AI活用が進まない原因は“入力データ”だった：AIレディ（データ）の作り方
生成AIや分析AIの導入は、ツール選定やプロンプト改善に意識が向きがちです。
しかし現場では、期待した回答が出ない、運用に乗らない、部門間で解釈が割れる、といった詰まりが起きやすいです。
その背景にあることが多いのが、AIに渡す“入力データ”の整い方です。
本記事では、マーケティング業務で使い倒せる状態を目指して、AIレディ（データ）の作り方を「概念→設計→運用→改善」の順で具体化します。
📝 ここでいう「AIレディ（データ）」
「AIが使える形式にしておくデータ」という意味で扱います。
きれいなデータだけを目指すより、判断に使える文脈が揃っていて、更新し続けられる状態をゴールにすると進めやすいです。
イントロダクション
“リスト運用が感覚頼みになりやすい理由”と“MA×データ×スコアリングで何が変わるか”を、入力データの観点から整理します。
マーケティング現場には「リスト」がいくつもあります。
ここでいうリストは、顧客リストだけではありません。入力項目の一覧、イベント定義、施策名の命名、コンテンツ分類、キャンペーンのタグ付けなど、“入力として管理される情報の棚”も含みます。
AI活用が進みにくい現場では、これらのリストが「運用担当の感覚」に寄って増殖しやすい傾向があります。
その結果、AIに渡すデータが同じ意味でも別名で登録されていたり、空欄の扱いがバラバラだったり、施策変更の理由が記録されていなかったりします。
こうした状態では、AIが“それっぽい要約”は出せても、意思決定に耐える説明に届きにくくなります。
🧠 リスト運用が感覚頼みになりやすい理由（入力データ版）
入力は日々の業務で増え続けますが、命名や定義の統一は後回しになりがちです。
さらに部門や担当が変わると、同じ行為でも記録の仕方が変わり、後から追えなくなります。
- 命名の揺れ：施策名・媒体名・ターゲット名・コンテンツ名が揃わない
- 粒度の揺れ：週次と日次、案件と企業など、単位が混ざる
- 空欄の揺れ：未入力と不明が区別されず、解釈がぶれる
- 理由の欠落：変更履歴はあっても「なぜ変えたか」が残らない
🧩 MA×データ×スコアリングで何が変わるか（AIレディ化の視点）
MAは接触の履歴を作り、データは文脈を足し、スコアリングは優先度の補助線になります。
これらが整うと、AIは単なる要約ではなく、「どこを見るべきか」「何を確認するべきか」を提案しやすくなります。
- AIが迷いにくい“共通言語”ができ、引き継ぎが楽になりやすい
- 意思決定の筋道（根拠→判断→次アクション）が説明しやすくなる
- 例外対応が記録され、標準の更新に繋げやすくなる
- AI活用の詰まりは、ツールより「入力データの整い方」に起因することが多いです
- 最初の近道は“データを増やす”ではなく、定義と運用を揃えることです
- AIレディ化は一度で完成させず、運用しながら育てる方針が合いやすいです
概要
用語を整理し、MA／オルタナティブデータ／AIスコアリングを掛け合わせたときに「運用」単位で何が変わるのかを噛み砕きます。
用語整理：MA / オルタナティブデータ / AIスコアリング
🧰 MA（マーケティングオートメーション）
連絡や配信を自動化する仕組みとして知られていますが、AIレディ（データ）の観点では、“反応の履歴を一貫した形で残せる装置”としての価値が大きいです。
履歴が揃うと、AIが「何が起きたか」を説明しやすくなります。
- 接触の種類（配信／閲覧／返信など）が標準化されると解釈が揃いやすい
- 分岐ルールが“業務の前提”として残り、判断が再現しやすい
🗂️ オルタナティブデータ
自社データだけでは説明しにくい状況変化を補うための情報群です。
AIに入れる場合は、万能の材料として増やすより、説明に必要な文脈を補う範囲で扱うと運用が安定しやすいです。
