アノテーション

画像やテキストなどのデータに、正解や意味を示すラベルを付与する作業。教師あり学習の訓練データを用意する工程として不可欠で、品質が精度を左右する。

画像、音声、テキストなどのデータに、内容を表すラベルやタグ、対象の領域などの情報を付与する作業。教師あり学習の正解データ（教師データ）を作るために行い、付与の品質が AI の精度を左右する。

画像、音声、テキストなどのデータに、機械学習の正解として使うラベルやタグ、領域の情報を付与する作業。教師あり学習の精度は付与したラベルの品質に左右されるため、作業基準を定め、作業者間のばらつきを確認して品質を管理する。外部に委託したり、作業の一部をAIで支援したりすることも多い。

勘や経験だけに頼らず、収集・蓄積したデータの分析結果を根拠として意思決定を行う経営スタイル。実現にはデータの品質確保と、必要なデータに誰もがアクセスできる基盤・ルールの整備が前提となる。

組織が保有するデータを、設備や人材と同様に価値を生む資産として捉える考え方。資産である以上、誰が管理責任を負い、どう維持・更新し、いつ廃棄するかを定める必要がある。

データを資産として活用できる状態に保つための組織的な活動の総称。データモデリング、データ統合、データ品質管理、メタデータ管理、データセキュリティなどの機能から構成される。

データマネジメントの各活動が方針どおりに実施されているかを評価・指示・監視する統制の仕組み。実務を執行するマネジメント機能に対し、ルールを定めて統制する立法・司法の役割にあたる。

データ（Data）、情報（Information）、知識（Knowledge）、知恵（Wisdom）の4段階で、生のデータが意思決定に使える形へ変換されていく過程を表したモデル。データは文脈を与えられて初めて情報になる。

顧客、商品、取引先、組織など、業務の基準となる実体を表す変化の少ないデータ。複数システムで重複して保持されやすく、表記ゆれや不整合が生じるため名寄せや統合管理が重要になる。