データはある。AIもある。それでも「使えない」と言われ続けるのは、なぜか。～AI活用の障壁となるデータ構造のズレ～

公開日：2026年10月01日

生成AIのパイロット案件の95%は失敗に終わるとされています。

AIを活用したいのに、思うように動作しない。データを整え、システムも連携した。それでも「どの情報が正しいのか」「部門ごとに定義が違う」といった問題が残り、現場からは「使えない」と言われてしまう。自社でも、そんな課題を感じていませんか。

こうした課題を解消し、AI活用を進めるうえで重要なのは、データ量やモデルの性能だけでなく、判断に必要な「文脈（コンテキスト）」を整えることです。

本資料では、「なぜデータがあるのにAI活用につながらないのか」を、データ構造のズレから解説。その解消に向けた「顧客中心データモデル」の考え方と、既存のデータ基盤を活かした段階的な移行から、AIエージェントの設計へとつなげるアプローチを紹介します。

さらに、自社の課題を確認できる、4つの軸・計12問のチェックリストも掲載しています。AI・AIエージェントの活用に向け、データや部門間の連携をどこから見直すべきか、ぜひ本資料でご確認ください。

この資料でわかること

データ整備が現場の成果につながらない理由
IT部門と営業・マーケティング部門の視点の違いから、データ活用を妨げる構造的な課題を整理します。
AIの判断に必要な「顧客の文脈」とは
商談・購買・問い合わせなどの情報を顧客単位で結び付ける重要性と、データの鮮度がAI活用に与える影響を解説します。
スモールスタートで進める移行の4ステップ
顧客IDの統一から、接点データの統合、業務フローへの組み込み、AIエージェントの設計へと進むアプローチを紹介します。
自社の課題を把握する診断と実践方法
4つの軸・計12問で「顧客中心度」を確認できるチェックリストと、部門間の連携を進める実践プラクティスを掲載しています。

AI・AIエージェントの活用を、成果につなげるために。データや部門間の連携における自社の課題と、次に取り組むべきことを整理するために、ぜひ本資料をご活用ください。