AIが理解し再利用可能で、結果の根拠を説明できる整備されたデータが必要です。
対応を後回しにすると、前提確認や手戻り作業が増え続け、結果として本番化や横展開がどんどん難しくなります。
生成AI時代の現場で一番のリスクは、問題に気づいていながら何も変えずに使い続けることで、まずは“小さくでも直す仕組み”を動かし始めることが重要です。
がPoC段階で断念するとされる 出典：Gartner（2024年7月29日 プレスリリース）部門やシステムごとにデータ定義や基準が異なり、前提条件が揃っていないことにある。
データの履歴や判断根拠を追えない体制ではAIの結果を説明・再現できず、現場として本番運用に踏み切れない。
データマネジメントは経営判断の基盤であり、経営層の明確なリーダーシップが不可欠です。
部門ごとの最適化は企業全体の意思決定の質と速度を低下させるリスクがあります。
全社を横断したデータ活用は業務効率と顧客価値創出を最大化します。
一度クレンジングしても、入力ルールや連携の運用が変わらなければ、現場では同じデータ品質トラブルが確実に再発します。
日々の業務でデータは追加・更新・連携するため、チェックや制御を仕組み化しなければ、データ品質は劣化します。
更新ルールや品質チェックを運用として回せていないと、一時作業で終わり、本番で安心して使える状態を維持できません。
SCSKは、CRMの導入だけでなく、AI・データ活用およびデータマネジメントを通じて、製造業を中心としたサプライチェーンデータを起点に、 SalesforceおよびAgentforceの価値を全社レベルでの最大化を支援します。
