【生成AIの成否は「データ」で決まる】ガバナンス・技術・組織から紐解く『生成AI時代のデータマネジメントのベストプラクティス』を無料公開

ただのデータ管理ではAIは動かない。AIのポテンシャルを最大化し、ビジネス価値へ変換するための「3つの再構築アプローチ」を徹底解説

株式会社パタンナー

【生成AI時代のデータマネジメントのベストプラクティス】ガバナンス・技術・組織の観点から再構築

株式会社パタンナー(本社:東京都品川区、代表取締役:深野 嗣)は、企業が生成AIの価値を最大限に引き出すためのデータ基盤戦略を解説したガイド『【生成AI時代のデータマネジメントのベストプラクティス】ガバナンス・技術・組織の観点から再構築』を公開いたしました。

本資料では、AI導入の大きな壁となる「社内データの品質・サイロ化・セキュリティ」の課題に対し、単なるシステム論ではなく「ガバナンス・技術・組織」の3つの観点からデータマネジメントを再定義し、実ビジネスでスケールさせるための具体的なベストプラクティスを紐解きます。

▼解説ガイド全量を読む(PDFダウンロード):

https://tazna.io/contents-ai-datamanagement-2

■ 公開の背景:AIの頭脳は「データ」。ゴミを入れればゴミが出る。

「生成AIを導入したが、回答精度が低くて業務に使えない」

「機密データがAIに読み込まれるセキュリティリスクが怖くて、社内展開が進まない」

昨今、このような“データマネジメントの壁”に直面する企業が急増しています。

AIのアルゴリズムがどれほど進化しても、参照する社内データが「古く、間違っており、どこにあるか分からない」状態であれば、AIは本来の力を発揮できません。

ビジネス環境が激変する今、データマネジメントは「ただデータを保管する作業」から、「AIという強力なエンジンに質の高い燃料(データ)を注ぐための経営戦略」へと役割を変えました。

本資料では、AI時代において企業が取り組むべきデータマネジメントの正解を、技術者以外の方にも理解できるようビジネス言語で解説しました。

▼解説ガイド全量を読む(PDFダウンロード):

https://tazna.io/contents-ai-datamanagement-2

■ 本資料(ホワイトペーパー)のハイライト

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【生成AI時代のデータマネジメントのベストプラクティス】ガバナンス・技術・組織の観点から再構築

<目次>

  1. はじめに

  2. 生成AI時代におけるデータマネジメントの再定義

    • グローバルトレンドと日本企業のギャップ

    • 生成AIとデータマネジメントの相互依存構造

    • 生成AI特有のデータリスク(漏えい・著作権・幻覚・毒性)を整理する

  3. データ品質とプロンプトパフォーマンスを高める技術基盤

    • データパイプライン設計とLLM入力最適化

    • Vector DatabaseとEmbedding管理

    • Retrieval‑Augmented Generation(RAG)の実装指針

  4. 生成AIデータガバナンス設計:経営が決めるべきこと、現場が回すべきこと

    • ポリシーを「守れる形」に落とす:意思決定点と例外運用

    • AIガイドラインと個人情報保護法のポイント

    • モデルカードと監査ログで担保する説明責任

    • グローバル拠点を跨ぐマルチリージョン設計

  5. 組織・人材:生成AIデータマネジメントチームの作り方

    • データオーナーシップとクロスファンクション連携

    • MLOps/LLMOpsスキルマップと育成施策

  6. 生成AI運用(LLMOps/MLOps)におけるデータマネジメント:継続改善の仕組み

    • 学習データ/推論データ/フィードバックデータのライフサイクル管理

    • インシデント対応とレッドチーミング:OWASP Top 10を“運用”にする

    • 評価(Evaluation)とモニタリング:品質KPIを「事業KPI」に接続する

  7. まとめ

  8. 世界で一番はじめやすいデータカタログ「タヅナ」

<こんな方におすすめ>

  • CDO・CIO・IT部門長:
    全社的なAI・データ基盤の戦略を描き、経営層に投資対効果を明確に示したい方

  • DX推進リーダー・データマネジメント担当者:
    社内データのサイロ化や品質低下に悩み、具体的な解決策と実践ステップを探している方

  • 経営企画・事業責任者:
    生成AIの導入を単なる「効率化」で終わらせず、事業成長に直結させて競争優位性を築きたい方

▼解説ガイド全量を読む(PDFダウンロード):

