--- title: 5 Steps to Data Quality You Can Trust description: 組織全体で信頼を築き、成果を高め、コンプライアンスを確保するために、5つの実践的なステップで生成AIとAIエージェントのデータ品質を強化しましょう。 image: https://pages.dataiku.com/hubfs/ORGANIC%20-%20EBOOK%20-%20Data-1200x628-px-High-Quality%20(1).jpg --- [![white-logo-dataiku](https://pages.dataiku.com/hs-fs/hubfs/assets-s2/email/white-logo-dataiku.png?width=250&height=54&name=white-logo-dataiku.png)](https://www.dataiku.com) [![Logo Tagline White-1](https://pages.dataiku.com/hs-fs/hubfs/Logo%20Tagline%20White-1.png?width=1408&height=416&name=Logo%20Tagline%20White-1.png "Logo Tagline White-1")](http://dataiku.com) # データ品質確保に向けた5つのステップ #### 生成AIとAIエージェントのために、データ品質を確実に担保する 古くなったレコード、整合性の取れていない情報ソース、そして文脈の欠如。AIの問題はモデルにあるのではなく、その背後にあるデータにあるのです。実際、AI導入において自社が成熟していると回答した組織はわずか1%であり、リーダーの56%は生成AIの結果を信頼していません。 このPLAYBOOKでは、データおよびIT部門の幹部が、データ品質のギャップを埋め、リスクを低減し、アナリティクス、生成AI、AIエージェントが正確で説明可能かつコンプライアンスに準拠した成果を提供できるようにするための、明確な5つのステップを学びます。 ###### \***世界のトップ企業の4社に1社が信頼**\* ###### *\*2024年Forbes Global 2000のトップ500企業（中国を除く）* ![100-px-ge-logo-white](https://pages.dataiku.com/hubfs/100-px-ge-logo-white.png?noresize) ![Sephora-2](https://pages.dataiku.com/hubfs/Sephora-2.png?noresize) ![Toyota-2](https://pages.dataiku.com/hubfs/Toyota-2.png?noresize) ![Michelin (1)-1](https://pages.dataiku.com/hubfs/Michelin%20(1)-1.png?noresize) ![Moderna-2](https://pages.dataiku.com/hubfs/Moderna-2.png?noresize) ![Zurich-2](https://pages.dataiku.com/hubfs/Zurich-2.png?noresize) ![BNP-2](https://pages.dataiku.com/hubfs/BNP-2.png?noresize) ![LVMH (1)-1](https://pages.dataiku.com/hubfs/LVMH%20(1)-1.png?noresize) ### Playbookをダウンロードする {padding={top={value=30, units=px}, bottom={value=30, units=px}, left={value=30, units=px}, right={value=30, units=px}}, css=padding: 30px; } ## 生成AIとAIエージェントのデータ品質確保に向けた5つのステップ #### 生成AIとAIエージェントのためのデータ基盤を強化 RAG、ファインチューニング、コンテキストエンジニアリングなどの手法を用いて、生成AIやAIエージェントにおけるバイアスやハルシネーションを低減します。 [Pg 3](https://pages.dataiku.com/data-quality-playbook-jp#hs_cos_wrapper_widget_1749106149398) #### データ品質の問題を”解決する”というジレンマからの脱却 ”完璧なデータ”を追い求めるのはやめましょう。品質は、実際のアナリティクス、生成AI、AIエージェントのプロジェクトを通じて形成されることで向上します。 [Pg 4](https://pages.dataiku.com/data-quality-playbook-jp#hs_cos_wrapper_widget_1749106149398) #### チーム全体でのデータ品質管理の民主化 ビジネスチームに可視性とコンテキストを与え、問題を発見し信頼性を向上させることで、データ品質をチーム全体の共有責任とします。 [Pg 5](https://pages.dataiku.com/data-quality-playbook-jp#hs_cos_wrapper_widget_1749106149398) #### 業務全体へのデータ品質管理の組込み Catella社のデータチームが行ったように、チェック機能やアラートを日常のワークフローに組み込み、問題を早期に発見します。これによりデータ準備を自動化し、データ変換時間を5日から5分に短縮しました。 [Pg 6](https://pages.dataiku.com/data-quality-playbook-jp#hs_cos_wrapper_widget_1749106149398) #### データ品質管理をより大きなガバナンス対応の一環と位置づける データ品質をガバナンスやコンプライアンスに組み込むことで、リスクを低減し、断片化したツール間での基準を統一します。 [Pg 8](https://pages.dataiku.com/data-quality-playbook-jp#hs_cos_wrapper_widget_1749106149398) ## The Universal AI Platform™でデータ品質を保証する Dataikuは、すべてのアナリティクス、生成AI、AIエージェントのワークフローの中心にデータ品質を据えています。組込みの検証機能やリネージから共有ガバナンスに至るまで、Dataikuはチームが問題を早期に発見し、システム全体で品質を標準化し、正確で説明可能かつコンプライアンスに準拠したAIを大規模に提供できるよう支援します。   ![Group 880](https://pages.dataiku.com/hs-fs/hubfs/Group%20880.png?width=920&height=659&name=Group%20880.png) ![Vestas-logo-white](https://pages.dataiku.com/hs-fs/hubfs/Vestas.png?width=1250&height=700&name=Vestas.png) ![general-electric-logo-white](https://pages.dataiku.com/hs-fs/hubfs/GE%20(1)-1.png?width=1250&height=700&name=GE%20(1)-1.png) ![Cisco-logo-white](https://pages.dataiku.com/hs-fs/hubfs/Cisco.png?width=1250&height=700&name=Cisco.png) ![Etihad-logo-white](https://pages.dataiku.com/hs-fs/hubfs/Etihad.png?width=1250&height=700&name=Etihad.png) ![Sephora-logo-white](https://pages.dataiku.com/hs-fs/hubfs/Sephora-2.png?width=1250&height=700&name=Sephora-2.png) ![Michelin-logo-white](https://pages.dataiku.com/hs-fs/hubfs/Michelin%20(1)-1.png?width=1250&height=700&name=Michelin%20(1)-1.png) [![Dataiku Logo - Black](https://pages.dataiku.com/hubfs/assets-s2/logos/Dataiku%20Logo%20-%20Black.svg "Dataiku Logo - Black")](https://www.dataiku.com/) - Copyright © 2026 Dataiku - All rights reserved - [Online Privacy](https://www.dataiku.com/legal/dataiku-website/)