“AIの回答が薄い問題”をどう解決？　日本ハム、「AIが食べやすいデータ」作戦の全貌

元記事： https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2606/26/news012.html

公開日時： 2026年06月26日 07:00

要約

日本ハムは、「データドリブン経営」の一環として、AIによる意思決定の高度化を目指し、「AIが食べやすいデータ」の構築に取り組んでいる。従来の構造化データだけでは不十分なため、メールやチャットなどの「非構造データ」に埋もれた定性的な情報（ビジネスコンテキスト）を重視している。同社は、これらの非構造データから重要な情報を抽出し整理する「コンテキストエンジニアリング」を実施し、AIが単なる実績要約ではなく、「次に何をすべきか」という行動レベルの支援を行えるよう、営業支援に活用している。最終的に、技術的な実現に加え、現場の知見を体系化し継続的に実行していくプロジェクト推進力が重要であると指摘している。

主要ポイント

• 日本ハムは、売上高などの構造化データだけでなく、「顧客との商談履歴」や「担当者の経験」といった定性的な情報（ビジネスコンテキスト）を用いて意思決定高度化を目指す。
• 非構造データ（メール、チャット、報告書など）に含まれる重要な情報をAIが活用しやすい形に整理する取り組みを「コンテキストエンジニアリング」と呼ぶ。
• 単なる数値実績の要約にとどまる問題を解決するため、日本ハムは構造化データに加え、商談日報やメモなどを組み合わせたデータ活用を進めている。
• 非構造データの活用において技術的ハードルはクリアしたが、ビジネス接着、大量探索、自動化パイプライン構築といった「実行」の壁が存在し、プロジェクト推進力が求められる。
• AI時代においては、これまで扱えていなかった企業独自の知識や経験である「暗黙知」をデータとして生かし、現場の意思決定につなげることが競争力の源泉となる。

Summarized by S.I.V.A. - Node: Beta