「あなたの会社は、AI Ready？」──DATAビジネス株式会社・嶋田圭吾氏が問いかける、データクレンジングが拓くAI活用の真実
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今年で創設40周年を迎え、会員企業は800社以上いる一般社団法人ソフトウェア協会（SAJ）の会員であるDATAビジネス株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：木村雅晴）は、独自の仮想データ統合手法「DataForce(R)」を核に、企業のデータ活用課題を解決し続けてきたデータ専業会社です。同社取締役の嶋田圭吾氏は、データサイエンティストという言葉が一般的ではなかった2015年にいち早くその名刺を持ち、国税庁の研修カリキュラム作成や日本初となる大学院MBAコースでのデータサイエンティスト講義（2016年～）を立ち上げた第一人者です。こうした背景を踏まえ、本リリースでは2026年3月に発信した「あなたの会社は、AI Ready？」という問いと、10年にわたって業界を切り拓いてきた嶋田氏の軌跡をご紹介します。
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生成AIブームの盲点──「AI Ready」なデータ基盤なくして、AIは動かない
背景として、2025年以降の生成AI・AIエージェントブームのなかで「AI導入」を急ぐ企業が急増しています。しかし嶋田氏は2026年3月10日、自社サイトで「あなたの会社は、AI Ready？」という問いを発信し、AIブームの盲点を指摘しました。
「データサイエンティストの8割の仕事はデータクレンジングだと言われています。我々はそれを日本では初めて形にしてきました」
どれほど高性能なAIを導入しても、その学習・参照データが不整合であれば、正確な分析も信頼できる意思決定支援も実現できません。例えば、受注データが事業部ごとに3系統あり、性別一つとっても「男・女」「1・2」「M・F」という3種類の表記が混在する──これが実データの現実です。嶋田氏はこの「データの混沌」を整理するDataForce(R)という独自手法で、数十万～数百万件規模のデータクレンジングを実現してきました。
一方で、データクレンジングはAIの前提課題であるにもかかわらず、見過ごされがちな工程でもあります。「AI Ready」な状態とは、AIが正しく学習・参照できる高品質なデータ基盤が整っている状態を指します。DATAビジネス株式会社はこの「前段階の整備」を日本で最も早く事業化した会社のひとつです。
年間20億円のコスト削減──数値が証明する「泥臭い仕事」の圧倒的な価値
コスト削減の観点では、データ活用の価値を最も雄弁に語るのが調達の実績数値です。嶋田氏がこれまで手がけた中で最も印象深いプロジェクトが、グローバル企業の調達系データ統合でした。
「顧客統合や商品統合は、せいぜい数万件の単位。でも部品統合は、その10倍、100倍の規模なんです。ネジ1個、鉄板1枚から全部違う部品番号で管理されるため、何十万、何百万という単位の規模になります。人間が扱える量ではありません」
DataForce(R)を活用し、分析優先度の高い部品から段階的に統合したところ、グローバル10工場を持つその企業で、ある国だけが他国の約2倍の価格で部品を購入していることが発覚。このデータに基づく是正措置により、主要3～5品目だけで年間調達コストを20億円削減するという目覚ましい成果が生まれました。
データ基盤の整備が、コンサルティングや戦略立案よりもはるかに直接的な経営インパクトをもたらす──この事実こそが、嶋田氏の「データクレンジングこそが上手なデータ利活用の本質」という信念の根拠です。
日本初を生み続けた理由──IT標準化の主査経験と「10年先のアメリカ」を読む目
なぜ嶋田氏は、業界に先駆けてデータサイエンティストとして活動できたのか。その背景には二つの要素があります。
第一は、国のIT標準化プロジェクトでの主査経験です。 「ITスキル標準のアプリケーションスペシャリスト領域のスキル標準を、主査として6年間作っていました」という経歴が、データサイエンティストの知識体系を独自に構築する土台となりました。その体系が、国税庁（税務大学）のデータ活用研修カリキュラムや、立教大学大学院MBAコースの講義内容に結実しています。
第二は、「アメリカを見れば日本の10年後がわかる」という先読みの視点です。 「高校時代にホームステイしていて、アメリカ人は新しいことに積極的に取り組む傾向があると強く感じました。データ活用の分野ではアメリカが日本より10年進んでいると言われています。だからデータサイエンティストに誰よりも早く目を向けました」
この先見性は数字でも確認できます。日本でデータサイエンス教育の先進校として知られる滋賀大学の講義開始は2017年。嶋田氏が立教大学大学院で講義を始めたのは2016年であり、実質的に日本最速での大学院データサイエンス講義開始でした。そして、この講師活動は10年経った今でも継続しています。
