SOLUTION / 集計・データ活用
AIデータクレンジングで分析・連携に使える情報へ
表記揺れや重複を整え、
使う前の手直しを減らす。
データの重複、表記揺れ、欠損、形式の違いを整理します。データクレンジングを外注・仕組み化する範囲と、社内で正誤を判断する項目を明確にします。
YOUR CHALLENGES
データ整備・クレンジングでこんなお悩みはありませんか
集計前の手直しが毎回必要
日付、単位、名称の揺れを人が直してから分析している。
重複の判定が難しい
似た顧客名や商品名を同一とみなしてよいか判断が揃っていない。
修正の根拠が残らない
どのデータをなぜ直したか追えず、元の状態に戻しにくい。
機械的に直せる形式と、同じ対象かを人が判断する項目を分けます。元データを残したまま変換ルールと修正履歴を記録し、削除・統合による情報の欠落を確認します。
WORKFLOW
AIデータクレンジングの設計と確認
品質の問題と正解基準を確認する
表記・欠損・重複を分類し、正式なマスターや判断者を定めます。
ルールで変換し候補を提示する
確実に処理できる変換と、AIによる類似候補の提示を分けます。
修正を確認して反映する
統合・削除などの重要な処理を確認し、元データと変換履歴を残します。
対象とする業務の範囲
表記・欠損・重複等の整理。集計や分析の前工程として扱う。
USE CASES
データ整備・クレンジングの活用例
対象部署や処理の種類を絞り、使う人・渡す情報・確認する内容を具体化します。
顧客管理
名称と重複の整理
法人名・拠点・担当者を区別し、類似しているだけの別顧客を統合しない設計にします。
商品管理
単位・コードの統一
各システムの名称やコードを対応表で管理し、変換できない情報を確認します。
データ分析
集計前の品質点検
欠損や外れ値を区別し、勝手な補完や削除をしない確認工程を設けます。
※業務を整理するための想定例です。特定の企業の導入実績や効果を示すものではありません。
OUR SUPPORT
データ整備・クレンジングの支援内容
ネクストスケールの業務整理・AI活用・開発・研修を組み合わせ、必要な支援範囲を検討します。
業務と使用情報の整理
現在のデータ整備・クレンジングの手順と担当を確認します。データのサンプル／正式なマスター／誤り・重複・欠損の判断基準をもとに、自動化する工程と人の判断を残す工程を分け、対象範囲を整理します。
データクレンジングを外注する範囲と役割
確実に処理できる変換と、AIによる類似候補の提示を分けます。 既存ツールで対応する方法、研修・設定の支援、個別に開発する方法を比較し、操作と確認の負担を踏まえて構成を検討します。
試作・検証と例外処理の確認
一つの台帳の表記揺れ・重複候補整理を対象として試します。検証段階は別データで処理し、差分と履歴から戻せるようにします。 通常の処理だけでなく、欠損・修正・再実行などのケースも確認し、課題と対応方針を記録します。
担当者への展開と運用の整備
入力・確認・承認・更新の担当を決め、操作方法と例外時の連絡先を揃えます。変換可能件数、要確認件数、誤統合、手直し時間を確認する方法を決め、導入前後を比較しながら改善範囲を見直します。
※支援範囲・成果物はご相談後に確認します。特定の製品・設備との接続、専門領域の提供可否、料金・納期を確約するものではありません。
ネクストスケール
現状の整理、実現方法の検討、合意した範囲の設計・検証・定着を支援
貴社
同一対象の判定・正式データの指定・修正の承認
OPERATION DESIGN
データ整備・クレンジングを運用する際の確認事項
自動化できる部分と、担当者が確認・判断する部分を明確にします。
元データを上書きしない
検証段階は別データで処理し、差分と履歴から戻せるようにします。
欠損を事実として補完しない
補完が必要な場合も方法と影響を明記し、元の値と区別します。
統合・削除は確認対象にする
顧客や取引の重要情報を失わないよう、判断基準と担当者を決めます。
START WITH YOUR WORK
いまの業務から、
見直せる工程を一緒に整理しませんか。
一つの台帳の表記揺れ・重複候補整理など、対象を絞ったご相談から検討します。
PROCESS
データ整備・クレンジングの導入・改善の進め方
ツールの導入だけを先に決めず、対象業務と確認体制を整理して段階的に進めます。
- STEP01
現状と対象範囲を確認
データのサンプル／正式なマスター／誤り・重複・欠損の判断基準を確認し、現在の作業と困りごとを整理します。共有可能な範囲のサンプルで構いません。
- STEP02
構成・役割・費用を整理
確実に処理できる変換と、AIによる類似候補の提示を分けます。 使う環境、必要な工程、担当範囲を確認してから進め方を検討します。
- STEP03
限定した範囲で試験運用
一つの台帳の表記揺れ・重複候補整理から試し、通常時と例外時の動作を確認します。結果を見て、修正または対象範囲の見直しを行います。
- STEP04
利用開始後の確認と改善
変換可能件数、要確認件数、誤統合、手直し時間を確認します。担当者の負担や未解決の課題を踏まえ、継続的な見直しの方法を整えます。
初回相談で分かると進めやすいこと
データのサンプル／正式なマスター／誤り・重複・欠損の判断基準
資料が揃っていなくても構いません。問い合わせフォームには、個人情報・顧客の機密情報・パスワードを記載しないでください。
COST
データ整備・クレンジングの費用について
一律の料金・削減効果・納期を設定せず、業務や環境の条件を確認します。
費用・工数を検討する際の主な条件
- データ量と構造
- 件数、項目、ファイル・接続元
- 判断の複雑さ
- 表記揺れ、重複、欠損、マスターの状態
- 成果物と運用
- 差分・履歴、定期処理、社内確認の範囲
必要な支援範囲と実現方法を確認してから見積もりを検討します。ライセンス・従量課金・機器等が必要な場合は、開発や研修の費用と分けて確認します。
FAQ
データ整備・クレンジングのよくあるご質問
Qどこまで自動で修正できますか？
＋
形式変換などルールが明確な処理と、意味の判断が必要な処理で分けます。サンプルで確かめて対象範囲を決めます。
Qデータクレンジングの外注だけも可能ですか？
＋
対象データ、共有条件、納品形式、確認責任を伺って検討します。継続運用を内製する場合の手順化も切り分けます。
QAIで欠けたデータを埋めればよいですか？
＋
事実が不明な値を推測して確定しません。欠損の扱いと利用目的への影響を先に確認します。
Q導入後の運用や担当者向けの説明も相談できますか？
＋
利用手順、確認項目、更新担当、例外時の対応を含めて検討します。支援内容と継続対応の範囲は、導入前にご相談のうえで決めます。
CONTACT
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株式会社ネクストスケール
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愛媛県東温市上村甲568-2
設立：2022年3月