AI・データ活用に大きな期待が寄せられる一方で、明確な成果を得ている企業は16.4%にとどまります。その原因の多くは、AIツールの性能ではなく、AIが正しいデータにアクセスできる「データ基盤」が整っていないことにあります。
primeNumberが提唱する、データとAIを駆使した次世代の経営手法「Generative Data Management（GDM）」は、AI技術をデータ管理プロセスそのものへ統合し、AIエージェントによる実行、そして経営・事業の成果までを一体で設計する方法論です。
本資料では、GDMの全体像とともに、その土台として基盤自体が自律的に拡張・進化し、AIエージェントが参照するデータの質・鮮度・文脈を保ち続ける「Autonomous Data Platform（ADP）」の役割を解説します。AIへの投資を確かな成果につなげるための検討材料として、ぜひご活用ください。
こんなことがわかります
- 373名への独自調査で見えた、AI活用の「期待と成果のギャップ」の実態
- GDMを実現する3層構造（手法・実行・基盤）と、3つのコアバリュー
- 業務と基盤が回り続けるループプロセスと、人が判断・承認を担うHuman in the Loopの設計
- 経営者自身がAIエージェントで経営業務を運営した30日間の実践例
- ADPに求められる3つの要件と、DMBOK2をAI時代に適応させる考え方
primeNumber経営者がAIエージェントで自律運営した業務領域
- 事業戦略、計画策定：6年分の商談データをもとにした仮説検証
- リサーチ、ドキュメント：業界調査、競合分析、社内資料の生成
- 顧客利用状況分析：製品利用ログからの行動パターン抽出
- ニュース収集：業界ニュースの自動収集
- コスト管理：クラウドコストの分析と最適化の提案
- ナレッジ管理：日報の自動補完と週次・月次サマリ