企業が成長すると、顧客管理、販売管理、会計、人事、在庫、問い合わせ管理、広告管理、文書管理など、複数の業務システムが同時に使われるようになります。

企業が成長するにつれて、売上、顧客、在庫、契約、請求、問い合わせ、広告、営業活動、従業員情報など、扱うデータは急速に増えていきます。

企業がデータ活用、ビジネスインテリジェンス、生成人工知能、業務自動化を進めるとき、必ず問題になるのがデータ品質です。

多くの企業では、売上、顧客、商品、在庫、広告、財務、人員、業務進捗などのデータが日々蓄積されています。

カスタマーサポート部門では、問い合わせ件数の増加、回答品質のばらつき、チケット分類の手作業、担当者の疲弊、顧客満足度の低下が同時に起こることがあります。

企業が生成人工知能を業務に取り入れるとき、多くの最高技術責任者が最初に直面する課題は、モデルそのものの性能よりも「社内の正しい情報をどう使わせるか」です。