2026.06/15日号｜AIのコンテキストとなる一次情報データを広く確保しよう

AIエージェントの運営では正しい情報を拡張する「コンテキスト（エンジニアリング）」が重視され、さらに最近では事業や業務に関連する人・組織・データなどの関係性をあらかじめ整理された状態で保持する「ナレッジグラフ」の概念も注目されています。

過去にDACでアドテクのマーケティング分析やパーソナルデータ領域を研究するキャリアを経て、現在はマクロミルでCRM・CX支援事業を推進する原田さんは、AIのトレーニング用データとして調査データとその品質価値が高まることを予見されています。

記事によると、AIが機械学習を行う際の適切なデータが枯渇する「2026年問題」に触れて、いわゆるAIスロップでLLMのモデル精度が低下してしまう危機に際して、自社に最適なデータを「実在する人間由来のデータ」で確保する必要性が説かれています。

自社で収集・分析したオリジナルデータのことは「一次データ」または「一次情報」と呼びますが、「一次情報データとしてのリサーチ」は従来から特にマーケティングリサーチ領域で重んじられてきたところ、ここに来て相対的にその価値が増しています。

今回のレターでは、AIエージェントのコンテキストとなる一次情報データを広く確保するために、インタビューやアンケートなどの調査データ以外も含めた情報ソースを加えて、リサーチ担当者としてどのように貢献ができるのかを事例研究でレポートします。

●①社内における情報協力のポートフォリオ構築（Sansan）
●②現場のインサイドに接触するカルチャー形成（ダイニー）