- 結合キーと更新頻度が合わないと、運用負荷が上がりやすい
- 「判断の補助になる」観点に絞って導入すると進めやすい
🧠 AIスコアリング
AIスコアリングは、点数付けそのものが目的ではありません。
現場で使うなら、優先順位を作る、次の確認点を示す、例外を扱いやすくするといった「運用の補助線」として位置づけると扱いやすいです。
- スコアは“結論”ではなく、見る順番・動く順番を作る道具
- 境界付近は保留や追加確認を用意し、過剰反応を避ける
3つを掛け合わせると、何が「運用」単位で変わるのか
AIレディ（データ）が整うと、AIはただの文章生成ではなく「業務の補助」に寄っていきます。
具体的には、ターゲティングや優先順位だけでなく、ナーチャリングや営業・CS連携まで含めて、判断の型を共有しやすくなります。
- AIレディ（データ）は「AIに渡せる形」と「運用で更新できる仕組み」をセットで作ると定着しやすいです
- AIが答えを出すより、判断の材料と理由を揃える方向が現場に馴染みやすいです
- 最初は横断しすぎず、少数の業務（例：週次レビュー）から型を作ると進めやすいです
「AIレディ（データ）の構造図（定義→履歴→文脈→出力テンプレ）」
「入力データの揺れの例（命名揺れ／粒度揺れ／空欄揺れ／理由欠落）」
「MA×データ×スコアリングの運用ループ（観測→判断→実行→記録→改善）」
利点
“精度”より“運用の再現性”に焦点を当て、よくある課題と改善されやすいポイントを整理します。
AI活用でつまずくとき、「AIの回答が当たらない」「思ったほど便利ではない」と感じやすいです。
ただ、現場で本当に効くのは“当たり外れ”より、迷いが減り、判断が揃い、引き継げることだったりします。
AIレディ（データ）は、まさにその再現性を支える土台になりやすいです。
🧩 よくある課題（入力データ起因）
- 属人化：同じ施策でも記録の仕方が違い、比較できない
- 優先順位のズレ：部門で重要指標の言葉が揃わず、意思決定が遅れる
- 温度感の誤判定：短期変動に反応しすぎる／変化に気づきにくい
- 検索できない：施策名や分類が揺れていて、過去の学びに辿れない
- 説明が弱い：結果は見えるが「なぜそうなったか」が語れない
🛠️ 改善されやすいポイント（再現性）
AIレディ（データ）を“入力の標準”として整えると、同じ業務を別の人が回しやすくなります。
AIの出力も、理由と前提が揃うことで、現場の会話に乗りやすくなります。
- 見る順番・動く順番がテンプレ化し、迷いが減りやすい
- 判断理由が残り、報告が「羅列」から「次の一手」に寄りやすい
- 例外が記録され、標準をアップデートしやすい
- 部門間で“同じ言葉”を使える場面が増え、摩擦が減りやすい
“精度”より“再現性”が効く場面
AIの回答精度を追いすぎると、プロンプトやモデル変更の議論に偏りがちです。
一方で現場では、そもそも入力が揺れているために、AI以前に人の解釈が揺れていることがあります。
その場合、先にAIレディ（データ）を整えるほうが、結果として改善が早くなることがあります。
- AIレディ（データ）は「AIのため」だけではなく、「人が迷わないため」でもあります
- 運用が回る最小構成を作り、範囲を広げていく進め方が合いやすいです
- “きれいなデータ”より、説明できるデータを優先すると実務に乗りやすいです
応用方法
BtoBを軸にユースケースを提示し、必要なデータと特徴量（観点）を概念レベルで整理します。
応用を考えるときは、AIに何を生成させるかより、「人が判断に迷う瞬間」を起点にすると進めやすいです。
AIレディ（データ）が効くのは、判断に必要な前提が揃っていて、AIが“筋の通った補助”をしやすい場面です。
リード獲得後のスコアで配信シナリオを分岐
リード獲得後は、広告・LP・MA・営業対応などが同時に動きます。
このときAIに任せたいのは、単発の文章生成よりも「どの状態なら、どの分岐が自然か」という整理です。
