AI時代は「前処理」で決まる｜データ×AIで変える戦い方

AI活用の前に必要なのは、AIに渡すデータと業務の流れを整えることです。CRMの重複・表記ゆれ・欠損、ツールに分散した情報、入力ルールのばらつきが残ったままでは、AIの判断や提案も現場で使いにくくなります。データ×AIを業務で機能させるための「前処理」を整理した資料です。

この資料でわかること

• AI活用を妨げる、重複・表記ゆれ・欠損・データ分散の課題

• 前処理を進める「集める・統合する・整える」の3ステップ

• CRM、SaaS、iPaaSをつなぎ、データを業務で使える状態にする考え方

• 自動ターゲット抽出、営業文面の作成、ネクストアクション提案への活用例

こんな課題を抱える方へ

AIや自動化を導入したものの、CRMの情報が揃わず活用が進まない方。ツールごとに同じデータを入力し直している方。担当者ごとに入力品質が変わり、レポートや提案の精度にばらつきが出ている方に向けた内容です。

前処理を業務に定着させるには

前処理は、データを一度きれいにして終わる作業ではありません。必要な情報を自然に集められる入力環境をつくり、各ツールのデータをつなぎ、重複・欠損・表記を継続して整える運用へ変えます。diverは、業務フローの再設計からツール選定、連携・自動化の構築、定着までを一気通貫で支援します。