AI-Ready化 実践アプローチ事例
業種別 AI-Ready化事例
体制面（誰が・どのチームが）と技術面（何のツールで・どの手順で）を
具体的な作業手順レベルまで解説します。
金融・保険LV1→LV3
金融・保険 × 顧客面談記録のAI活用とコンプライアンス対応
顧客面談データ活用・コンプライアンス
課題
顧客面談記録・ニュース記事が非構造化テキストのまま、コンプライアンス対応と顧客分析に活用できない
効果
コンプライアンス対応コストを削減・顧客インサイト抽出の自動化・面談品質の均質化
金融・保険アノテーションコンプライアンス
IT・テックLV1→LV3
IT・テック × 社内ナレッジ管理のAI-Ready化（GraphRAG活用）
社内ナレッジ管理・障害対応
課題
技術ドキュメント・障害報告・設計書がPowerPoint/Excelに散在し、社内AIに学習させられない
効果
障害影響範囲の即座分析・ナレッジ検索の自動化・インシデント対応時間を短縮
IT・テックGraphRAGNeo4j
製造業LV1→LV3
製造業 × 品質管理データのAI-Ready化
品質管理
課題
設備稼働ログと点検報告書がExcelに散在し、AIによる予知保全・品質分析ができない
効果
クエリ精度向上・集計作業時間を削減・AIによる予知保全の精度改善
製造業品質管理TextToSQL
製造業LV1→LV2→LV3
製造業 × サプライチェーンデータ統合とAI需要予測
サプライチェーン・需要予測
課題
調達・在庫・生産計画データが部門別Excelとシステムに散在し、需要予測AIを導入できない
効果
調達リードタイムの可視化・需要予測精度向上・在庫最適化への道筋
製造業サプライチェーンMDM
広告・メディアLV1→LV3
広告・メディア × 部門横断の顧客データ統合とGraphRAG活用
顧客データ統合・横断分析
課題
複数媒体・複数部門の生活者データが分断し、部門横断の横断分析・AI活用ができない
効果
部門横断インサイト抽出・AI分析精度向上・媒体横断レポートの自動化
広告・メディアGraphRAGデータガバナンス
流通・卸LV1→LV2
流通・卸 × 商品マスタ統合とEC連携のAI-Ready化
商品情報管理・EC連携
課題
紙カタログ・FAX受注・Excelが混在し商品マスタが未整備。EC展開したいがデータ基盤がない
効果
商品登録工数を削減・EC連携を実現・在庫照会のリアルタイム化
流通・卸商品マスタEC連携