なぜ生成AIは『社内文書』を読めない？ 活用阻む“最大の壁”とSansanの新事業

なぜAIは『賢く』ならない？ 多くの企業が直面する“最大の壁”

生成AIブームに乗り、多くの企業が業務効率化を目指して導入を進めています。しかし、その裏側で深刻な問題が浮上しています。それが、社内に蓄積された膨大なデータをAIが活用できない「データ整備の壁」です。この地味に見える課題が、今やAIプロジェクトの成否を分ける最大の要因となりつつあります。

『宝の持ち腐れ』？ AIが読めないデータの正体

あなたの会社にも、過去の契約書、商談の議事録、顧客の名刺、技術的なノウハウが詰まった報告書などが大量にあるはずです。これらは企業の競争力の源泉となる「宝」ですが、その多くはPDFやWord、画像といった非構造化データのまま保管されています。人間にとっては当たり前の文書も、AIにとっては意味を理解しにくい単なる文字や画像の羅列に過ぎません。結果として、AIは企業の最も重要な知識資産にアクセスできず、「宝の持ち腐れ」状態に陥っているのです。

なぜ「そのまま」ではダメなのか

なぜAIはPDFやテキストファイルをそのまま学習できないのでしょうか。それは、文書内の文脈や関係性を理解できないからです。例えば、契約書に書かれた「契約金額」という文字が、どの当事者と、どのサービスに関連するものなのかを正確に把握できません。AIが真に能力を発揮するには、これらの情報を「契約社名：A社」「金額：100万円」「対象サービス：X」といった、関係性が整理された構造化データに変換する必要があります。この変換作業こそが、多くの企業にとって大きな負担となっているのです。

では、この巨大な壁を乗り越えるための解決策は存在するのでしょうか？

救世主となるか？ Sansanが発表した新事業『AXサービス』

この深刻な課題に対し、名刺管理サービスで膨大なビジネスデータの扱いに長けたSansanが、驚きの一手を打ちました。2025年11月25日、同社は新事業「AX（AI Transformation）サービス」を発表。これは、AI活用の前提となるデータ整備を根本から支援し、企業のDXを加速させる画期的な試みです。

「AXサービス」は何をしてくれるのか

このサービスの核心は、社内に散在するあらゆる非構造化データを、AIが利用可能な形に「構造化」することです。具体的には、Sansanが持つ独自のAI技術やオペレーターの力を活用し、契約書や請求書、名刺といった様々な書類から重要な情報を抽出。それらを整理・統合し、企業ごとに最適化されたデータ基盤を構築します。これにより、企業は面倒なデータ整備作業から解放され、本来注力すべきAIの活用戦略に集中できるようになります。まさに、AI活用のための「縁の下の力持ち」となるサービスなのです。

企業の生産性はどう変わる？

データが整備されると、社内の生成AIは劇的に賢くなります。例えば、「過去のA社との類似案件の契約書を要約して」と指示すれば、瞬時に回答を生成。ベテラン社員しか知らなかった過去のナレッジを、新人でも簡単に引き出せるようになります。これにより、業務効率が飛躍的に向上し、新たな価値創出につながると期待されています。これまで眠っていたデータが、真の競争力に変わる瞬間です。

しかし、このデータ整備を技術的に支える仕組みはどのようなものなのでしょうか。その鍵を握るのが「RAG」と呼ばれる技術です。

精度を飛躍させる『RAG』技術の仕組みと、残された課題

AIの回答精度を向上させる切り札として、今、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術が大きな注目を集めています。これは、AIが社内の独自情報をリアルタイムで参照しながら回答を生成する仕組みです。

RAGを「優秀な司書」に例えると…

RAGの仕組みは、図書館の「優秀な司書」に例えると分かりやすいでしょう。あなたがLLM（AI）に質問をすると、まずRAG（司書）が社内のデータベース（書庫）から関連性の高い資料を高速で探し出してきます。そして、LLMはその資料を参考にして、正確で信頼性の高い回答を作成するのです。これにより、AIが学習していない最新情報や社内秘のデータに基づいた回答が可能になり、AIの「嘘をつく」問題（ハルシネーション）を大幅に抑制できます。

意外な落とし穴―なぜデータ整備が不可欠か

しかし、この強力なRAG技術にも限界があります。それは、参照するデータベース（書庫）が整理されていなければ、真価を発揮できないという点です。もし書庫の中の本（データ）が乱雑に置かれ、内容が不正確であれば、いくら優秀な司書でも正しい資料を見つけ出すことはできません。だからこそ、Sansanの「AXサービス」のようなデータ整備が不可欠なのです。整理された質の高いデータがあって初めて、RAGはAIの能力を最大限に引き出すことができます。

開発者も熱狂、データ整備ビジネスの本格化

この動きはビジネス界だけにとどまりません。2025年2月に開催される日本最大級の開発者向けカンファレンス「Developers Summit 2025」でも、生成AIとデータ活用が主要テーマの一つとなっており、技術コミュニティ全体の関心が非常に高いことを示しています。Sansanのような企業の参入は、単なる新サービスではなく、「データ整備」が巨大なビジネス市場として本格的に立ち上がる号砲と言えるでしょう。

では、私たちはこの大きな変化にどう向き合えばよいのでしょうか。

今後の焦点は？ AI活用成功への第一歩

生成AIの導入は、もはや技術の問題だけではありません。企業の成否を分けるのは、AIというエンジンを動かすための『燃料』、すなわち質の高いデータをいかに準備できるかにかかっています。Sansanの「AXサービス」は、その重要な第一歩を支援する強力な選択肢となるでしょう。今後の焦点は、どれだけの企業が自社の「眠れる宝」の価値に気づき、データ整備へと舵を切れるかです。あなたの会社の貴重なナレッジは、今もどこかで活用される日を待っているかもしれません。