💡今日のテーマ
AIを導入しても成果が出ない――。この悩みの多くは「AIが賢くない」からではなく、社内情報が整理されていないことに原因があります。
AIは「答えを生み出す仕組み」ではなく、「整理された情報をもとに推論する仕組み」。
つまり、AI導入の成否を分けるのは技術力ではなく情報整理力なのです。
たとえるなら、AIは優秀なシェフです。
食材（＝社内データ）がきちんと下ごしらえされていなければ、どんな腕の良いシェフでも料理の質は上がりません。
📊なぜ今これが経営課題なのか
2025年現在、国内企業のAI導入率は約54％に達しています（出典：総務省「情報通信白書」2025年版）。
しかし、そのうち実際に生産性向上を実感している企業は4割未満。多くの企業が「AIがうまく働かない」と感じる理由は、データや用語が部門ごとにバラバラで、AIが正確に理解できないためです。
AIはあくまで“整理された知識の使い手”であり、“混沌の翻訳者”ではありません。
逆に言えば、データを整えるだけで、既存のAI活用効果は何倍にも高まります。
⚙️実践ポイント
1️⃣ 用語の統一：部署ごとに異なる言葉（例：「案件」「リード」など）を共通化。
2️⃣ 文書の構造化：議事録や報告書をフォーマット化し、AIが参照しやすい形に。
3️⃣ AI教育の併用：社員がAIに質問・修正を繰り返すことで、精度が自然に高まる。
情報整理は地味な作業に見えますが、これを最初に行う企業ほどAI導入のROI（投資対効果）は高くなります。
「AIに何をさせるか」の前に、「AIが理解できる情報を持っているか」を見直すことが第一歩です。
🤝次のステップ
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