AI時代のデータ活用における「攻めと守り」
生成AIの普及により、誰もが手軽にデータを扱えるようになった一方で、ルールなきデータ活用は重大なセキュリティインシデントや誤った経営判断につながるリスクをはらんでいます。例えば、「AIに社内データを読み込ませたいが、機密情報の漏洩リスクが怖くて進まない」といった懸念や、「各部署が勝手にツールを導入し、データのサイロ化と品質低下が起きている」といった課題が多くの企業で顕在化している状況です。
このようなリスクをコントロールし、データの価値を最大化するためには、方針やルールを定める「データガバナンス(統制)」と、それを実務として実行・定着させる「データマネジメント(実行)」の“両輪”が不可欠とされています。この無料ガイドでは、セキュリティや品質を担保する「守り」のルール作りから、現場で実行・定着させる「攻め」の運用プロセスまでを、ゼロから分かりやすく解説しています。
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ガイドの主な内容
本資料では、AI時代においてすべてのビジネスパーソンが知っておくべき必須教養として、データガバナンスとデータマネジメントの基本概念から、自社で実践するための具体的なステップが解説されています。主な内容は以下の通りです。
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データマネジメントとは何か:その本質と企業にとっての意義
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データガバナンスとは何か:データマネジメントとの違いを正しく理解する
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DMBOK:データマネジメントの国際標準フレームワーク
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データガバナンスの構築手順:何から始めるべきか
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デジタル庁「データガバナンス・ガイドライン」の要点
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AI時代のデータガバナンス:2026年以降の最新トレンド
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国内先進企業に学ぶデータガバナンスの実践事例(三菱電機、CCCMKホールディングスなど)
このガイドは、全社的なAI活用を見据える経営者・役員層・CDO、現場に定着するデータ管理体制を構築したいDX推進リーダー・情報システム部門、そして生成AIやデータ利活用に伴うリスクを理解し、社内のデータ保護方針をアップデートしたい法務・コンプライアンス担当者におすすめです。
関連するソリューションの紹介
パタンナーでは、データガバナンスとデータマネジメントの実践を支援する様々なソリューションも提供しています。
世界で一番はじめやすいデータカタログ「タヅナ」
データカタログ「タヅナ」は、情報システム部門だけでなく、あらゆる職種の社員がデータをすばやく簡単に使えるよう再発明されたソフトウェアです。BIツールで作成されたダッシュボードの指標の意味や算出方法が一目瞭然になり、データの背景にある「ヒト」を探索して人材配置の最適化にも活用できます。また、データ基盤構築前に整備すべきデータを具体的に把握し、開発と現場の連携を強化します。
データ人材育成・組織開発プログラム
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自社データを活用してAI/DX時代の”企画力”を鍛える「データアーキテクト研修」

ビジネスの現場で求められる「データに基づいた企画・設計力」の習得に特化した実践型カリキュラムです。
まずはご相談から -
専門組織に頼らず“現場主導”でデータを武器にする「データマネジメント実践研修」

DMBOKの概念だけでなく、「現場で明日から使える運用ルール」を研修中に構築することをゴールとした実践型カリキュラムです。
まずはご相談から
代表深野氏の著書
DX推進に欠かせない”データカタログ”を日本で初めて解説した、株式会社パタンナー代表 深野嗣氏の著書『会社のデータを”誰もが使えるデータ”に変える データカタログという魔法』も提供されています。ストーリー形式でデータ活用の本質を学ぶことができます。
その他の人気コンテンツ
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“データ活用”お役立ち資料3点セット

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“データ”と”AI”理解の決定版『大人気パーフェクトガイド3点セット』

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“Excel×AI”を分析にフル活用『データ分析入門書3点セット』

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まとめ
AIがビジネスのあらゆる側面に浸透する現代において、データの「攻め」と「守り」を両立させるデータガバナンスとデータマネジメントは、企業の競争力を左右する重要な要素となっています。株式会社パタンナーが公開した無料ガイドは、その実践に向けた具体的な道筋を示しており、多くの企業にとってデータドリブンな組織への変革を加速させる一助となることでしょう。
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回の無料ガイド公開は、生成AIの急速な普及に伴い、多くの企業が直面しているデータ活用における課題への具体的な解決策を提示しています。データガバナンスとデータマネジメントを両輪で回すという考え方は、単なるリスク回避に留まらず、データを真にビジネスの武器として機能させるための本質的なアプローチです。このガイドを通じて、情報漏洩やデータ品質の低下といった懸念を払拭し、AIを活用した新たなビジネス機会を創出する企業が増えることを期待しています。特に、現場主導でデータ活用を進めたい企業にとって、実践的な学びが得られる貴重な資料となるでしょう。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。




