日立と日揮、AI拡張の前にデータ・ギャップに対処

日立製作所は、2026年4月より、日揮グローバル株式会社のデータ品質管理体制の構築・運用支援を開始します。焦点はシンプル。データがぐちゃぐちゃだと、AIは信頼できないまま。それは避けられません。.

この2社は、プロジェクト開始以来のパートナーです。チームは、日揮の業務の現状アセスメントを作成し、目標モデルとギャップ解消戦略を盛り込みました。この手法は、DMBOKやISO8000などの国際標準を使用していますが、実際に実施するための実用的なアプリケーションを作成するための開発作業が必要です。この組織は、正確なデータ品質基準を確立する必要があり、これに従ってモニタリング活動を行い、初期導入後に停止するのではなく、継続的な開発を維持するシステムを構築する必要があります。.

今、多くの企業が同じ壁にぶつかっています。AIはあらゆるところで推進されていますが、結果は一貫していません。アウトプットはずれ、精度は揺らぎ、信頼は急速に低下します。多くの場合、問題はモデルではなく、その下にあるデータです。その下にあるデータが問題なのです。異なるフォーマット、不明瞭な定義、不均一な品質。その積み重ねです。.

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日揮 特に、AIとIoTをEPC事業により深く浸透させようとしています。. 日立 は、さまざまな業界での経験を生かし、これを適切に構成するお手伝いをします。.

興味深いのは、彼らの改善への取り組み方です。単なるチェックリスト主導の遅いモデルではないのです。構造化されたサイクルと、より迅速なフィードバック・ループを組み合わせることで、問題が顕在化したときにそれを発見し、修正できるようにしているのです。.

これがうまくいけば、単にデータ衛生が向上するだけではありません。プロジェクト全体にわたってより信頼性の高いAIが実現し、チームが得られるアウトプットを二の次にするような状況が減るのです。.