〜 膨大なゴミデータを「黄金の武器」に変える。
AIによる重複排除、表記揺れ補正、そしてコンプライアンス自動検証。 〜
いくら高度なAI（Gemini 3.0）であっても、入力データが「誤字脱字だらけ」「表記がバラバラ」「偽情報が混在」していれば、分析結果は使い物になりません。データ活用において、クレンジングは「最も地味だが、最も重要な工程」です。
- 「完全一致」や「パターンマッチ」のみ対応。
- 例: 「LCREATOR」と「エルクリエイター」を同一と見なすには複雑な置換リストが必要。
- **文脈・意味**を理解して同一性を判断。
- AIなら「名前が微妙に違うが住所と電話番号が同じなので同一人物」という高度な推論（名寄せ）が可能。
特にヘルスケア・美容業界では、表現一つが数千万円の罰金や法規制のリスクに直結します。
| NG表現の例 | リスクの種類 | AIによる検知指示 (Prompt) |
|---|---|---|
| 「これを飲めば3日で病気が治る」 | 薬機法違反（医薬品のような表現） | 「医学的根拠のない直接的な治療表現を特定せよ」 |
| 「世界一の最高級品質」 | 景表法違反（誇大広告・最上級表現） | 「比較根拠のない最上級表現をピックアップせよ」 |
| 「今だけ半額（実は通常価格）」 | 二重価格表示（有利誤認） | 「不当な価格比較や期間限定の煽り表現を精査せよ」 |
スプレッドシートに入力された汚れデータを、スクリプトでAIに渡し、隣のセルに「洗浄済み」を書き出します。
複数の顧客リストを統合する際、同じ人物でも「ヤマダタロウ」「山田 太郎」「太郎 山田」と分かれているケースがあります。
ランディングページ(LP)の原稿全文、セールステープログ等。
最新のガイドラインDBと照合。リスクを「高・中・低」でラベル付け。
「代替表現案」と共に、法務担当者へアラート送信。
AIに命じる際、以下の「制約」を加えるだけで、結果が劇的に綺麗になります。
| KPI | 測定方法 |
|---|---|
| 修正精度 (Precision) | AIが修正した100件のうち、正しかった件数（抜き取り検査）。 |
| マッチング率 (Match Rate) | 統合前と統合後のレコード減少数（不要データの削除効率）。 |
| 法務承認速度 | AIチェック導入前後の、公開までの平均日数の比較。 |
AIの基準は時間とともに変化する場合もあります。定期的な「ゴールデンデータ（正解セット）」によるテストを行い、精度の劣化を防ぎましょう。
将来的には、人間が書いている最中（リアルタイム）に、AIが法規制をチェックし、NGワードを入力できないようにするガードレールが主流になります。
「この表現は薬機法のリスクが 95% です。こちらに書き換えませんか？」
High-Purity Data Asset
情報の山の中から、純粋な真実を抜き出し、磨き上げる。
そうして完成した「高純度なデータ」だけが、
AI時代の戦略を決定づけます。
コンプライアンスを守り、クオリティを追求する。
その意志こそが、次世代のリーダーの条件です。