AIに渡せる形になっていない

AIに渡せる形になっていない状態とは

AIに渡せる形になっていないとは、AIを活用したいが、参照させるデータが散在・未整理で、何をどう渡せばいいか分からない状態です。個人でChatGPTを使うことと、会社の業務にAIを組み込むことには、大きなギャップがあります。

会社のデータをAIに渡そうとすると、「どのExcelが最新か分からない」「SaaSのどの項目を使えばいいか不明」「そもそも機密情報を渡していいのか判断できない」といった壁にぶつかります。ツールの問題ではなく、データと業務の整理が先です。

sento.groupの解き方

AIを「個人の試行錯誤」ではなく「会社のオペレーション」として活かすには、データ基盤と業務設計の土台が必要です。AI導入とデータオペレーションを一体で設計します。

• 散在するデータの棚卸し（どこに、何が、いつ更新されるか）
• AIに参照させるデータの選定・整理
• 機密区分・アクセス権限の設計
• AI導入と同時に、スモールデータ整理・サイロ解消を進める

データが整うまでAIを全て待たせる必要はありません。限定した業務で試しながら、不足する情報や判断基準を見つける進め方もできます。

なぜデータ整理が先か

AIは、渡されたデータに基づいて回答します。データが散在していれば、どれを参照したか分からない。定義が揃っていなければ、回答の根拠が不明確になります。

AIの回答が「合っているか分からない」という不安は、多くの場合、参照元のデータが整理されていないことに起因します。AIを入れる前に、何を正として渡すかを決めることで、回答の検証もしやすくなります。

AIエージェント導入との関係

本ページ（AIに渡せる形になっていない）は、データ整備が課題の入口です。データが整った後、AIを業務フローに組み込む段階では、AIエージェント導入支援のページも参照ください。

データ整理とAI導入を別々に進めると、二度手間になることがあります。sento.groupでは、一体で設計することをおすすめします。

相談の入口

「AIを使いたいが、データが散在している」という状態から相談できます。まずはどこに何があるかを棚卸しし、AIに渡すべきデータと、整理が必要なデータを見分けます。