データ診断・スコアリング

ChatGPTなどの生成AIに実データを貼り付けてデータの問題を分析させようとするケースが増えている。学習リスク・情報漏洩リスク・法令上のリスクを整理し、Enterprise版やローカルLLMの実態、そして専門診断との使い分けを解説する。

「なんとなくデータが悪い」を「どこが・どの程度・どんな問題か」に変えるのがデータ品質診断です。業務ヒアリング・データ計測・プロセス追跡の3つのアプローチと、診断を成功させるためのスコープ設定の考え方を解説します。

診断スコアを受け取ったあとに直面する「社内にどう説明するか」という問い。5次元スコアの意味と各ステークホルダーへの伝え方を、具体的な視点と準備のポイントとともに解説します。

BI・AIを使い続けるためには、データ品質の「維持」が不可欠です。一度整備しても業務変化とともに劣化する理由、再劣化をいつ・どう察知するか、定期診断サイクルの設計を解説します。

データ品質診断は「全データを調べる」ことではありません。何を・どの目的で・どの範囲で診断するかを先に定義することが成功の鍵。スコープ設定の3つの問いを解説します。

「データが壊れていることを誰も気づかない」問題をシステム的に検知するData Observabilityの考え方と、主要ツール（Monte Carlo・Great Expectations等）の特徴を解説します。

データ品質問題は表面的なクレンジングだけでは繰り返す。入力・設計・プロセス・ガバナンスの4レベルで根本原因を特定し、再発を防ぐための分析フレームワークを解説します。

外部診断を依頼する前に自社でできるデータ品質の確認を30の項目で整理。完全性・正確性・一意性・整合性・最新性・基本情報の6カテゴリに分けた実務用チェックリストです。

購入した顧客リストや企業情報APIのデータを自社のCRM・BIに統合する前に見極める5つのポイントを解説。「買ったけれど使えなかった」を防ぐための評価基準と統合設計の実務ガイドです。