01範囲
対象業務に必要なデータか
- 判断できる状態
- 入力・判断・出力との関係を説明できる。
- 見送りのサイン
- 使う目的なく全社データを集める。
AI DECISION GUIDE導入準備
AI導入前のデータ整備
検索意図：AI導入前にどこまでデータを整備すべきか知りたい
1行で回答
AI導入前は全データを整える必要はなく、対象業務に必要な正本・権限・更新責任・評価データを先に揃えます。
対象：社内データを使うAI導入の要件を整理する担当者 最終更新：2026.08.18 根拠区分を各主張に表示
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DECISION CRITERIA
発注前に確認する3つの判断基準
量を集める前に、正本・利用権限・更新責任・評価用データを決め、対象業務に必要な範囲だけ整える。
02統制
正本と利用権限が明確か
- 判断できる状態
- 最新版、管理者、閲覧範囲が決まっている。
- 見送りのサイン
- 共有フォルダへあるものをすべて投入する。
03評価
良否を再現して測れるか
- 判断できる状態
- 代表入力と期待出力の組がある。
- 見送りのサイン
- デモの数件だけで品質を判断する。
DECISION FLOW
棚卸しから評価セットまで、利用可能な状態をつくる
01COVER
全社収集から始めない
データ整備は全社データの収集ではなく、対象業務の入力・判断・出力に使う情報の棚卸しから始める。
data.inventory02INSIGHT
正本を決める
同じ情報の複数版がある場合は、AIへ渡す前に正本、改訂日、更新責任者を決める。
data.master03FRAMEWORK
権限を確認する
個人情報・契約情報・機密情報は、保存場所だけでなく利用目的、閲覧権限、削除条件を確認する。
data.rights04ACTION
評価セットを作る
本番データの投入前に、代表入力と期待出力を組にした評価用データを作り、改善前後を比較できるようにする。
data.evalCLAIMS & EVIDENCE
判断の根拠と成立条件
外部統計のように見える根拠なしの数値は置かず、各判断がどの実務フレームに基づき、どの前提で成立するかを明示します。
対象業務から必要データを逆算する
データ整備は全社データの収集ではなく、対象業務の入力・判断・出力に使う情報の棚卸しから始める。
- 根拠区分
- BlueAI実務フレーム
- 参照元
- AI導入 要件整理シート
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：最初に検証する業務範囲が定まっている。
正本と更新責任を決める
同じ情報の複数版がある場合は、AIへ渡す前に正本、改訂日、更新責任者を決める。
- 根拠区分
- BlueAI実務フレーム
- 参照元
- AI導入 要件整理シート
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：業務側が最新かつ正しい情報を判定できる。
利用権限と削除条件を確認する
個人情報・契約情報・機密情報は、保存場所だけでなく利用目的、閲覧権限、削除条件を確認する。
- 根拠区分
- BlueAI実務フレーム
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：社内規程と契約条件を確認する責任者がいる。
評価用データを先に作る
本番データの投入前に、代表入力と期待出力を組にした評価用データを作り、改善前後を比較できるようにする。
- 根拠区分
- BlueAI実務フレーム
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：業務担当者が期待出力をレビューできる。
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