「AIが育った」の正体
生成AIに文脈を与える3つの経路と、
データプラットフォームの役割
平塚 武Takeshi Hiratsuka ／ リバネスナレッジ株式会社 取締役副社長
平塚 武 ／ リバネスナレッジ株式会社 取締役副社長
Data & AI Advisor and Salesforce Architect
X: @marreta27_jp ／ marreta27.me
「AIが育った」を、
自分の言葉で説明できるようになる30分
初心者の方に向けて、専門用語はその都度かみくだいて進めます。
「うちのAI、育ってきたね」
この感覚は、間違いではない。でも、正確でもない。
生成AIは、使い続けるだけで
勝手に賢くなるわけではない
モデルの中身は固定のまま。──では、何が変わったのか？
「AIが育った」とは、
何を意味しているのか。
育つのは、モデルではない。
育つのは、モデルの周辺。──今日はこのうち「文脈を渡すしくみ」に絞ります。
モデルには、「知識の締め切り日」がある
「今」と「社内」は、外から渡すしかない ── それが、3つの経路。
AIに文脈を渡す、3つの経路
モデルが同じでも、渡す文脈で回答は変わる。
メモリ ── 「あなた」を引き継ぐ
「先週の続きから」が通じる。──専属の相棒のように感じる理由。
スキル／プロンプト ── 「やり方」を引き継ぐ
効いた指示を一回きりにしない。やり方を再利用できる資産にする。
データパイプライン ── AIへ文脈を届ける
最新の企業データを集め、整え、必要な情報をAIへ届ける。
届いた情報を回答の根拠にすることがグラウンディング。ここでは、データ整備からAIが必要な情報を取得するまでを一つの経路として扱います。
モデルは、固定された「増幅器」
賢くなったのはモデルではなく、入力の質と運用。──これが「AIが育った」の正体。
土台になるのは、企業データを届ける仕組み
個人とタスクの文脈も、正しい企業データの上でこそ活きる。
だから後半は、企業データを集め、整え、届ける仕組みを支える「データプラットフォーム」の話です。
生成AIの価値には、3つの「出し方」がある
本命の Extend は、「既存業務 × 自社データ」。── 土台の質が、そのまま価値の質になる。
企業のデータは、1か所にない
Salesforceの中だけでも、様々なシステムが
社内システム全体では（エンタープライズ企業の平均）
データは、生まれた場所ごとにバラバラのまま溜まっていく。
出典: Salesforce / MuleSoft「2026 Connectivity Benchmark Report」（世界のITリーダー1,050名への調査）
Data 360 ── 散らばったデータを、
統合して使うための基盤
バラバラのデータを、ひとつの事実として扱えるようにする。
「先に変換」ではなく、「まず全部」
E・Lでまず持ってくる。変換（T）しながら、必要なシステムへ再配布していく。
Data 360 は、データの「ハブ」になる
あるシステムのデータが、他のすべてのシステムで活きる。
信頼できる企業データを、AIへ届ける
信頼できるデータをAIへ届ける経路を、データプラットフォームが支える。
「AIを育てる」とは、
データと運用を育てること。
育つのはモデルではなく、貴社のデータ資産と、それを使いこなす力。
その土台に、データプラットフォームを。
このあとの「よろず相談」で、
自社データのお悩みもぜひ。
平塚 武（Takeshi Hiratsuka）／ リバネスナレッジ株式会社 取締役副社長