AIは、データを疑わない ～Agent Ready Dataという新しい考え方～
企業で生成AIの活用が急速に広がっています。文章の作成や要約だけでなく、企業が持つさまざまな情報をもとに、業務を支援する場面も少しずつ増えてきました。
こうした変化の中で、これまで以上に重要になるのが、AIが判断の前提とするデータです。AIは、人のように「この情報は古いかもしれない」「何かおかしい」と立ち止まって考えることはできません。与えられたデータをもとに、最適と思われる答えを導き出します。つまり、AIの活用が広がるほど、その判断を支えるデータの品質が、業務の品質そのものを左右するようになっていくのです。だからこそ、今あらためて意識したいのが、この一つの事実です。
AIは、データを疑わない。
データが古くても、その情報を前提に判断します。誤った情報が含まれていても、それを正しい情報として扱います。AIは、自ら情報の真偽を確かめるのではなく、与えられたデータをもとに判断する仕組みだからです。このことは、これから企業でAIを活用していくうえで、大きな意味を持ちます。AIの性能だけでなく、AIが利用するデータそのものを整備することが、これまで以上に求められています。こうした考え方は、近年「Agent Ready Data」という概念として注目されています。AIの能力を高めることだけではなく、AIが判断するための土台を整えること。それが、これから企業に求められる新しいデータ活用の考え方ではないでしょうか。
AIが判断する時代、データに求められるもの
AIを活用するうえで、データの品質が重要であることについては、以前の記事「AI時代に問われるのは『データ量』ではなく『データ品質』」でもご紹介しました。
しかし、AIの活用がさらに進み、AI自身が情報をもとに判断し、業務を支援する場面が増えていくと、データに求められる役割も変化していきます。これからのAI活用で重要になるのは、単に多くのデータを保有することや、個々の情報が正確であることだけではありません。企業が保有するデータには、顧客情報、取引先情報、製品情報など、さまざまな種類があります。しかし、長年蓄積されたデータには、表記の揺れや重複、更新されていない情報、管理単位の違いなど、気づかないうちに多くの課題が生じています。人が確認する場合には、経験や知識によって補えることもあります。
一方で、AIは与えられたデータをもとに判断します。だからこそ、AIを活用する時代には、企業が保有するデータをどのように管理し、活用に向けて整えていくかが、これまで以上に重要になります。
AIが活用できるデータ「Agent Ready Data」とは
AIは、与えられたデータをもとに判断し、業務を支援します。そのため、適切な判断を行うためには、単に正しい情報が登録されているだけでは十分ではありません。必要な情報を適切に利用できる状態にデータが整えられていることが重要になります。
たとえば、企業名や所在地、取引情報などの個々の情報が正しく管理されているだけではなく、それらが同一企業の情報として適切に関連付けられ、企業間の関係性まで把握できる状態が求められます。このように、AIが判断や業務に活用できるよう、データの正確性だけでなく、データ同士の関係性や意味まで整理・整備された状態が「Agent Ready Data」です。AI Ready Dataが、AIによる検索や分析に活用できるようデータを整える考え方だとすれば、Agent Ready Dataは、AIエージェントが業務を支援できるよう、企業情報の関係性や意味まで整理されたデータを提供する考え方といえます。
AIを業務で活用する時代には、AIそのものの能力だけでなく、AIが適切な判断を行うためのデータ基盤を整えることが重要になります。Agent Ready Dataは、AIが力を発揮するための重要な基盤となるのです。
信頼できるデータ基盤が、AI活用の鍵に
Agent Ready Dataを実現するためには、単に社内に蓄積されたデータを整理するだけでは十分ではありません。企業情報は、社名変更、所在地変更、企業統合や分社化など、時間の経過とともに変化します。また、グローバルに事業を展開する企業では、国や地域による表記の違いや、企業グループの複雑な関係性を正しく把握することも課題になります。AIが適切な判断を行うためには、常に最新で信頼できるデータが、意味のある形で整備されていることが求められます。こうした企業データの整備を支えているのが、The Dun and Bradstreet Corporation（D&B）が長年蓄積してきたグローバルな企業データです。
D&Bは、世界中の企業情報や企業間の関係性を継続的に整理・管理し、企業活動における信頼できるデータ基盤を提供しています。こうした信頼性の高い企業データをAIエージェントが活用するためには、AIが利用可能な形でデータを提供する仕組みも重要になります。近年、AIエージェントが外部のデータやサービスを活用するための仕組みとして、Model Context Protocol（MCP）が注目されています。MCPは、AIエージェントと外部システムとの間で情報をやり取りするための標準的な仕組みです。これにより、AIエージェントは必要な情報へアクセスし、より高度な業務支援を行うことが可能になります。
D&Bでは、このMCPを活用し、長年蓄積してきた信頼性の高い企業データを、AIやAIエージェントから利用可能にする「D&B.AI」を提供しています。
まとめ
次回は、D&B.AIがどのように企業データとAIをつなぎ、企業検索やリスク確認などの業務を支援するのかをご紹介します。AIが企業活動の中でより重要な役割を担うようになるにつれ、データは単なる「蓄積する情報」ではなく、意思決定や新たな価値創出を支える資産へと変化しています。AIを活用する企業にとって重要なのは、AIそのものの性能だけではなく、AIが信頼できるデータを必要なときに利用できる環境を整えているかどうかです。「Agent Ready Data」は、AI時代に求められる新しいデータ活用の考え方です。
※東京商工リサーチは、Dun & Bradstreet Worldwide Network（WWN）のメンバーとして、日本企業に関する企業情報とインサイトを提供しています。
