AIに何を教えればいいのか？ 効率的に質の高いデータを集めるための5つのアプローチを紹介します。
社内にあるマニュアル、規定集、WebサイトのFAQページなど、すでに文字化されている情報を集めます。これがAIの「基礎知識」になります。
過去のメールや電話の記録には、「ユーザーが本当に困っていること」が詰まっています。
頻出質問: 重点的に学習させる。
レアな質問: 個別対応または追加学習の判断材料にする。
ベテラン社員だけが知っている「コツ」や「判断基準」をヒアリングし、テキスト化して学習させます。
AI導入後、「この回答で解決しましたか？」というアンケートを取り、評価の低い回答はデータを修正します。
業界の一般的な用語集や、オープンデータを取り込み、基礎能力を底上げします。
「どんなデータを入れれば、ユーザーは喜ぶのか？」
その答えは、九州観光機構様の事例にあります。同機構は、観光アプリ内の「AIさくらさん」に適切なデータを学習させることで、アナログな案内業務の自動化に成功しました。
単に観光スポットの「住所」や「営業時間」を学習させるだけなら、Google検索と変わりません。
同機構のAIは、ユーザーの希望に合わせて「観光地やイベントを提案」できるように設計されています。つまり、「雨の日でも楽しめる場所は？」「子供連れにおすすめは？」といった文脈（コンテキスト）に対応できるデータを整備・学習させたことで、「旅前の計画をより便利で楽しく」するナビゲーターへと進化したのです。
また、公式キャラクター「きゅーちゃん」として振る舞うための「口調」や「親しみやすさ」も重要な学習要素です。
インタビューにある「AIとキャラクターの共演による“デジタルおもてなし”」を実現するには、無機質なデータだけでなく、温かみのある対話シナリオを学習させることが不可欠でした。
社内導入（B2B）の場合、部署ごとに学習させるべきデータは異なります。以下に整理しました。
▼ 【学習データ例】部署ごとの最適解
データを集める際に、絶対に守るべきルールがあります。
「社員の給与データ」や「顧客のクレジットカード情報」などを、不用意にAIへ学習させてはいけません。
対策: 学習データには「規定」や「手順」のみを含め、個人情報は参照しない設計にする。または、ISO認証（ISO/IEC 27001等）を取得した高セキュリティなAIを選定する。
九州観光機構様が「今後は多言語対応や交通ルート提案機能などを追加」と語るように、データは生き物です。
イベントが終わればその情報は削除し、新しい道路ができればルート情報を更新する。この「メンテナンス」を継続できる運用体制（または運用代行サービス）があって初めて、AIは賢くなり続けます。
Q1: 学習データの準備にはどのくらいの時間がかかりますか？
A: 既存のQ&Aリストがあれば数日で開始できます。ゼロから作る場合は、主要な質問トップ50個からスモールスタートし、運用しながら増やしていくのが成功の秘訣です。
Q2: 専門知識がないため、データの整理が難しいのですが？
A: 「AIさくらさん」のような運用代行型のサービスであれば、バラバラの資料（PDFやWord）を丸投げするだけで、プロが学習用データに整形・登録してくれます。
AIチャットボットのためのデータ収集とは、単なる「作業」ではなく、AIという新しい仲間に「おもてなしの心」や「仕事の流儀」を教えるクリエイティブな工程です。
九州観光機構様のように、ユーザーが本当に求めている情報を整理し、正しく学習させることで、AIは最高のパートナーになります。
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