このガイドはどのような課題を解決しますか？

AI導入時のデータ品質、サイロ化、セキュリティといった課題に対し、ガバナンス・技術・組織の3つの観点から具体的な解決策を提示します。

どのような企業におすすめですか？

全社的なAI・データ基盤戦略を検討するCDO・CIO、データ課題に悩むDX推進リーダー、事業成長にAIを活用したい経営企画・事業責任者におすすめです。

「タヅナ」とは何ですか？

株式会社パタンナーが提供する、どんな企業でも簡単に使えるデータカタログソフトウェアです。データ設計書の自動作成機能などがあります。

【生成AIの成否は「データ」で決まる】ガバナンス・技術・組織から紐解く『生成AI時代のデータマネジメントのベストプラクティス』を無料公開

2026年4月2日

生成AI時代のデータマネジメントのベストプラクティスを無料公開。

product_launchNQ 38/100出典：PR Times

📋 記事の処理履歴

📰 発表: 2026年4月2日 18:10
🔍 収集: 2026年4月2日 14:31
🤖 AI分析完了: 2026年4月18日 00:02（収集から369時間30分後）

株式会社パタンナー（本社：東京都品川区、代表取締役：深野嗣）は、企業が生成AIの価値を最大限に引き出すためのデータ基盤戦略を解説したガイド『【生成AI時代のデータマネジメントのベストプラクティス】ガバナンス・技術・組織の観点から再構築』を公開いたしました。

本資料では、AI導入の大きな壁となる「社内データの品質・サイロ化・セキュリティ」の課題に対し、単なるシステム論ではなく「ガバナンス・技術・組織」の3つの観点からデータマネジメントを再定義し、実ビジネスでスケールさせるための具体的なベストプラクティスを紐解きます。

▼解説ガイド全量を読む（PDFダウンロード）：

https://tazna.io/contents-ai-datamanagement-2

■ 公開の背景：AIの頭脳は「データ」。ゴミを入れればゴミが出る。

「生成AIを導入したが、回答精度が低くて業務に使えない」

「機密データがAIに読み込まれるセキュリティリスクが怖くて、社内展開が進まない」

昨今、このような“データマネジメントの壁”に直面する企業が急増しています。

AIのアルゴリズムがどれほど進化しても、参照する社内データが「古く、間違っており、どこにあるか分からない」状態であれば、AIは本来の力を発揮できません。

ビジネス環境が激変する今、データマネジメントは「ただデータを保管する作業」から、「AIという強力なエンジンに質の高い燃料（データ）を注ぐための経営戦略」へと役割を変えました。

本資料では、AI時代において企業が取り組むべきデータマネジメントの正解を、技術者以外の方にも理解できるようビジネス言語で解説しました。

▼解説ガイド全量を読む（PDFダウンロード）：

https://tazna.io/contents-ai-datamanagement-2

■ 本資料（ホワイトペーパー）のハイライト

＜イメージ＞

＜目次＞

はじめに
生成AI時代におけるデータマネジメントの再定義
- グローバルトレンドと日本企業のギャップ
- 生成AIとデータマネジメントの相互依存構造
- 生成AI特有のデータリスク（漏えい・著作権・幻覚・毒性）を整理する
データ品質とプロンプトパフォーマンスを高める技術基盤
- データパイプライン設計とLLM入力最適化
- Vector DatabaseとEmbedding管理
- Retrieval‑Augmented Generation（RAG）の実装指針
生成AIデータガバナンス設計：経営が決めるべきこと、現場が回すべきこと
- ポリシーを「守れる形」に落とす：意思決定点と例外運用
- AIガイドラインと個人情報保護法のポイント
- モデルカードと監査ログで担保する説明責任
- グローバル拠点を跨ぐマルチリージョン設計
組織・人材：生成AIデータマネジメントチームの作り方
- データオーナーシップとクロスファンクション連携
- MLOps/LLMOpsスキルマップと育成施策
生成AI運用（LLMOps/MLOps）におけるデータマネジメント：継続改善の仕組み
- 学習データ／推論データ／フィードバックデータのライフサイクル管理
- インシデント対応とレッドチーミング：OWASP Top 10を“運用”にする
- 評価（Evaluation）とモニタリング：品質KPIを「事業KPI」に接続する
まとめ
世界で一番はじめやすいデータカタログ「タヅナ」