AI開発福岡ブログ：AIプロジェクトで一番重要なのは“データ構造” ― 成果を左右する設計思想
2025/10/22
AIプロジェクトにおいて、もっとも成果を左右するのは“アルゴリズム”ではありません。
「AIの性能をもっと上げたい」
「より良いモデルを使えば精度が上がる？」
といった相談は多いですが、実はボトルネックはそこではない場合がほとんどです。
AIの成果は、データ構造が9割です。
どれだけ優れたAIを使っても、
データの構造が悪ければ結果は出ません。
逆にデータ構造が整っていれば、
そこそこのAIでも十分な成果が得られます。
XENON40は“データ構造からAIを設計する”思想を持つからこそ、
成果が出るシステムを実現できます。
■ 1. データ構造が整っていないとAIは迷子になる
よく見る失敗例は次の通りです。
- 同じ情報が複数の場所に書かれている
- 入力項目の意味があいまい
- 半角・全角が混在
- 日付や数値が形式バラバラ
- 項目が業務と合っていない
- データの粒度が均一でない
- 名前やコードが統一されていない
こんな状態では、AIは“判断の軸”を作れません。
AIが理解する世界は、
構造化されたデータの集合
です。
つまり、構造が乱れていると“世界そのものが歪む”ため、
学習しても正しく判断できないのです。
■ 2. 良いデータ構造とは何か
AIにとって良いデータ構造とは、次の3点を満たすものです。
●（1）項目の意味が明確である
「担当者」と「作業者」の意味の違いなど、
項目の意図が曖昧だとAIも迷います。
●（2）入力形式が統一されている
AIはデータの形式のズレに弱いです。
統一された形式で入力されることが重要です。
●（3）例外が少ない
AIが苦手なのは例外処理です。
記述揺れ、特例、欠損が多いほど精度が落ちます。
■ 3. XENON40は“データ構造が良い状態”を自動で作る
XENON40が強いのは、
最初から「データ構造が整うように設計されている」ことです。
- 必要な項目のみ
- 入力形式の統一
- 選択式による例外排除
- ログを構造化して保存
- 時系列データの整理
- 判断理由の記録（メタデータ化）
- RAGが扱いやすい文書構造へ変換
このように、ユーザーが意識しなくても
“AIにとって良い構造”が自動形成されます。
■ 4. CORE20による“外部データの整理”も構造化そのもの
CORE20は外部データを取得しますが、
ただ取ってくるのではなく“構造化して保存”します。
- 時間
- 地域
- 単位
- 粒度
- カテゴリ
これらが整わないと外部データも扱えません。
CORE20はそれらを統合し、
社内データと“くっつけやすい形”に整理します。
■ 5. データ構造が良いと、AIの進化スピードが跳ね上がる
構造が良いほど、AIの改善が容易です。
- 再学習が簡単
- 推論が安定
- 異常検知の精度が上がる
- モデルの入れ替えが容易
- RAG回答がブレない
- 新機能を追加しやすい
つまり、データ構造を整えることは
AIの未来に対する最高の投資です。
■ おわりに
AIプロジェクトで一番重要なのは、データ構造です。
XENON40とCORE20は、最初から“AIが活躍できるデータの形”を作り、
企業のDXを加速させます。
