💡今日のテーマ
多くの企業がAI導入で苦戦する理由は、「AIの性能」ではなく社内の言葉が整理されていないことにあります。
AIは人間のように文脈を推測しません。曖昧な言葉や属人的な表現が多いと、精度が下がり、誤った判断を導くことになります。
たとえば、営業部では「受注」と「契約完了」が同義でも、経理部では「請求処理完了」を意味する場合があります。このようなズレを放置すると、AIは混乱します。
つまり、AI導入の第一歩は**“社内共通言語を整える”こと**です。
📊なぜ今これが重要なのか
経済産業省の調査（2024年10月）によると、生成AIを導入した企業のうち約63％が「社内データの整理不足」で効果を実感できていないと回答しています。
AIは大量の情報を扱えますが、その前提となる「言葉の定義」が曖昧だと正確に判断できません。
例えるなら、社員がそれぞれ違う地図を見て目的地に向かうようなもの。
AI導入は、その“地図の統一”から始まります。
⚙️実践ポイント
1️⃣ 社内用語の棚卸し：部署ごとに使う用語を一覧化し、意味を統一。
2️⃣ 定型フォーマットの導入：報告書や議事録に「日時・担当・状態・成果」の形式を統一。
3️⃣ AI教育データの整備：共通言語化した情報をRAG（検索拡張生成）形式で登録し、AIが裏付けを持って回答できる状態をつくる。
この「言葉の整備」ができている企業は、AI導入後の精度改善に要する期間を平均40％短縮したという報告もあります（出典：日経クロステック, 2025年1月）。
🤝次のステップ
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