【ITニュース解説】Tier定義で実現するAI-Readyなデータ利活用

ITニュース概要

AI活用を見据え、データの信頼性を保証する取り組み。データモデルを品質に応じてGold/Silver/Bronzeの階層（Tier）で管理。最も信頼できるGold TierをAI学習用と定めることで、開発者が安心して使えるデータを明確にし、データ活用の推進と品質担保を両立する。(118文字)

ITニュース解説

多くの企業で、ビジネス上の意思決定にデータを活用することが不可欠となっている。近年では、AI、特に大規模言語モデルに自社のデータを学習させ、業務効率化や新たな価値創出を目指す「AI活用」が急速に進んでいる。しかし、データ活用を推進し、誰もが自由にデータにアクセスできる環境を整えると、新たな課題が浮上する。それは、どのデータが正確で信頼できるのかが不明確になるという問題だ。同じ「売上」という言葉でも、部署によって定義が異なっていたり、古いデータや誤った計算に基づいたデータが混在したりする。このような信頼性の低いデータをAIに与えてしまうと、AIは誤った分析結果や見当違いの回答を生成してしまい、ビジネスに悪影響を及ぼす危険性がある。 このデータ品質と信頼性の問題を解決するため、「Tier（階層）定義」というアプローチが注目されている。これは、企業内に存在する多種多様なデータを、その役割、加工度、信頼性に基づいて明確に階層分けして管理する手法である。プログラムの機能を役割ごとに分けて整理するソフトウェア開発の設計思想を、データ管理に応用したものと考えることができる。このTier定義を導入することで、データの流れが整理され、利用者はどのデータを使うべきかを明確に判断できるようになる。 具体的には、データは主に4つの階層に分類される。最初の階層は「Tier 1」と呼ばれ、様々なシステムから収集されたままの、一切加工されていない生データが格納される。このデータは直接分析に使うには扱いづらく、主にデータ専門のエンジニアが管理する。次の「Tier 2」は、Tier 1の生データを分析しやすいように整形、クレンジングした中間データ層である。例えば、データの欠損値を補ったり、表記の揺れを統一したりといった基本的な処理が施される。この層も専門家が管理し、後続のデータ加工の土台となる。そして、最も重要なのが「Tier 3」である。ここには、全社共通のビジネス指標や厳密に定義されたデータセットが格納される。例えば「公式の月次売上」や「正規の顧客数」など、会社の誰もが同じ基準で利用すべき、信頼性が保証されたデータが集まる。この層のデータは、厳格なレビューとテストを経て作成され、データガバナンスの中核を担う。AIに企業の正確な知識を教え込む際には、このTier 3のデータを参照させることが極めて重要となる。最後の「Tier 4」は、応用層や分析用の作業スペースとして位置づけられる。各部署や個々の担当者が、特定の分析目的のためにTier 3の信頼できるデータを基に、自由にデータを加工して利用する場所である。ここでの成果物はあくまで特定の目的に特化したものであり、全社的な公式データとは明確に区別される。 このようにデータを階層管理することには、多くの利点がある。最大のメリットは、AI活用の質を飛躍的に向上させる点だ。AIが参照するデータソースを品質保証されたTier 3に限定することで、AIは常に正確で信頼性の高い情報に基づいて応答や分析結果を生成できるようになる。これにより、AIが事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」のリスクを大幅に低減できる。また、利用者にとっても、データを探す手間が大幅に削減される。信頼できる公式データが必要な場合はTier 3を、個別の深掘り分析がしたい場合はTier 4を使えばよい、という判断基準が明確になるため、データ探索にかかる時間を短縮し、分析業務そのものに集中できる。さらに、役割分担が明確になることも大きな利点だ。データエンジニアやアナリティクスエンジニアはTier 1からTier 3までの高品質なデータ基盤の構築と維持に専念し、ビジネス部門のユーザーはTier 4でその基盤を活用して迅速に分析を行うことができる。これにより、データ活用のスピードと品質を両立させる「データ活用の民主化」と「データガバナンス」のバランスを取ることが可能になる。 データをTier（階層）で定義し管理する手法は、単なるデータ整理術にとどまらない。AIを本格的にビジネスで利活用していく上で、その土台となるデータの品質と信頼性を組織的に担保するための戦略的な仕組みである。データを無秩序に蓄積するだけでは、AI時代における競争力を得ることは難しい。データを適切に構造化し、誰もが安心して使える状態に整備することこそが、データから真の価値を引き出すための鍵となる。システムエンジニアを目指す者にとって、プログラムやインフラの知識だけでなく、それらが生成・処理するデータをいかにビジネス価値に繋げるかという、データ中心の設計思想を理解することは、今後ますます重要になっていくだろう。