アイカ工業が「AI活用を阻む“表記揺れ”問題」解消へ データ品質を高める具体策とは？：AI活用の前に立ちはだかるデータ問題、その対処法とは

生成AIやBIの活用を進めたとしても、社内のデータに表記揺れや更新漏れなどが目立つ状況では、期待した成果につながりにくい。データの品質を高めるには、どうすればよいのか。アイカ工業の取り組みを見てみよう。

[＠IT]

　建築素材や接着剤、機能材料などを手掛ける化学メーカーのアイカ工業では、部門や拠点ごとに顧客・販売に関するデータを個別に管理していたことから、社内にデータが散在していた。データの表記揺れや更新漏れもあり、データ品質に課題を抱えていたという。

　アイカ工業のデジタル推進部門は、蓄積した社内データをビジネスに生かすために、生成AIやBI（ビジネスインテリジェンス）ツールの活用を検討していた。こうした技術やツールを生かした分析・回答の精度を高めるためにも、まずは利用するデータの品質を高める必要があると判断した。

“データが使えない”から抜け出すために、アイカ工業は何を変えた？

　こうした課題を解消するために、アイカ工業は社内データの管理方法を見直した。その結果、部門や拠点ごとに分散していたデータを、全社で共有・活用しやすくしたという。具体的に何をどう変えたのか。

　アイカ工業は、取引先データの品質管理ツール「Sansan Data Intelligence」と名刺管理サービス「Sansan」を導入した。Sansan Data Intelligenceの選定に当たっては、異なるシステム間でも同じ企業・事業所のデータを関連付けて管理できる点を評価。Sansanについては、豊富な導入実績による信頼性に加えて、名刺データ化の精度や速度を重視して選定した。

　Sansan Data Intelligenceには、得意先・仕入れ先などの複数のマスターデータに独自の識別コード「Sansan Organization Code」（SOC）を付与する機能がある。アイカ工業はSOCを利用して、異なるシステムで管理しているマスターデータについても、同じ企業・事業所に関するものであれば関連付けて管理できるようにした。

　加えてデータクレンジングの自動化機能により、マスターデータの表記揺れや重複を解消し、正確かつ最新の状態に整えられるようにした。こうして整備したデータを生成AIやBIツールによる分析・活用につなげることで、分析や回答の精度を高め、データドリブンな意思決定を全社的に推進しやすくする。

　Sansanには、名刺やメール、商談履歴といった顧客との接点情報を一元管理する機能がある。アイカ工業はこの機能を利用し、顧客との接点情報を全社で共有できるようにした。営業活動に社内の人脈を生かしやすくしたり、担当者の異動後も過去の顧客との関係を引き継ぎやすくしたりすることで、案件創出機会の増加や営業効率の向上を目指す。

　今後は、Sansanで管理する顧客との接点情報と、基幹システムで管理する得意先・仕入れ先などのマスターデータを横断して活用し、営業活動や経営判断における意思決定の精度とスピードをさらに高める方針だ。Sansanが2026年8月12日に、本事例を発表した。