「データドリブン」という言葉は、B2B企業の経営や営業・マーケティングの現場で長く使われてきました。データに基づいて意思決定を行うという考え方自体は今も変わりませんが、生成AIの普及によって、その言葉が指し示す中身は静かに、しかし大きく変化していると言われています。
かつてのデータドリブンは、ダッシュボードやレポートを人が読み解き、判断の根拠にすることを意味していました。一方、生成AIが企業活動に組み込まれた現在では、データは人が読むためのものであると同時に、AIが推論や生成を行うための「原材料」でもあります。その結果、求められるデータの範囲、品質の基準、そして組織の役割まで、前提そのものが変わりつつあります。
しかしながら、多くの企業ではデータドリブンの定義を従来のまま据え置き、生成AIの導入だけが先行しているのが実情です。本記事では、生成AI時代にデータドリブンの定義がどのように変わったのか、定義を更新しないことで生じるリスク、先進企業の動き、そして最初の一歩について解説します。
データドリブンを取り巻く現在地
データドリブンを取り巻く環境は、ここ数年で大きく変化しています。総務省の「令和7年版 情報通信白書」によると、生成AIを活用する方針を示している日本企業の割合は2024年度で49.7%と、前年度の42.7%から増加しています※1。一方で、Gartnerは2026年までの間に、AIに対応したデータ（AI-ready data）に支えられていないAIプロジェクトの60%が中止されると予測しています※2。生成AIの導入は進む一方で、それを支えるデータの側が追いついていない構図が浮かび上がります。
こうした変化の中で、データドリブンの定義は以下の3つの観点で更新されつつあります。
- データの「読み手」の変化
従来のデータドリブンでは、データの読み手は人でした。BI（ビジネスインテリジェンス）ツールで可視化された数値を担当者が解釈し、施策に落とし込む流れが一般的でした。生成AI時代では、AIがデータを読み込み、要約・推論・提案までを行うため、データは「人が理解できる形」だけでなく「AIが正しく解釈できる形」で整備されている必要があります。弊社のブログでも、AIを活用した企業活動の効率化には高いデータ品質が必要不可欠であることを、リードクオリフィケーションやパーソナライズの段階ごとに整理しています。
- 「データ」の範囲の拡張
従来は、CRM（顧客関係管理）やSFA（営業支援システム）に蓄積された構造化データが主な対象でした。生成AI時代では、商談メモ、問い合わせ内容、Web上の行動履歴、公開されている企業情報といった非構造化データや外部データも、AIの推論材料として同じ土俵に乗ります。データドリブンの範囲は「社内に蓄積された数値」から「社内外に散在する事実情報の総体」へと広がっていると言えます。
- 意思決定の「速度」と「粒度」の変化
従来のデータドリブンは、月次や四半期といった単位で集計し、振り返るサイクルが中心でした。生成AIと機械学習の組み合わせにより、個々の企業や案件の単位で、いま何が起きているかをほぼリアルタイムに把握し、次のアクションを推奨することが可能になっています。弊社のブログ「AI-DrivenにTAMを算出」でも、TAM（Total Addressable Market）の算出において、省力化・透明性・即時性という観点でAI活用の価値を整理しています。
これらの変化が重なることで、データドリブンは「データを見て判断する姿勢」から、「AIが正しく判断できる状態にデータを整え、AIと人が役割分担して意思決定する仕組み」へと再定義されつつあります。
定義を更新しないことで生じるリスク・機会損失
データドリブンの定義を従来のまま据え置き、生成AIだけを導入することで、企業は以下のようなリスクや機会損失に直面すると考えられます。
- AI投資の空転
生成AIは、入力されるデータの品質をそのまま出力の品質に反映します。社名の表記ゆれ、重複した顧客レコード、更新されていない企業情報がそのまま学習・推論に使われると、AIは誤った前提の上で流暢な回答を生成することになります。前述のGartnerの予測が示すように、データ側の準備が伴わないAIプロジェクトは、成果を出す前に中止に至る可能性が高いと言われています※2。
- 意思決定の根拠が不透明になるリスク
従来のデータドリブンでは、数値の出所をたどることで判断の根拠を説明できました。生成AIの出力を根拠にする場合、その出力がどのデータに基づいているかを説明できなければ、経営会議や監査の場で判断の正当性を示すことが困難になります。データの出所と鮮度を管理する「データガバナンス」の重要性は、生成AI時代においてむしろ高まっていると考えられます。
- 現場の「勘と経験」への逆戻り
AIの出力が信頼できないと現場が感じた場合、担当者は再び自身の経験に基づいて判断するようになります。弊社のブログ「データドリブンな営業プロセスとは？」で解説している通り、優れた営業担当者はデータを用いた事前準備によって成果を上げています。AIへの不信からデータ活用そのものが後退することは、組織にとって大きな機会損失と言えます。
- 競合との情報格差の拡大
外部データとAIを組み合わせて市場やターゲットを把握している企業と、社内データのみで判断している企業との間には、ターゲティングの精度と初動の速さにおいて差が生じます。この差は短期的には見えにくいものの、中期的には受注率や顧客獲得コストの差として顕在化する可能性があると言われています。
これらのリスクは、生成AIそのものの問題ではなく、データドリブンの定義を更新しないまま新しい技術を載せていることに起因する点に注意が必要です。
先進企業はどう動いているか
生成AI時代のデータドリブンに早くから取り組んでいる企業では、以下のような動きが観察されています。実名は避け、業界・規模感・取り組み内容を抽象化した形でご紹介します。
- 「AIレディなデータ」を目標に据えたデータ整備
