[事例ニュース]

2026年6月10日(水)河原 潤（IT Leaders編集部）

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　味の素は、看板商品のうま味調味料「味の素」や「ほんだし」などの食品事業に加え、最先端のバイオテクノロジーを生かした電子材料や医薬品など、幅広い事業をグローバルで展開する（図1）。

　現在、グループを挙げて、データとAIを中核に据えた全社的なデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進しており、デジタル技術を活用した持続的な価値創造の加速を目指している（関連記事：「アミノ酸から新天地開拓へ」─事業成長と社会課題解決に向けた味の素のDX）。

図1：味の素グループの事業ポートフォリオ（出典：味の素）
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AI活用の急拡大で浮上した、データ整備と運用ルールの課題

　ビジネスにおける生成AIの業務適用や高度なデータ分析の重要性が急速に高まる一方で、同社では、それらへの実務への展開を進める中である課題に直面していた。それは、AIが参照・学習するデータの品質担保や、取り扱いにおける判断基準の明確化、そしてプライバシーやセキュリティを保護するための運用ルールの整備である。

　味の素 DX推進部 企画・改革グループ エグゼクティブスペシャリストの安間千晃氏は、特にテキスト、画像、音声といった非構造化データが、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すために不可欠なリソースであると指摘する。

　しかし、従来の基幹システムなどで扱う構造化データ（数値やコードデータなど）に比べ、非構造化データは利用基準やデータガバナンスの運用ルールを策定・具体化することが極めて難しい。「安全性を担保しつつ、いかに現場での自由なAI活用を促すかという、攻めと守りの両立が実業務への定着に向けた大きなテーマとなっていた」という。

3カ月で非構造化データの利用基準を具体化、基盤方針を整理

　味の素のデータマネジメントプロジェクトは、2026年1月から3月までの約3カ月間にわたり、EYストラテジー・アンド・コンサルティング（EYSC）の支援を受けて実施。ゴールに定めたのは、AI活用拡大に不可欠な「AI Readyなデータ整備」を実務レベルで実践することだ。主に以下の2つの領域に取り組み、具体的な成果が表れているという。

非構造化データを含む多様なデータの利用基準の具体化

　生成AIをはじめとする各種AIモデルに、社内の多種多様なデータを安全に学習・参照させるための実務的な判断基準を策定した。知的財産権の保護や機密情報漏洩リスク、コンプライアンス要件をクリアしながら、実務担当者が迷わずにデータを活用できるよう、クリアな取り扱いルールを明確化した。

●Next：用語定義の食い違い、AIの暴走によるデータ破壊をどう防ぐか？