フォーティエンス、AI向けデータ整備支援開始 3観点で診断

NTTデータグループのフォーティエンスコンサルティング（旧クニエ）は2026年10月26日、企業向け「AI-readyデータ構築支援サービス」の提供開始を発表した。生成AIやAIエージェントを業務に導入する前提となる社内データの整備に加え、情報管理のルールや組織体制まで対象とするコンサルティングサービスだ。AIモデル自体の公開ではなく、企業が保有する情報をAIで適切に扱うための準備と運用を支援する。

データ・組織・運用を3観点で診断

診断は「体制構築」「蓄積運用」「普及定着」の3観点で行う。体制構築ではAI活用の計画とデータ整備が連動しているか、責任者や承認手順、人材育成の仕組みがあるかを確認。蓄積運用ではデータの収集・更新方法、品質管理、社内用語や業務上の定義を点検する。普及定着では社員がAIの出力を検証できるか、機密情報の利用ルールやサポート体制が整っているかを調べる。単なるデータベース構築にとどまらず、業務で使う側の仕組みも扱う。

同社が重視するのは「データコンテキスト」だ。例えば同じ「売上」という項目でも、返品や税額を含むかどうかで意味が変わる。データの意味、収集条件、注釈などが曖昧なままでは、AIが数値を読み取っても業務上の解釈を誤る可能性がある。同社は情報の品質だけでなく、意味と利用条件を明確にする必要性を説明している。これは同社の課題認識であり、個別企業での改善効果が実証されたという発表ではない。

4段階の成熟度と3カ年計画

データ環境の成熟度はレベル0「未着手」、レベル1「部分対応」、レベル2「全社展開」、レベル3「継続改善」の4段階に分類する。診断結果を踏まえて、AIに使えるデータと制限が必要なデータを整理し、データガバナンス方針やAI活用ロードマップ、3カ年実行計画を策定する。フレームワークはデータマネジメントの知識体系「DMBOK2」に準拠した独自のものという。これらのレベルは同サービスの評価指標で、業界共通の認証等級ではない。

支援の入口となるアセスメントは20～60分程度、構想策定は最短2カ月を想定する。その後は企業ごとの課題に応じて、専門パートナーと連携した技術実装や運用ルールの定着を継続的に支援する。価格は一律料金ではなく個別見積もり。導入企業数や費用対効果を示す実績値は今回の発表では明示されていない。短時間の診断だけでAI環境の整備が完了するわけではなく、診断とその後の実装は別工程となる。

AI導入で問われる「使えるデータ」

生成AIを社内検索や業務判断の補助に使う場合、情報の所在だけでなく、更新頻度、閲覧権限、定義の統一などが実用性を左右する。今回のサービスはこうした課題を組織横断で洗い出すことを狙う。ただし、データ分類やガバナンス方針の策定が情報漏えいを完全に防ぐ保証になるわけではない。実際の安全性や回答品質は、導入企業のシステム構成、アクセス制御、運用状況にも依存する。

フォーティエンスはAI活用戦略、業務変革、AI活用の土台整備を組み合わせて支援する方針を示している。今回の新サービスは、AIが参照するデータと社内ルールを整える領域に位置付けられる。企業が導入を検討する際には、既存のデータ管理体制との役割分担、対象範囲、実装費用、診断後の運用責任を確認する必要がある。発表時点で示された内容はサービスの提供方針であり、すべての導入先で同じ成果が得られると確定したものではない。