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データマネジメントとは ~組織でのAI活用、その前に~

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18分

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動画説明

「DX推進スキル標準」とは、デジタル・トランスフォーメーション(DX)の推進に必要な役割や習得すべきスキルを定義した、経済産業省策定の学びの指針です。
AIを導入しても、データが散らばった状態では望む成果は得られません。本コースでは、AI時代の競争力を支える土台となる「データマネジメント」の仕組みを学びます。データの管理は、もはやIT部門だけの業務ではありません。データを日々生み出し、活用している事業部門をはじめ、すべてのビジネスパーソンに必要な知識です。自社の眠れるデータを、価値ある資産に変える第一歩を踏み出しましょう。

※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2026年9月制作)

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

コメント57件

  • yamakana03

    AIを学ぶだけでなく、
    データが正しく活用されるように
    データマネジメントを学ぶ必要があると認識しました。

    2026-09-30
  • u-sk114

    AI活用の成否は、データの品質や整備状態に大きく左右されることを学びました。データを単なる副産物ではなく「データプロダクト」と捉え、全社で信頼性高く活用できる仕組みやガバナンスの重要性を実感しました。今後は自社のデータ整理と小さな実践から始めたいと思います。

    2026-10-06
  • masaru-morita

    まさにAIを活用していくということを考えているだけでは不十分だと分かってきました。
    むしろそれに入力するインプットのデータがとても重要。
    これらの整理、統一。意味づけ、だれでも扱える。これらがとても重要だと再認識できました。

    2026-10-13
  • nomiyamay

    AI活用の成否はデータの品質と整備状態に依存するため、データを「副産物」ではなく「データプロダクト」として設計・管理するデータマネジメントが重要だということが理解できた。

    2026-10-13
  • sdkk

    普段使用しない知識でしたので勉強になりました

    2026-10-01
  • hi-gu

    データ活用にはデータ整理が重要

    2026-10-12
  • ta_kawano

    ..................

    2026-10-07
  • doitsu

    AIに分析を手伝ってもらうためにはデータ整備が必須であることを再認識しました。
    セマンティック技術など、AIが読み込みやすくする工夫をもっと学びたいと思いました。

    2026-10-07
  • miyagawa_machi

    じゃあ実際どんなふうに整えたらいいのかを勉強したいと思った

    2026-10-07
  • ricard

    AIを活用するにもデータをアップデートするなど保管するデータが重要なことがわかった。

    2026-10-07
  • gohan081

    とてもよい学びとなりました

    2026-10-07
  • zkojio

    データ準備が差を生むということを学んだ

    2026-10-09
  • k_kamiyama

    自社のデータを活用し、ELSIの理解を深め、データメッシュでデータ契約を整え、データの品質・整備・ガバナンスを実施する。

    2026-10-09
  • ken_central

    過去の社内資料(アナログデジタル問わず)に塗れてきた自分からすると、「そらそうだ」という思いもある一方で、正直目から鱗が落ちた。ただ、現在統制の取れていないデータを如何に構造的に統制の取れたものにしていくかという実務的な部分での課題は残るため、そこを深掘りしたい。

    2026-09-29
  • taku_base

    AI活用で、社内データを活用できるように紐づけ・保管・運用方法が重要
    AIを使うだけでは他社との差はつかず、データ品質を高めて活用できるように仕組みづくりが必要
    データ活用の専門家だけでは、運用は上手くいかず、現場の人たち含めて理解して運用することが必要

    2026-10-09
  • nymt

    データマネジメントを構築することでAIの有効活用が実現する

    2026-10-11
  • aki1397

    社内に眠るデータを活用することが重要。AIエージェントでは差がつかない。ただし、データに意味づけが必要。

    2026-10-11
  • akihiko_inoue

    AIを使う場面では、「データマネジメント」の学習は必須であることを再認識しました。

    2026-10-12
  • masu-qat12

    なんとなく内容はわかりましたが、理解まではできなかった。

    2026-10-19
  • kazu-shinkou

    データマネジメントとして土台となる整理が必要。

    2026-10-12
  • tsuchiya_scmm

    自身では検索やデータ整理、文章作成などの活用がメインでしたが、データの作り方、蓄積方法への課題を感じました。

    2026-10-19
  • kazuya_ho

    データを手放すことはできていなかったのと、初めて気づかされた部分であるので、今後の業務の中でデータのまとめ方や扱いを意識していきたい。

    2026-10-19
  • rizariza

    AIを使う前に、考えデータマネージメントをしっかりしてから活用していきたい

    2026-10-14
  • futochanman

    データマネジメントの重要性を理解

    2026-10-14
  • m-yabu

    これまで活用をしたことがなかったので勉強になりました。

    2026-10-14
  • fbj01564

    公開されていないデータに価値がある

    2026-10-14
  • shiho61

    データを「副産物」ではなく「データプロダクト」として設計・管理し、活用していくことが大切だと認識しました。

    2026-10-14
  • yokomori

    データマネジメント→データ活用

    2026-10-16
  • yzerr

    データの重要性を理解した

    2026-10-19
  • arice

    まずは膨大なデータを整理し扱いやすくすることがAI活用に大事だと改めて感じた。またAIが見つけやすい、正しく読み取れるデータ=誰が見ても分かりやすい、活用しやすいデータのため日頃からそのようにデータを扱うべきと思った