そのためには、入力データが“状態”として表現できることが重要になります。
🧾 使うデータの例（概念）
- 接触履歴：配信・閲覧・返信・資料請求などのイベント（定義が統一されていること）
- コンテンツ分類：閲覧テーマ、検討段階のラベル（命名が揃っていること）
- 施策ログ：配信設定変更、クリエイティブ差し替え、フォーム変更などの履歴（理由があるとより良い）
- 営業・CSメモ：商談状況のステータス、要望カテゴリ（粒度が揃っていること）
特徴量（AIが判断に使う観点）は複雑にしすぎると、運用で説明できなくなります。
まずは「反応の深さ」「反応の変化」「障壁の兆候」といった、現場の言葉で説明できる観点から揃えると扱いやすいです。
- 分岐条件は“状態ラベル”として記録し、AIが読み取れる形にする
- 空欄は“未入力”と“不明”を分け、解釈のブレを減らす
- 施策変更の理由があると、AIの説明が「それっぽい」から抜けやすい
営業アプローチ順の最適化（断定せず、判断基準として）
営業連携で起きやすい問題は、「誰を優先するか」より「なぜ優先なのか」が共有できないことです。
AIレディ（データ）を整えると、優先候補を挙げるだけでなく、根拠として参照した履歴や状態をセットにしやすくなります。
その結果、営業が判断しやすい“判断基準”として機能しやすくなります。
🤝 判断基準を作るときの観点（概念）
- 優先度：関心が高そうか（反応の深さや変化のパターン）
- 適合度：課題と提供価値の相性（問い合わせカテゴリや閲覧テーマの一致）
- 準備度：提案に必要な情報が揃っているか（不足なら育成へ戻す）
- 引き渡し条件と戻し条件を、入力データとして明記しておく
- 営業向け出力は短く、マーケ向けは根拠・確認点を厚めにする
- 重要顧客や既存顧客など例外がある場合は、例外ラベルを先に定義する
休眠掘り起こし（反応兆候の取り方）
休眠は「反応がない」状態ですが、実際には“検討の波”が見えにくいだけの場合もあります。
AIレディ（データ）の観点では、強い反応だけでなく、変化の兆候を拾える入力があると運用が安定しやすいです。
🔎 兆候の捉え方（概念）
- 再接触：久しぶりの訪問、比較検討系ページの閲覧、FAQの集中閲覧
- 関心の変化：以前と異なるテーマへの移動、検討段階の前進が示唆される行動
- 障壁の兆候：体制・運用・費用感に相当する情報の確認が増える
BtoCへの読み替えでは、リードの代わりに「継続」「離脱抑止」「再購入」などの状態定義に置き換えると応用しやすいです。
いずれも、兆候の定義と次アクションがセットであるほど、AIの出力が現場で使われやすくなります。
- 休眠・復帰の定義を揃え、運用内で同じ言葉を使う
- 兆候ラベルは増やしすぎず、少数で運用しながら育てる
- 掘り起こし施策の変更履歴を残し、結果の解釈をしやすくする
どのデータを使い、どう特徴量に落とすか（概念）
特徴量は、AIの内部で使われる変数のように語られがちですが、現場では「判断の観点」として整理すると運用に落ちます。
AIレディ（データ）としては、AIが参照する観点が、人の説明と一致することが大切です。
- 特徴量は“高度さ”より“説明可能性”を優先すると使われやすいです
- 入力標準が整うほど、AIの出力はブレにくくなります
- 最初は少数の観点に絞り、運用しながら拡張する進め方が合いやすいです
導入方法
導入を「設計→データ→モデル→運用→改善→ガバナンス」に分解し、AIレディ（データ）を作るチェックリストとしてまとめます。
AIレディ（データ）は、データ基盤プロジェクトとして大きく構えすぎると止まりやすいです。
まずは、意思決定に直結する業務を選び、必要な入力を小さく揃えて回すほうが進めやすいです。
以下では、マーケティング現場で詰まりやすいポイントを中心に、チェック項目を整理します。
「AIレディ化のロードマップ（設計→データ→モデル→運用→改善→ガバナンス）」
