今年迎来创立 40 周年、会员企业超过 800 家的一般社团法人软件协会（SAJ）的会员企业 DATA Business 株式会社（总部：东京都千代田区，代表取缔役社长：木村雅晴），以独自的虚拟数据集成手法「DataForce®」为内核，持续解决企业数据运用课题，是一家专业数据公司。该公司取缔役嶋田圭吾氏，早在「数据科学家」一词尚未普及的 2015 年便率先以此为名片，开创了国税厅研修课程规划及日本首创的大学院 MBA 课程数据科学家讲座（自 2016 年起），是业界先驱。基于此背景，本新闻稿介绍 2026 年 3 月发出的提问「您的公司，AI Ready 了吗？」，以及嶋田氏十年来开拓业界的历程。 阅读全文 生成式 AI 热潮的盲点──没有「AI Ready」的数据基础，AI 就无法运作 背景是 2025 年以后，生成式 AI 与 AI Agent 热潮带动大量企业急于「导入 AI」。然而嶋田氏于 2026 年 3 月 10 日在自家官网发出「您的公司，AI Ready 了吗？」的提问，指出了 AI 热潮的盲点。 「据说数据科学家 80% 的工作都是数据清理。我们是日本最早将这件事落地实现的。」 无论导入多么高性能的 AI，若其学习与参照的数据存在不一致，便无法实现精确的分析与可信赖的决策支持。举例来说，订单数据依各事业部分成 3 个系统，光是性别字段就混杂着「男・女」「1・2」「M・F」三种不同表记──这就是实际数据的现实。嶋田氏以独自手法 DataForce® 整理这些「数据乱象」，实现了数十万至数百万笔规模的数据清理。 然而数据清理作为 AI 的前提课题，却往往是容易被忽视的环节。所谓「AI Ready」的状态，是指 AI 能够正确学习与参照的高品质数据基础已整备完成的状态。DATA Business 株式会社是日本最早将这项「前置整备」事业化的公司之一。 年省 20 亿日圆成本──数字证明「脚踏实地工作」的压倒性价值 从成本削减的角度来看，最能清楚说明数据运用价值的，是采购实绩的具体数字。嶋田氏迄今操刀的案例中，让他印象最深的是一家跨国企业的采购系统数据集成项目。 「客户集成或商品集成，顶多是数万笔的规模。但零件集成是那的 10 倍、100 倍。因为一颗螺丝、一块铁板都有各自不同的零件号码管理，规模动辄数十万、数百万笔，已超出人工能处理的量。」 运用 DataForce®，从分析优先度高的零件开始逐步集成后，发现在这家拥有全球 10 座工厂的企业中，某国采购零件的价格竟约为其他国家的两倍。依据此数据进行改善措施后，仅主要 3 至 5 个品项，便创造了年度采购成本削减 20 亿日圆的显著成果……