KDDIが重視する「AI-Ready化」
投資効果を最大化するデータ整備

AI（人工知能）エージェントへの期待が高まる一方、本格活用はこれからの段階にある。活用が進まない要因は多岐にわたるが、KDDIが重視するのはAIに読み込ませる社内データの状態だ。同社は、AIが正しく読み取り、検索できる形にデータを整える「AI-Ready化」を支援している。その事例を基にデータ整備の要点を探る。

　AIエージェントへの関心は高いが、使いこなす企業はまだ一握りだ。矢野経済研究所の2025年の法人アンケート調査では、生成AIを活用する国内民間企業のうち、AIエージェントを「導入検討中」「関心あり（情報収集中）」とした企業が合わせて6割を超える一方、「利用中」は3.3％にとどまった*。

　KDDIは、AIインテグレーション事業推進部などを通じて、他社のAI活用を支援してきた。相談は「PoC（概念実証）から本運用に進まない」「それらしい回答は返るが、本当に欲しい答えが出てこない」といった内容が多いという。同社のグロース事業推進本部 AIインテグレーション事業推進部 商品開発グループ グループリーダーの佐々木徹氏は「AI活用で成果を出すには業務に特化したエージェントの作り込みと、AIが理解・検索しやすいデータへの変換の両輪が欠かせない」と指摘する。

　このうちデータについて佐々木氏が挙げるのが、文書や図面、画像といった非構造化データの扱いにくさだ。書かれた内容の前提をAIが知らないため、画像が何を表現したものなのかが分かりにくい。「図面に『ID-FAN-02』という表記があれば、現場の方なら、あの設備のファンだと分かります。でもAIには単なる文字列にしか見えません。AIは新しく入社した社員と同じなのです」

* 矢野経済研究所「国内生成AI／AIエージェントの利用実態に関する法人アンケート調査（2026年）」（2025年12月19日発表）。
調査時期：2025年6月末～9月初、調査（集計）対象：国内民間企業（プロセス製造業、加工組立製造業、サービス業、流通業、金融業）のうち、生成AI利活用について「全社的に活用している」「一部の部署で活用している」と回答した215社、調査方法：郵送アンケート調査、単数回答

表も図面もAIが読める形に
全データを自動で変換

　KDDIが支援したある企業では、規程類や技術文書など数百ファイルがクラウド上に散在していた。生成AIツールは導入済みだったが、1つのファイルに表や数式、図面などが混在しており、一般的な解析手法では情報が欠落して、もっともらしい誤回答（ハルシネーション）が生じていたという。

　「AIが使えないのではなく、データが読めていないのです。変えるべきはツールではなく、データです」と佐々木氏は強調する。

　KDDIはまず、表や数式、フローチャートを、AIが構造を読み取りやすいテキスト形式に変換した。図面には、各表記が何を意味するのかをAIが理解できる情報を加えた。併せて、AIの回答が実務で使えるかどうかの合格ラインを最初に定め、利用企業がその基準で回答を評価した。基準を満たした割合（正答率）を表や図面、数式などのカテゴリーごとに確認しながら、ボトルネックを要素単位で解消していった。その結果、どこに投資すべきかが明確になった。

　当初は、読み取れないデータだけを変換する案もあったが、それでは対象の選別が属人化する。そこで全データを対象に、AI-Ready化からインデックス化までを自動化し、運用コストを抑えるとともに属人化も防いだ。

　効果は作業時間にも表れている。同社によると、1件当たり1～3時間かかっていた過去の障害事例の調査が、自然言語で質問することで5～10分程度で済んだケースもあるという。回答と併せて根拠資料も示されるため、経験の浅い社員でも過去事例を調べやすくなる。

　KDDIの支援は既存データの整備にとどまらない。新たな文書を最初からAIが扱いやすい形式とルールで作れば、後工程の変換作業を減らせる。そのためのドキュメント設計や運用ルールづくりも支援する。

　KDDIはグループ一体でAI活用の構想策定からアプリケーションの導入・開発、データやネットワーク、セキュリティーを含む基盤整備まで支援している。2026年9月にはGoogle Cloudの「Gemini Enterprise」を活用する「KDDI AIエージェント開発支援」も始めた。

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　佐々木氏は「AI-Ready化によって、企業内に眠っていたデータを知的な資産として生かせるようになる」と語る。AIの成果を左右するのは、ツールだけではない。データを整えることが、AI投資の効果を引き出す出発点になる。

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