企業固有のルールとセキュリティを備えたAI活用を実現。データX、「b→dash」「kpiee」にセマンティックレイヤーを搭載へ

株式会社データX

2026年10月27日 10時00分

企業保有の独自データとAIを融合し、AX推進を支援する株式会社データX（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：安部泰洋、以下データX）は、主要製品である「b→dash」「kpiee」にセマンティックレイヤーを搭載します。これにより、AIが企業ごとに異なる言語や数字の定義を踏まえてデータを扱うことができ、自社のルールに沿った正確なデータをもとに、AIを業務に活用できるようになります。また、企業のAI活用における情報漏えいへの懸念が高まる中、データの暗号化、利用者ごとのアクセス管理など、セキュリティ対策を強化することで、企業が安心してAIを活用できる環境を提供してまいります。

■ なぜ、生成AIを使っても期待どおりの回答が得られないのか

国内でも生成AIを業務で活用している企業は34.5％に達しています（※1）。一方、AIと社内システムを連携している企業の87.3％が、「期待どおりの精度が出ないことがある」と回答しています（※2）。

AIを業務で利用する際に課題となるのが、「AIの回答と業務で使う数値が一致しない」「同じ質問でも聞くたびに回答が変わる」といったいわゆるハルシネーションによる回答のずれです。

こうした回答のずれを生む要因の一つが、企業ごとに異なる「言語や数字の定義」です。

例えばマーケティング領域では、同じ「優良顧客」でも、年間購入金額の上位10％とする企業もあれば、購入頻度や最終購入日をもとに定義する企業もあります。経営管理領域でも、「売上」の計上基準は企業によって異なり、出荷時点で計上する企業もあれば、検収時点で計上する企業もあります。

AIがこうした企業固有のルールを理解せずにデータを扱うことが、回答のずれを生む一因となっています。

■ AIを業務で正確に活用するために

こうした回答のずれを抑え、AIを業務で正確に活用するためには、AIが企業固有のルールを理解できる環境が重要です。

企業固有のルールとは、「優良顧客とは誰か」「売上とは何か」などの問いに対する、企業ごとに異なる言葉や数字の定義などを指します。

セマンティックレイヤーは、こうした企業固有のルールを整理し、AIが参照できる形で管理する仕組みです。AIが企業ごとのルールに沿ってデータを扱うことで、回答のばらつきや数値の解釈違いを抑え、正確かつ一貫性のあるデータ分析を支援します。

■ AIが「企業固有のルール」を参照できるデータ基盤

データXは、「b→dash」「kpiee」にセマンティックレイヤーを搭載します。

これにより、「b→dash」では、マーケティング担当者がAIに「今月の優良顧客は何人？」と質問すると、その企業が定めた優良顧客の条件に沿った回答を得られます。また、「kpiee」では、経営企画の担当者がAIに「今期の部門別の売上は？」と質問をすると、企業固有の売上計上ルールに基づいた回答が得られます。このように、質問者や利用するAIが異なっても、企業共通の定義に基づいた一貫性のあるデータ活用が可能になります。AIの回答と業務上の数値を照合する負担を軽減し、正確なデータに基づく分析や意思決定を支援します。

■ 企業の変化に合わせて、ルールも更新

企業固有のルールは、一度定義すれば終わりではありません。新商品の追加や新規事業の立ち上げ、組織再編、KPIの変更など、企業活動の変化に伴い、業務で使われる言葉や数値の定義、計算方法も変化します。

例えば、マーケティング領域では、定期購入型の商品を追加したことで、従来の「年間購入金額」に加え、「購入の継続期間」を優良顧客の条件に加える場合があります。また、経営管理領域では、サブスクリプション型の商品を導入した際に、新たな売上計上ルールが必要になったり、組織再編によって部門別の集計単位が変わったりすることがあります。

こうした変化がルールに反映されなければ、AIは古い定義に基づいてデータを扱い続け、実際の業務で使う数値とのずれが生じる可能性があります。そのため、AIを継続的に業務で活用するには、企業活動の変化に合わせてルールを更新できる仕組みが重要です。