独自手法「DataForce(R)」が解く、AI時代のデータ統合課題
DataForce(R)（商標登録済）は、嶋田氏が約5年間にわたるデータ統合実務から独自に体系化した仮想データ統合手法です。同社はこれを核に、以下の様なサービスを展開しています。
例えば、原価情報の見える化を目的とした全グループ会社のデータ統合、売上分析のための商品マスター統合、さらには、M&Aや企業の組織編制に伴う一元管理のためのデータ統合など、こうした企業のデータに関するお困りごとに対して「データ統合」「データ連携」「データの見える化」「データの活用コンサルティング」などを提供しています。企業様がお持ちのデータをその企業独自のデータモデルに変換することで、散在するデータを経営判断に直結する「資産」へと変換します。
DataForce(R)リソースシェアリングは、DX推進に必要なIT人材とITプラットフォームをワンストップで提供する総合支援サービスです。自社にデータ専門人材がいない企業でも、外部リソースを活用してDXを着実に推進できる仕組みを提供しています。
教育研修サービスでは、国税庁（税務大学）、立教大学大学院MBAコース、岩崎学園情報科学専門学校、尾道市役所職員向けDX研修など、官民・学術を横断した幅広い教育プログラムを提供しています。嶋田氏自身が講師として10年にわたり現場に立ち続けており、理論と実務を融合した独自カリキュラムが高く評価されています。
「私のやり方は、海外でもまだやっていない可能性があると思っています。ひたすら改善を重ねた結果です」と嶋田氏は語ります。
データサイエンティストは水泳選手のように──効率を追求する哲学の生き方
嶋田氏の「効率化の哲学」は仕事にとどまりません。1年前から週3回ジムに通い水泳を再開した嶋田氏は、昨年横浜で開催された大会に出場し、3種目全てで3位以内に入賞しました。
「体力が落ちた中でどうやって早く泳ぐか。ターンの後や泳ぐ姿勢で、体をいかに直線に伸ばすか。それだけで25mで1秒近く変わるんです」
最小の力で最大の結果を出す──この思考法は、データクレンジングで無駄を省きながら高精度なデータ基盤を構築するアプローチと完全に一致しています。データサイエンティストとしての哲学が、競技の場でも貫かれているのです。
SAJで業界トップの思考に触れる──「次のステップ」を見据えて
SAJとの関わりについて、嶋田氏はこう語ります。「SAJを代表されている方々は、昔から超有名人が多い。そういう人たちと接する機会が持てて、業界を代表するような人たちの考え方を身近で聞けるのは大きなメリットです」
今後は研究会活動にもより積極的に参加していきたいと考えており、インプットを得るだけでなく、自身の10年分の知見を業界全体へ還元する姿勢を示しています。
SAJ40周年という節目の年に、「AI Ready」という問いを社会に投げかけた嶋田圭吾氏の存在は、華やかなAIブームの陰で見落とされがちな「データの品質」という根本課題を業界全体に問い直す、時代の要請に応えた発信です。
【プロフィール】
嶋田圭吾(しまだ・けいご) 山梨県甲府市出身。DATAビジネス株式会社取締役。大学卒業後、IT系SI企業に入社し、ソフトウェア開発に従事。2009年頃からデータ専門の仕事を開始し、2015年に日本初となるデータサイエンティストの名刺を持つ。同年、国税庁のデータ活用研修カリキュラムを作成し講師を担当。専門学校、大学で10年間講師を継続中。
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【一般社団法人ソフトウェア協会】
一般社団法人ソフトウェア協会（略称：SAJ）は、ソフトウェアに関わるあらゆる企業、団体、個人を繋ぎ、デジタル社会の実現を推進する業界団体で、800社以上にご加入いただき、創立40周年を迎えることができました。これからもソフトウェアの未来を創造し、国内外のデジタル化推進に貢献してまいります。
入会お問い合わせ・詳細は以下ページよりご連絡ください。
一般社団法人ソフトウェア協会（SAJ）事務局お問い合わせページ：
https://www.saj.or.jp/contact/
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インタビュー記事全文：
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SAJ 40周年記念サイト：
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一般社団法人ソフトウェア協会(SAJ)：
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記事提供：PRTimes
