itkisyakai https://blog.hatena.ne.jp/itkisyakai/ JDEA Report https://it-terminology.hatenadiary.com/ 2026年 コラム 執筆者：桶山雄平 AI時代のデータ品質は正確性、完全性、一貫性、最新性だが、実務において重要なのは、自社のデータがどの要素で壊れているのかを見抜き、どこから手をつけるべきかを判断することである。品質改善が進まない最大の理由は、課題の所在が曖昧なまま、「全部直さなければならない」という重さだけが先に立つからだ。品質改善の第一歩は、整備そのものではなく診断にほかならない。 ここでいう品質診断とは、データが綺麗かどうかを感覚で評価することではない。AIに使わせたとき、どのような誤りや揺らぎが起きうるかを、４つの品質要素に沿って見抜くことである。 具体的には、 正確性に問題があるのか 完全性が足りないのか 一貫性が崩れ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fit-terminology.hatenadiary.com%2Fentry%2F20260603%2F1780421400" title="AIを活用するためのデータ品質診断と改善優先順位 - JDEA Report" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-06-03 02:30:00 rich https://it-terminology.hatenadiary.com/entry/20260603/1780421400 1.0 100%