データXは今後、「b→dash」「kpiee」において、企業固有の定義や計算ルールをAIが参照できる形で蓄積し、継続的に更新できる仕組みを整えてまいります。

■ AI活用に欠かせない、企業データのセキュリティ

企業を狙ったサイバー攻撃や情報漏えいが相次ぐ中、AIによるデータ活用においても、セキュリティ対策の重要性が高まっています。

国内の組織が公表したサイバー攻撃による情報漏えいは、2026年1〜9月だけで454件に上り、前年同期比49％増加しています（※3）。

AIと企業データを接続すると、データへのアクセス経路が増えるため、適切な管理が行われない場合、次のようなリスクが生じます。

・アクセス権限のない社員による情報の閲覧

　AIへの質問を通じて、人事情報や公開前の業績など、本来閲覧できないデータにアクセスできてしまう

・認証情報の流出による不正アクセス

　AIと企業データを接続するためのIDやパスワードが盗まれ、企業データを不正に取得される

・外部からの攻撃によるデータ流出

　不正アクセスによって、AIが参照する企業データが盗まれる

・データ集約による被害の拡大

　AI活用のために集約したデータが攻撃対象となり、一度の侵入で大量の情報が流出する

こうした情報漏えいは、システムの脆弱性だけでなく、認証情報の不適切な管理など、運用面の問題からも発生しています。実際に、不正ログインやアカウントの乗っ取りを起点とする事案が、前年同期の46件から72件に増加しています（※3）。

そのため、AIによる企業データの安全な活用には、システムの堅牢性を確保するだけではなく、認証情報やアクセス権限などを適切に管理することが不可欠です。データXでは、こうしたリスクに対応するため、「堅牢なシステム設計」と「厳格な運用管理」の両面から、「b→dash」「kpiee」のセキュリティ対策を講じています。

（1）堅牢なシステム設計

ネットワークの分離、Web攻撃の自動遮断、データの暗号化、常時監視などを組み合わせ、外部からの不正アクセスを防止するとともに、万一の侵入時にも被害の拡大を抑える仕組みを整えています。

（2）厳格な運用管理

認証情報の厳格な管理や、利用者ごとの適切なアクセス権限の設定に加え、セキュリティポリシーの策定・研修を実施し、人的ミスや不適切な運用に起因するセキュリティリスクを低減しています。

■ 今後について

AIを企業の業務で利用するには、AIそのものの性能だけでなく、企業固有のルールに沿った正確なデータ活用と、安全にデータを管理できる環境の両立が重要だとデータXは考えています。

今後、データXはセマンティックレイヤーの機能を拡充するとともに、「b→dash」「kpiee」におけるAIを活用したデータ分析や意思決定を支援する新機能・取り組みについて、順次発表してまいります。

■ 出典

※1　帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」（2026年5月14日発表）

　　調査期間：2026年3月17日～3月31日/調査対象：全国23,349社/有効回答：10,312社（回答率44.2％）

　　　https://www.tdb.co.jp/report/economic/20260514-genai/

※2　Sansan株式会社「企業のデータ管理に関する実態調査」（2025年11月11日発表）

　　調査対象：従業員数100名以上の企業のIT・情報システム系担当者708名/調査期間：2025年10月17日～22日

　　　https://jp.corp-sansan.com/news/2025/1111.html

※3　株式会社MM総研「国内サイバー攻撃による情報漏えい動向調査」（2026年10月14日発表）

　　調査対象：国内の組織（海外子会社を含む）が公表した、サイバー攻撃を起因とする情報漏えい事案（漏えいの可能性を含む。誤送信、紛失、内部不正などは対象外）

　　　集計期間：2022年1月1日～2026年10月13日の初報事案（2026年9月は暫定値）

　　　https://www.m2ri.jp/release/detail.html?id=741

■ 製品について

〈b→dash〉

「b→dash」は、AIによる企業データの活用を支援するマーケティングクラウドシステムです。CDP（Customer Data Platform）を基盤に、社内に分散したデータの取込・加工・統合から、分析、施策実行までを1つの基盤上で行えます。セマンティックレイヤーの搭載により、「優良顧客」の条件など、企業ごとに異なる言語や数字の定義をAIが参照できるようにし、自社のルールに沿ったデータ分析やマーケティング施策の実行をAIが支援できる環境を整えてまいります。

URL：https://bdash-marketing.com/

〈kpiee〉

「kpiee」は、AIによる経営データの活用を支援する経営管理システムです。社内に分散した会計データ、事業データ、各部門の予算データをDWH（Data Warehouse）に統合し、予実管理やPLレポート、KPI分析、ダッシュボードなどを通じて、経営管理業務を支援します。セマンティックレイヤーの搭載により、「売上」の計上基準など、企業ごとに異なる言語や数字の定義をAIが参照できるようにし、自社のルールに沿った経営データの分析や意思決定をAIが支援できる環境を整えてまいります。

URL：https://www.kpiee.com/