の処理コストが○○%削減」など、事前に明確なKPIについて合意し、実際に得られた成果に連動して報酬をいただくモデルです。初期投資のリスクを抑えつつ、D.Forceが成果に対してコミットメントを持ってプロジェクトを実行します。
【伴走支援型】
データ戦略の検討やデータ活用企画、複雑なガバナンス課題の解決、データモデル等の標準化、業務現場へのルール定着化など、個別性が高く、定量的なKPIを定めにくい領域を対象としたプロフェッショナル支援（人月ベース）モデルです。D.Forceのコンサルタントが伴走し課題解決に取り組みます。
Q 既存のSIerに運用・開発を委託していますが、D.Forceのサービスを導入した場合、既存ベンダーとの関係に支障は生じないでしょうか？
既存のベンダー様を排除する必要はまったくございません。D.Forceは、お客様とSIer様の間に立つ「データマネジメント推進のPMO（CoE）」として機能します。データモデルの設計やガバナンスの定義、AIを活用したカタログ生成といった上流・高度領域をD.Forceが担い、システムへの物理的な実装作業は既存ベンダー様に的確に指示を行うなど、お客様の状況に応じた柔軟な体制をご提案いたします。
Q 機密情報や個人情報を含む社内データを、外部のAI（LLM）に読み込ませても安全ですか？
D.Forceはデータガバナンスの専門家として、「セキュリティ・バイ・デザイン」を大前提としています。エンタープライズの厳格なセキュリティ要件を満たすためのデータ取り扱いルールや基盤設計、アクセス権限管理のベストプラクティスを適用したうえで、個人情報（PII）のマスキングやダミーデータへの置換処理を組み込む等のご対応をいたします。
Q AIが生成したデータカタログやアプリケーションの品質について、責任分解はどのようになりますか？
D.Forceのアプローチは「人による設計・監督・最終承認」を基本としております。
まずD.Forceのコンサルタントが「AIが守るべきガードレール（品質基準・チェック項目・ルール）」を設計し、そのうえでAIが高速にドラフトやコードベースを作成します。生成された成果物に対しては、コンサルタントがビジネス文脈に沿っているか最終確認とチューニングを行います。納品・報告されるすべての最終成果物について、D.Forceがプロフェッショナルファームとして品質を担保いたします。
Q 社内にデータマネジメントの専門知識を持つメンバーがいませんが、依頼は可能ですか？
もちろん可能です。本サービスの価値は、「お客様に高度な専門知識や過大な運用リソースを求めない」点にあります。『AIによる自動化』と『D.Forceコンサルタントによる伴走支援』を組み合わせることで、専門知識がない状態からでもAI-Readyな環境を構築し、最終的には現場で継続的に運用が回る状態＝定着化まで、強力にサポートいたします。
Q いきなり大規模な予算を確保するのが難しいのですが、部分的な導入から始めることは可能でしょうか？
D.Forceでは、初期フェーズは特定の業務ドメインにスコープを絞り、必要最小限の体制で段階的に進める設計を推奨しています。まずは「最もデータ品質に課題がある業務・システム」を対象とした「AIデータ・アセスメント（最短2週間〜）」からのスモールスタートが可能です。具体的には、以下のようなステップで進めていくことが多いです。
・現状把握と課題の可視化から始め、特定領域でのPoCに取り組む
・初期成果を早期に体感いただき、小さな成功体験を積み重ねる
・成果や課題に応じてステップを設計し、対象領域やスコープを段階的に広げていく
・必要に応じて、運用自動化や現場定着までの段階的な移行も可能
少額の投資でAIの実効性とスピードを体感いただいたうえで、本格導入に取り組むことが可能です。
Q 大手コンサルティング会社やSIではなく、D.Forceに依頼するメリットについて教えてください。
D.Forceは、データの専門家として中立的な立場で、お客様の状況や目的に最適なソリューションを提供しています。データマネジメント分野の主要な製品・ツールに幅広く対応可能で、特定ベンダーへの依存や偏りはありません。
また、豊富な現場経験をもとに、現場の状況や実態を重視しながら、体制構築から開発、現場に即した実践的な運用・仕組みづくりまでを一気通貫で伴走支援できることが強みです。
