データ品質マネジメントガイドブック(ドラフト版)
Data Quality Management Guidebook(Draft)

AIは、便利で効率的なサービスを提供し、社会の変化を加速させます。AIの活用を促進するには、AIを安心して活用できるための信頼の確保が不可欠といえます。
AIにとってデータはその基盤であり、正しいデータを学習や処理することで正しいデータを導き出せます。しかし、データが正しくなければ、正しい答えを導き出すことが困難となり、プロセス全体の信頼性が損なわれます。
データ品質は、AIの卓越性の基礎であり、信頼できるAIの実現に寄与します。

このような背景をふまえて、AI社会を適切に実現し、データ駆動型社会へと導くために、データとAIの価値を最大化するために必要なデータ品質を持続的に確保するため、何をすべきか整理したのが本ガイドです。

本ガイドは、英語版が正式版であり、日本語翻訳版は後日公開する予定です。
また、本ガイドはドラフト版で、3月末にVer.1.0とするため、皆様からのご意見を募集しております。なお、ご意見に対する個別の回答は予定しておりません。

AI provides convenient and efficient services and accelerates social change.
In order to promote the use of AI, it is essential to ensure trust so that AI can be used with confidence.
Data is the foundation of AI, and by learning and processing appropriate data, appropriate output data can be derived.
However, if the data is inappropriate, it will be difficult to derive the appropriate output, and the trust of the entire process will be undermined.
Data quality is the foundation of AI excellence, and contributes to the realization of trust AI.

With this background in mind, the aim of this guide is to provide the followings (but not limited).

  • To maximize the value of data and AI.
  • Realizing a trust AI society in an appropriate data quality manner.
  • Securing the data quality necessary for a data-driven society.

The English version of this guide is the official version, and the Japanese translation will be released later.
This guide is a draft version, and we are looking for your feedback as we work towards version 1.0 at the end of March.
Please note that we do not plan to respond to individual comments.

Data Quality Management Guidebook

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