情報過多の時代、データドリブンな意思決定は競争力の源泉です。とくに生成AIや機械学習の普及により、企業はこれまで以上にデータを集約・分析し、将来を読む力を求められています。ところが、「現存データのまとめ」と「未来予測」という異なるアプローチを混同すると、判断を誤りがちです。本稿では両者の違いを明確化し、ハルシネーション対策や予測の活かし方まで、実務で役立つ視点を整理します。
現存データのまとめとは？（いま起きている事実を正しく掴む）
「現存データのまとめ」は、売上・在庫・顧客行動ログ・センサー値など、過去〜現在に実在する記録を整え、現状把握の精度を高める行為です。KPIの定義、データクレンジング、欠損・外れ値の処理、計測設計の見直しといった地道な整備が成果を左右します。
最大の落とし穴はハルシネーション（Hallucination）。AIが「それらしく」補完した事実無根の値を現状データに混入させると、レポートは瞬時に信頼を失います。一次情報の照合（ログ/帳票/ソースDB）と人手によるファクトチェックは、生成AI活用時の必須ガードレールです。
未来予測とは？（仮説と確率で未来を扱う）
「未来予測」は、統計モデルや機械学習、シナリオ分析を用いて、将来の傾向を確率的に推定します。需要予測、離反予測、設備故障予知などが代表例。重要なのは、予測はあくまで仮説であり、外れること自体は誤りではないという理解です。外れは前提条件の変化や未知の要因に起因し、学び直しや特徴量の更新、モデル再学習につながる改善のヒントになります。
決定的な違い（対象／ゴール／誤りの性質／検証／正確性）
項目現存データのまとめ未来予測対象実在する事実・記録まだ起きていない未来ゴール現状の正確な把握意思決定のための仮説提示誤りの性質ハルシネーション（虚構混入）予測外れ（確率の範囲内）検証方法事実照合・監査ログ事後検証・バックテスト正確性の基準整合率・再現性妥当性・説明力・指標（MAE/MAPE など）
両者は役割も評価軸も別物。現状把握の精度を上げるほど、予測の入力品質が高まり、意思決定が強くなります。
よくある失敗と対策
失敗①：現状レポートに推定値を混ぜる
→ ダッシュボードは実測/推定を明確にラベル分離。色や凡例で一目区別。失敗②：AI出力の鵜呑み
→ 検証用サンプルと監査ログを常設。「誰が・いつ・何を根拠に」出力したかを追跡。失敗③：評価指標の未定義
→ 現状は整合率/欠損率、予測はMAE・MAPE・AUC等を事前合意。改善サイクルを設計。失敗④：データ辞書なし
→ カラムの意味・単位・粒度・更新頻度を記したデータ辞書を運用。仕様変更は版管理。
実務に効くワークフロー（7ステップ）
意思決定の問いを定義（何を決めたいのか／成功指標は何か）
現存データの品質確保（スキーマ整備、欠損/外れ値処理、重複排除）
計測設計の見直し（KPIの計測点・粒度・更新周期を最適化）
生成AIの安全活用（要約や可視化はOK、数値は原本照合を必須化）
予測モデルの選定（ベースライン→説明可能性→運用容易性の順に評価）
オフライン評価とバックテスト（期間分割、リーク防止、指標の合意）
本番運用と継続学習（ドリフト監視、特徴量/モデルの定期更新、アラート）
ハルシネーションを抑える運用チェックリスト
出所の明記：実測データはソースと取得日時を付与
境界の明確化：「事実」と「生成・推定」をUIで分ける
二重検証：重要指標は人の目＋自動テストでWチェック
失敗の記録：外れ／誤りのケースをナレッジ化し再発防止
まとめ：事実と仮説を分けて、強い意思決定へ
現存データのまとめ＝事実の整備。ハルシネーション排除とファクトチェックが命。
未来予測＝仮説の提示。外れは学習材料であり、指標合意と運用改善が肝。
両者を厳密に切り分ける設計と運用が、AI時代の堅牢なデータドリブン経営を実現します。
最後に。AIは魔法ではありません。事実を磨き、仮説を試し、学び続ける組織こそが、不確実性の高い市場で勝ち続けます。今日から、レポートと予測のラベル分離、評価指標の事前合意、監査ログの整備という3つの小さな改善を始めましょう。それが、AIを“使いこなす”第一歩です。