「入力データ標準の例（イベント辞書／命名規則／ステータス定義／施策ログ）」
「AI出力テンプレ（要約／根拠／確認点／判断メモ／次アクション候補／担当）」
設計（目的/KPI：AIに何を“決めさせないか”も決める）
- AIに“結論”を求めすぎず、まずは「候補＋理由＋確認点」の補助として設計します
- 定義を揃える対象は、KPIだけでなく入力項目の意味も含みます
- 運用の範囲が広いほど難しくなるため、意思決定の場面を限定して始めると進めやすいです
データ整備（名寄せ、欠損、更新頻度、粒度：AIが迷わない入力の基本）
🧹 “整備”の中心は、欠点の除去より解釈の統一
欠損があること自体より、欠損の意味が人によって違うことがトラブルになりやすいです。
AIレディ（データ）では、名寄せ・欠損・更新頻度・粒度のルールを、運用手順として明文化することが土台になります。
- 名寄せ：企業／人物／案件など、主語の単位を決める（混ぜるなら変換ルールも残す）
- 欠損：未入力／不明／対象外を区別し、AIと人の解釈を揃える
- 更新頻度：日々変わるものと、更新が遅くて良いものを分けて扱う
- 粒度：セッション・ユーザー・企業など、集計単位の混在を避ける（混在するなら辞書化）
入力データ標準（命名規則、辞書、施策ログ：AIレディ化の中核）
“入力データ”は、データベースの型だけではありません。
現場が入力するテキスト、ラベル、分類、ステータス、施策名が揃っているかが、AI出力のブレを左右しやすいです。
特に重要になりやすいのが、次のような「辞書」と「ログ」です。
📚 最小で持っておきたい“辞書”の例
- イベント辞書：イベント名、意味、発生条件、重複の扱い、注意点
- 分類辞書：コンテンツテーマ、検討段階、問い合わせカテゴリなどのラベル定義
- ステータス辞書：MQL、商談、対応状況などの状態定義と境界
- 命名規則：キャンペーン名や施策名の付け方（ブレを減らす最低限の約束）
🗒️ 施策ログ（変更履歴）で残したい情報
- 何を変えたか：設定変更、差し替え、ルール変更など
- いつ変えたか：適用タイミング（できれば期間も）
- なぜ変えたか：仮説、狙い、制約（短文で十分）
- 影響範囲：対象セグメント、対象チャネル、例外の有無
- AIレディ（データ）の中核は、データ形式より「辞書」と「ログ」であることが多いです
- 辞書とログは運用成果に直結しやすい一方、放置すると陳腐化しやすいので更新手順が重要です
- まずは重要な領域から辞書化し、範囲を広げる進め方が合いやすいです
モデル（スコアの使い方：しきい値、分岐、例外処理）
スコアリングを入れる場合、精密な予測より、運用で使える分岐を作ることを優先すると回りやすいです。
そのためには、スコアが何を意味していて、境界でどう扱うかを、運用手順として決めておく必要があります。
- スコアは“結論”ではなく、優先順位と次の確認点を作る補助線として使うと運用しやすいです
- 境界付近は保留・追加確認を用意し、誤判定の影響を抑えます
- 説明できない特徴量は、最初は外す判断も現実的です
運用（運用担当・営業・CSの役割：入力と出力の責任分界）
AIレディ（データ）は、入力が増えるほど価値が出ますが、入力が増えるほど運用負荷も上がりやすいです。
そのため、入力項目の責任と、出力の最終判断者を整理しておくと壊れにくいです。
👥 役割分担の考え方（例）
- 運用担当：辞書の更新、施策ログの記録、入力の品質チェック
- 営業：ステータス更新、戻し条件の記録、現場の例外理由の共有
- CS：利用状況や課題カテゴリの更新、継続・解約リスクの兆候ラベル
- 意思決定者：優先度の基準と、例外の承認ルールの合意
- 入力項目は「必須」「任意」「自動補完」「後追い更新」に分けると負荷を調整しやすいです
- 辞書や命名規則は、現場が守れる粒度に落とすと定着しやすいです
