「您的公司，AI Ready 了嗎？」── DATA Business 株式會社・嶋田圭吾提出的問題：資料清理所開創的 AI 應用真相

今年迎來創立 40 週年、會員企業超過 800 家的一般社團法人軟體協會（SAJ）的會員企業 DATA Business 株式會社（總部：東京都千代田區，代表取締役社長：木村雅晴），以獨自的虛擬資料整合手法「DataForce®」為核心，持續解決企業資料運用課題，是一家專業資料公司。該公司取締役嶋田圭吾氏，早在「資料科學家」一詞尚未普及的 2015 年便率先以此為名片，開創了國稅廳研修課程規劃及日本首創的大學院 MBA 課程資料科學家講座（自 2016 年起），是業界先驅。基於此背景，本新聞稿介紹 2026 年 3 月發出的提問「您的公司，AI Ready 了嗎？」，以及嶋田氏十年來開拓業界的歷程。

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生成式 AI 熱潮的盲點──沒有「AI Ready」的資料基礎，AI 就無法運作

背景是 2025 年以後，生成式 AI 與 AI Agent 熱潮帶動大量企業急於「導入 AI」。然而嶋田氏於 2026 年 3 月 10 日在自家官網發出「您的公司，AI Ready 了嗎？」的提問，指出了 AI 熱潮的盲點。

「據說資料科學家 80% 的工作都是資料清理。我們是日本最早將這件事落地實現的。」

無論導入多麼高效能的 AI，若其學習與參照的資料存在不一致，便無法實現精確的分析與可信賴的決策支援。舉例來說，訂單資料依各事業部分成 3 個系統，光是性別欄位就混雜著「男・女」「1・2」「M・F」三種不同表記──這就是實際資料的現實。嶋田氏以獨自手法 DataForce® 整理這些「資料亂象」，實現了數十萬至數百萬筆規模的資料清理。

然而資料清理作為 AI 的前提課題，卻往往是容易被忽視的環節。所謂「AI Ready」的狀態，是指 AI 能夠正確學習與參照的高品質資料基礎已整備完成的狀態。DATA Business 株式會社是日本最早將這項「前置整備」事業化的公司之一。

年省 20 億日圓成本──數字證明「腳踏實地工作」的壓倒性價值

從成本削減的角度來看，最能清楚說明資料運用價值的，是採購實績的具體數字。嶋田氏迄今操刀的案例中，讓他印象最深的是一家跨國企業的採購系統資料整合專案。

「客戶整合或商品整合，頂多是數萬筆的規模。但零件整合是那的 10 倍、100 倍。因為一顆螺絲、一塊鐵板都有各自不同的零件號碼管理，規模動輒數十萬、數百萬筆，已超出人工能處理的量。」

運用 DataForce®，從分析優先度高的零件開始逐步整合後，發現在這家擁有全球 10 座工廠的企業中，某國採購零件的價格竟約為其他國家的兩倍。依據此資料進行改善措施後，僅主要 3 至 5 個品項，便創造了年度採購成本削減 20 億日圓的顯著成果……