ChatGPTが受注率も算出できる「良い営業データ」とは？ AI時代のデータの作り方：【プロンプト公開】（4/5 ページ）

[村尾祐弥（Magic Moment），ITmedia]

（3）トレーサビリティ

　トレーサビリティとは、データ基盤全体において透明性があり、かつ追跡可能である状態を指します。課題が発生している原因を特定し解決するためには、いつ何が行われているかを追跡できることが重要です。元データやログを参照できる状態を指します（以下、例）。

• ×：大幅な割引率で販売されているが、誰が承認したか不明である
• ◎：大幅な割引率で販売されているが、記録されている全ての商談や承認プロセスログを参照し、承認者を特定、解決策を検討できる

トレーサビリティが担保されているデータフローのイメージ図

　トレーサビリティがない場合、例えば元データを参照できず確認に時間がかかったり、変更などが反映されずに誤った情報で意思決定を進めてしまったりといったリスクがあります。誰がいつ何をしたか、という情報が参照できなければ、イレギュラー時の原因究明も困難になります。

（4）データの構造化

　データの構造化とは、階層的に定義・構成されているデータです。誰が、いつ、何を、どうするといった情報の保存場所や形式、時系列が明確に定義され、測定可能・検証可能なデータ構造である状態を指します（以下、例）。

• ×：商談時に取得する情報が構造化されておらず、各担当者が主観的に重要だと思った点を営業メモとして残している
• ◎：商談時に取得する情報が決められており、測定可能・検証可能な項目が記録されている

データが構造化されているときのデータフローのイメージ図

　データの構造化ができていない場合、営業担当がどのような情報を記録すれば良いのか分からず、バラバラな情報を記録してしまう可能性があります。そもそもデータの質が低いため、AIがそこから業務の自動化やネクストアクションの示唆出しができないのはもちろん、人がデータを見ながら比較・分析することもままならないでしょう。