- AI出力はテンプレ化し、会議体や報告の型に合わせると使われやすいです
改善（品質管理：ドリフト、誤判定、再学習の考え方）
AIの出力がズレてきたとき、モデルを疑う前に、入力データの揺れや辞書の陳腐化がないかを点検すると早いことがあります。
AIレディ（データ）は、運用しながら育つものなので、定期的な棚卸しと更新を前提に設計すると継続しやすいです。
🧭 ズレの種類を分けて見る
- ドリフト：状況変化で、過去の定義や特徴量が合わなくなってくる
- 誤判定：重要ではない候補が上がる／重要な候補が抜ける
- 再学習：モデルだけでなく、辞書・ログ・例外ルールの更新が必要になる
- 例外を“失敗”ではなく学びとして記録し、辞書とテンプレを更新します
- 誤判定をゼロにするより、誤判定が起きても壊れない導線（保留・追加確認）を作ります
- 定義や命名規則の棚卸しを、運用のイベントとして組み込みます
リスクと注意点（ブラックボックス化、運用負荷、過学習“っぽい”兆候）
🧯 つまずきを減らすチェック観点
- ブラックボックス化：理由が説明できない出力は、現場で使われなくなることがあります
- 運用負荷：入力項目が増えすぎると、入力のための入力になりがちです
- 過学習“っぽい”兆候：特定の条件やチャネルばかりを推し続ける、境界付近で提案が揺れ続ける
- 責任の所在：AIが提案し、人が判断する線引きを明確にしておくと安心して回しやすいです
- 例外の増殖：例外を溜めるだけで終わらせず、標準に戻す更新手順が必要です
- AIレディ（データ）は「品質」だけでなく「運用負荷」もセットで設計します
- 説明可能性を守るには、辞書とログの更新が継続できる体制が重要です
- 迷ったら、目的（意思決定）とテンプレ（出力の型）に立ち返ると整理しやすいです
未来展望
AIスコアリングが一般化すると何が標準化されやすいかを、運用／組織／データの観点で整理します（断定はせず可能性として述べます）。
AIの活用が進むほど、派手な機能よりも、入力データの標準と運用手順が価値を持ちやすくなる可能性があります。
ただし、どこまで標準化できるかは、商材特性や組織構造、データ環境によって変わりえます。
ここでは「起こりやすい変化」を整理します。
🧩 運用で標準化されやすいもの
- 入力辞書（イベント／分類／ステータス）が“先に作るもの”として定着する可能性
- 施策ログ（なぜ変えたか）が運用の必須項目として扱われる可能性
- 出力テンプレ（要約→根拠→確認点→次アクション候補）が共通化される可能性
🏢 組織で標準化されやすいもの
- 部門間の受け渡し条件（引き渡し・戻し・対応方針）の明文化が進む可能性
- 入力の責任分界（誰が何を更新するか）が整理される可能性
- 教育・引き継ぎがテンプレ中心になり、立ち上がりが安定する可能性
🗂️ データで標準化されやすいもの
- 粒度とキー（主語の単位）が明確になり、集計単位の混在が減る可能性
- 空欄の意味（未入力／不明／対象外）が整理され、解釈のブレが減る可能性
- “集める”より“使える形”を優先する文化が育つ可能性
- 未来の正解は一つではないため、まずは自社で回る“最小の標準”を作るのが現実的です
- 標準化は範囲を固定し、運用が回る速度を優先して段階的に広げると続きやすいです
- AIの進化に合わせて、入力辞書とログの更新が価値を持ち続ける可能性があります
まとめ
本記事の要点を簡潔に再整理し、次アクションを「小さく始める」方針で提示します。
AI活用が進まない原因は、モデルやプロンプトだけではなく、AIに渡す入力データの揺れにあることが多いです。
AIレディ（データ）は、データを“きれいにする”活動というより、意思決定を支える前提を揃える活動として捉えると進めやすいです。
✅ 本記事の要点
- AIレディ（データ）の中心は、辞書（定義）とログ（理由）を運用で更新できる状態にすることです