    2026-10-19
  • ichigoking

    私は論文のようにまとめた技術資料管理を担当しています。年々それが社内で陳腐化することに、懸念と諦めを感じています。
    ただ、古くて使えない情報が増える中で、捨ててとよいと他人にいうてもらったことは、管理コスト面でも意味づけの面でも理解できますし、自分の考えに自信をもつこともできました。

    2026-10-04
  • odebu_01

    AIが 正確な回答を 導き出すのには データの質だけでなく、関連図けられる情報が無いと、正確な回答が 生まれない事が分かった。

    2026-09-30
  • sphsph

    概要理解できました。
    ただ、これだけでは意味がない、自身の業務にどうやって落とし込み、活用していくか、もう少し深堀します。

    2026-10-01
  • ak-tanaka

    AI活用の成否はデータの品質と整備状態に依存するため、データを「副産物」ではなく「データプロダクト」として設計・管理する

    2026-10-01
  • everest

    AIを効果的に活用するには、まずデータを正しく管理・整備し組織全体で活用できる環境を作ることが重要だと感じた。

    2026-10-01
  • ezu

    AIの競争力は、モデルの性能ではなく、その下にあるデータの品質と管理体制で決まる

    2026-10-01
  • katsu1985

    AIをデータ整理だけに限定している動画だと思う。AIはたとえば株価の動きを解説するし,家族の間のもめごともアドバイスするし,そういう側面もある。打ち間違いも漢字の使い方を間違えても即答する。業務能力も自分の実力以上の解決能力もある。このままAIが進化を続けると国の枠を超えてトップに君臨しそうである。インターネットの延長で考えているといつの間にか私たちホワイトカラーがいらなくなる。次のトップはAIだと感じている。

    2026-10-01
  • s_terry

    AI関連の学びとして受講しました。

    2026-10-02
  • gua50

    データリネージの管理は確かに重要だと感じました。

    2026-10-02
  • hiro-dai08

    言ってることはわかる。
    が、それを実現するのが至難の業だと思います。具体的にどうすればいいのかが全くわからない。

    2026-10-03
  • yuuji-katayama

    乗務員のナレッジをデータ化することで持続可能な鉄道事業の運営に繋げていきたいと考えた

    2026-10-03
  • to4_mt

    現場で保管されているデータを活用するために構造を統一する必要があること、データを保存する際のルールを確立することの必要性を学んだ。まずはどんなデータが存在するのかを確認することから始めていきたい。

    2026-10-04
  • kumarenger

    この講義にSSOTというキーワードは出てこなかったですが、一言でいえばSSOTをきちんと作ろうとという意味ですよね?

    2026-10-04
  • qc01

    AIが使うデータは、蓄積するだけでなく、古いデータは破棄しながら活用するのがよいことがわかりました

    2026-10-04
  • h-ibi

    AIを利活用するためにデータマネジメントが必要であり、その精度によってより良いアウトプットができること学ぶことができました。

    2026-10-07
  • naokura

    普段使用しない知識でしたので勉強になりました

    2026-10-05
  • sakisuzu

    AI活用の基礎として勉強になった

    2026-10-05
  • ja704j

    これまでデータ分析する際に、いつも使用するデータの収集、クレンジングで多大な労力を要していた。全社のデータレイクプロジェクトが完了すれば、圧倒的に分析に取り組むハードルが下がると思う。
    また、Skywiseでよく"Ontology"や"Data Lineage"という用語が出てきていたが、ITでの一般用語であることとその意味が理解でき、勉強になった。

    2026-10-05
  • junihci

    「自分の手元にあるデータ」を、自分以外の人でも迷わず使える「プロダクト」へと変える意識を持つ

    2026-10-05
  • t_t-suzuki

    おさらいすることができた

    2026-10-05
  • hirarin523

    実務で覚えていった知識を体系的に学ぶことができました

    2026-10-06
  • higuchi_561

    データを管理するためには、属性ジュ王妃王の付与が欠かせないです。
    これを担保するためには、大変な労力が必要になります。
    AIで簡単に処理できるのいいのですが、、、、

    2026-10-06
  • usami_4383

    AI活用を進める為には、データを「副産物」ではなく「データプロダクト」として設計・管理することが重要であること。データの「見つかる・意味がわかる・来歴が追える・信頼できる」という4要素においても、弊社では使う人の知識基盤が整っていないため、欲しいデータが見つからない、元データの場所が作成者に聞かないと分からないなど多く発生している現状である。まずはここから始めていきたい。

    2026-10-06
  • tsuru_maru

    業務上、データカタログなど作成する意味を理解していなかったが、今回の動画をみて必要性を最新式しました。

    2026-10-06
  • griffin

    データを扱う際にはデータサイクルを意識して、管理運用が必要

    2026-10-06
  • takewotakeo

    今まで、なんとなくAIを利用しており、便利だと感じていたが、十分にAIを活用するためには事前準備がかなり重要でかなりの工数・知識・経験が必要だと感じた。まだしっかり浸透ができていないため、会社単位で考える場合は、プロジェクトとして取り組むべき内容であると思った

    2026-10-07
  • kuni_mori

    データを活用したあとの保存、破棄について改めて自職場に当てはめて考えてみる。

    2026-10-07

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