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■ パタンナーの提供する人気のコンテンツ

"データ活用"お役立ち資料3点セット

【データ活用者・DX担当者必見】

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■ 世界で一番はじめやすいデータカタログ「タヅナ」

データカタログは情報システム部が社内のデータを管理するために、データ分析のプロがデータを探すために開発されたソフトウェアでした。

そんなデータカタログを「どんな企業でも・どんな職種でも・すばやく・簡単に使える」ソフトウェアに再発明しました。

POINT①:設計書を自動でつくる

BIツールで誰かが頑張って開発してくれたダッシュボード。

表示されている指標の意味は答えられますか?

表示されている数値が間違っている気がしたときに、あなたがすぐに調べる手段はありますか?


タヅナなら、すべて一目瞭然です。

POINT②:データの背景を理解する

タヅナはデータだけではなく、その先にいるヒトを探せます。

誰が・どんなデータ資産(データ・ダッシュボード・用語と定義)に詳しいのか?データに関して誰とどんなコミュニケーションを取ってるのか?を個人単位で把握できます。

タヅナなら、人材配置の最適化に活用できます。

POINT③:基盤を作る前に活用する

私たちは、データを整備する縁の下の力持ちが、大きな労力をかけてデータ基盤をつくる苦労を知っています。そんなデータ基盤が全社員に利用されないなんてもったいない。

だから、整備してほしいデータを具体的に把握できるようにデータカタログを再発明しました。


タヅナなら、開発と現場がひとつになります。

■ 自社データを活用してAI/DX時代の"企画力"を鍛える「データアーキテクト研修」

本プログラムは、従来の「プログラミング習得」を中心としたDX研修とは異なり、ビジネスの現場で求められる「データに基づいた企画・設計力」の習得に特化しています。

座学に加え、実際の自社データを用いた「企画開発合宿」を組み合わせることで、研修終了時には実務で使えるプロダクト企画書が完成する、完全実践型のカリキュラムです。

■ 専門組織に頼らず“現場主導”でデータを武器にする「データマネジメント実践研修」

本プログラムは、単にDMBOK(データマネジメント知識体系)の概念を学ぶだけの座学研修とは異なり、「現場で明日から使える運用ルール」を研修中に構築することをゴールとしています。

専門組織の不足によりデータ活用が停滞している企業において、現場部門が自ら品質管理やガバナンスを担い、DXやAI活用を加速させるための「自走する組織」を作る実践型カリキュラムです。

■ DX推進に欠かせない"データカタログ"を日本初解説!パタンナー代表深野の著書『会社のデータを"誰もが使えるデータ"に変える データカタログという魔法』

本書は、各部署でバラバラに管理されているデータを全社共通の資産として活用するための実践的手法を、ストーリー形式でわかりやすく解説した一冊です。

営業出身の主人公がDX推進室に異動し、データカタログを武器に社内変革に挑む成長物語を通じて、専門知識がなくても取り組めるデータ活用の本質を学ぶことができます。

第1章 データカタログとの運命の出会い

第2章 今さら聞けない、データ活用の基礎知識と専門用語

第3章 データカタログで「こんなこともできるの!?」と思わず声が出た

第4章 データカタログを使って、部署の壁を越えた「見える化」に挑んだ

第5章 分析のプロ(鬼)にデータカタログ(金棒)を使ってもらった

第6章 データカタログがビジネス部門とIT部門を一つにした

第7章 データカタログで、経営陣に「DXの成果」を数字で見せた

第8章 データカタログという魔法 〜それでも、データカタログを使わないあなたへ〜

■ 会社概要

会社名:株式会社パタンナー

代表者:深野 嗣

所在地:東京都品川区北品川5丁目5−15

事業内容:

 - データカタログ「タヅナ」の企画・開発・運営データ戦略コンサルティング

 - データ人材育成・組織開発

コーポレートサイト:https://pttrner.co.jp/

データカタログ「タヅナ」:https://tazna.io/

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会社概要

URL
https://pttrner.co.jp/
業種
情報通信
本社所在地
東京都品川区北品川 5−5−15大崎ブライトコア4F
電話番号
-
代表者名
深野 嗣
上場
未上場
資本金
-
設立
2021年03月