- 精度を追う前に、命名・粒度・空欄の意味・施策ログを揃えると、AIも人も迷いにくくなります
- スコアは結論ではなく、優先順位と次の確認点を作る補助線として設計すると回りやすいです
- 例外は隠さず記録し、標準の更新材料として扱うと運用が育ちます
- 小さな業務から型を作り、範囲を広げる進め方が合いやすいです
次アクション（PoC→運用適用：小さく始める）
- まずは“回る最小構成”を優先し、辞書とログを育てながら拡張します
- AIの出力は候補提示として扱い、最終判断は人に置くと運用が安定しやすいです
- 改善はモデルより先に、運用手順と辞書の更新で効くことがあります
FAQ
初心者がつまずきやすいポイントを中心に、判断の軸と確認事項をまとめます。
AIレディ（データ）って、結局どこまでやれば良いですか？
“完成”を目指すより、「意思決定に必要な範囲」で回る状態を作るほうが進めやすいです。
まずは対象業務を絞り、辞書（定義）と施策ログ（理由）を最小構成で整えて、運用しながら更新します。
- 対象業務：ひとつに絞ると進めやすいです
- 整備範囲：辞書＋ログ＋空欄ルールを優先すると効果が出やすいです
データが汚いです。まず何から手を付けるのが現実的ですか？
「全部を直す」ではなく、「解釈が割れやすい入力」から直すのが現実的です。
具体的には、イベント名・分類名・ステータス名・空欄の意味・施策名の命名など、テキスト系の揺れが出力のブレに直結しやすいです。
- 命名規則：最低限の約束を作る
- 空欄ルール：未入力／不明／対象外を分ける
- 施策ログ：変更理由を短文で残す
MAがなくてもAIレディ（データ）は作れますか？
作れます。ただし、反応履歴が少ないとAIの説明が薄くなりやすいので、代替として施策ログや運用メモを丁寧に残すと補いやすいです。
MAは“履歴が揃いやすい”という利点があるため、後から導入しても段階的に改善できます。
- MAがない場合：施策ログ、入力辞書、ステータス更新を優先
- MA導入後：履歴の一貫性を活かして、分岐や優先順位を整える
外部データ（オルタナティブデータ）は入れたほうが良いですか？
目的によります。まずは自社内の辞書とログが揃ってから、説明に必要な文脈として追加するほうが運用が安定しやすいです。
外部データは結合キーや更新頻度が合わないと負荷が上がるため、運用コストも含めて判断します。
- 先に整える：辞書（定義）と施策ログ（理由）
- 追加する場合：説明の補助になる範囲に限定
スコアリングを入れるとブラックボックスになりませんか？
ブラックボックス化しやすい場面はあります。回避するには、スコアを“結論”として扱わず、候補提示と確認点の提示に位置づけるのが有効になりやすいです。
さらに、根拠を短文で残す、境界付近は保留にする、例外ラベルを持つ、といった運用ルールが重要です。
- スコアの意味を一つにする（優先度など）
- 根拠を残す（履歴・状態・文脈）
- 保留・例外・停止条件を用意する
AIの出力が“それっぽい”だけになってしまいます。どこを点検すべきですか？
多くの場合、辞書の不足（定義が曖昧）、施策ログの不足（なぜがない）、空欄の意味が曖昧、といった入力側の問題が原因になりやすいです。
まずは、AIが参照する用語とラベルの定義を揃え、施策変更理由を短文で残す運用に切り替えると改善しやすいです。
- 辞書：イベント／分類／ステータスの定義が揃っているか
- ログ：変更理由と影響範囲が残っているか
- 空欄：未入力と不明が分かれているか
- AIレディ（データ）は「最小の標準」を作って回し、更新で育てると定着しやすいです
- 迷ったら、目的（意思決定）と辞書（定義）とログ（理由）に戻ると整理しやすいです
- AIの出力は候補提示として扱い、人が判断できる導線を作ると運用が安定しやすいです
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