ある大手製造業では、生成AIの導入に先立ち、顧客マスタの名寄せと外部企業情報との紐付けを優先的に実施したとされています。目的は「ダッシュボードをきれいにすること」ではなく、「AIが顧客を正しく識別できる状態を作ること」に置かれました。弊社のブログ「【DXの本質 vol. 1】DXできない企業の「データ」という意外な盲点」で指摘している通り、データの入り口を整備することが、結果としてAI活用の近道になると考えられます。
- 社内データと外部データの統合による市場理解
あるIT系サービス企業では、自社の受注実績データに外部の企業情報データベースを掛け合わせ、AIによって「受注しやすい企業の特徴」を抽出し、未接触の企業群に対する優先順位付けに活用しているとされています。弊社のブログ「データドリブンなGTM（GoToMarket）戦略策定」で解説しているように、ファーストパーティーデータには質を、サードパーティーデータには更新性と網羅性を求める考え方が、この取り組みの土台になっています。
- AIの推論を前提にした意思決定プロセスの再設計
ある金融関連企業では、営業会議の議題を「先月の実績報告」から「AIが提示した優先アカウントとその根拠の検証」へと切り替えたとされています。データを見て振り返るのではなく、AIの仮説を人が検証し、次の一手を決めるサイクルへの転換です。弊社のブログ「第三のロジック「アブダクション」がマーケティングを変革する」で紹介している仮説推論の考え方は、こうしたAIと人の役割分担を設計するうえで参考になると考えられます。
これらの取り組みに共通するのは、「生成AI時代のデータドリブンは、IT部門やデータ部門だけの課題ではなく、意思決定の仕組みそのものを問い直す経営アジェンダである」という認識です。
まず何から始めるか
データドリブンの再定義は、大規模な投資から始める必要はありません。以下のようなスモールスタートが有効と考えられます。
- 第1ステップ：データの現状可視化
自社が保有する顧客データについて、重複率、必須項目の欠損率、最終更新日の分布を棚卸しします。「AIに読ませて問題ない状態か」という観点で評価することが、従来のデータ品質チェックとの違いです。弊社のブログ「B2Bデータ活用に欠かせない「データ品質」の向上とは」では、正確性・完全性・一貫性・最新性といった評価軸を整理しています。
- 第2ステップ：AI活用ユースケースの優先付け
リードスコアリング、ターゲティング、市場規模の推定など、AI活用の候補となる業務を洗い出し、効果が見えやすく関係者の納得感が得られるものから着手します。弊社のブログ「AIを活用したB2Bマーケティング6つのシーン」で紹介している活用シーンが、候補の整理に役立ちます。
- 第3ステップ：外部データを組み合わせた小さな検証
選定したユースケースについて、社内データに外部の企業情報を付加した状態でAIの出力精度を比較検証します。データを整備し外部情報を加えることで出力がどう変わるかを短期間で確認できれば、社内の理解と巻き込みが進みやすくなります。
- 第4ステップ：体制化と継続的なデータ運用
検証結果を元に、データの更新頻度、責任部門、AI出力のレビュー方法を定義し、中期の投資計画に組み込みます。データドリブンの再定義は一度で完了するものではなく、AIの進化に合わせて更新し続ける運用として位置付けることが重要です。
重要なのは「完璧なデータ基盤を待たないこと」です。生成AI時代のデータドリブンは走りながら学ぶ領域であり、着手の遅れがそのまま競争上の差に繋がる可能性があります。
おわりに
本記事のポイントを3点にまとめます。①生成AI時代のデータドリブンとは、人が読むためのデータをAIが正しく判断できる状態に整え、AIと人が役割分担して意思決定する仕組みへと再定義されたもの、②定義を更新せずに生成AIだけを導入すると、データ品質の不備によるAI投資の空転や、根拠の不透明化、現場の勘と経験への逆戻りに繋がる、③顧客データの現状可視化とユースケースの優先付けから小さく始め、外部データを組み合わせた検証を経て継続運用に移行することが有効、という点です。
データドリブンは、生成AIの登場によって役割を終えた言葉ではなく、むしろその中身が問い直されている言葉です。データを「見る」ことから、AIが「使える」状態に整えることへ。この転換は、B2B企業の中長期的な競争力を左右する経営課題であり、本記事で示した現状認識・リスク・初動アクションを参考に、まずは自社での議論を始めることを推奨します。
弊社の顧客データ統合ソリューション「ユーソナー」は、生成AI時代のデータドリブンに取り組むうえで土台となる、AIが正しく判断できる顧客データ基盤を提供しております。「LBC」という独自のコード体系による顧客情報の管理に加え、独自に収集した鮮度の高い企業データや、企業の興味関心を推察できるインテントデータを継続的に取得することが可能です。さらに、これらのデータを統合的に機械学習に用いることで、自社とのマッチ度や優先度を付与し、次のベストなアプローチを洞察することが可能です。取り組みの初期段階から、スピーディーに成果を出していただけるよう支援いたします。
詳細についてはぜひこちらのページから、お気軽にお問い合わせください。
※1: 総務省「令和7年版 情報通信白書」企業におけるAI利用の現状（生成AIを活用する方針を示す日本企業の割合：2024年度49.7%、2023年度42.7%）
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112220.html
※2: Gartner「Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk」（2025年2月26日、2026年までにAI-ready dataに支えられないAIプロジェクトの60%が中止されるとの予測）
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-02-26-lack-of-ai-ready-data-puts-ai-projects-at-risk
