10分で始める
本ガイドでは、ゼロの状態から最初のデータ品質インサイトを得るまでをご案内します。以下の手順に沿って進めることで、現状を把握し、どこから着手すべきかを特定できます。
ステップ1：AI対応度診断を受ける
まずは無料診断でベースラインを把握しましょう。
得られるもの：
- 主要なデータ品質次元のスコア
- 改善のための具体的な推奨事項
- 業界ベンチマークとの比較
- 最初に対処すべき優先領域
受け方：
- AI対応度診断にアクセスする
- Salesforceのデータに関する10問の質問に回答する
- 3分でスコアを取得する
**ヒント：**回答は正直に行いましょう。この診断はお客様自身のためのものであり、合格を目指すテストではありません。正確な回答こそが、正確な推奨事項につながります。
ステップ2：スコアを理解する
診断では、データ品質の5つの次元にわたるスコアが提供されます。
| 次元 | 測定内容 | 低スコアの意味 |
|---|---|---|
| 完全性 | 必要なフィールドの入力状況 | 重要なフィールドにデータが欠けている |
| 妥当性 | 正しいフォーマット | メール、電話番号などのフォーマットが不正 |
| 一意性 | 重複の有無 | 重複レコードがデータを分断している |
| 適時性 | 最新情報かどうか | 古いレコードに更新が必要 |
| 一貫性 | 値の統一性 | レコード間でフォーマットが不統一 |
スコア階層
| スコア | 階層 | 意味 |
|---|---|---|
| 80〜100 | 強固 | データ基盤は堅実です。維持に注力しましょう。 |
| 60〜79 | 発展途上 | 順調に進んでいますが、特定の領域に注意が必要です。 |
| 40〜59 | 初期段階 | AI導入の前に複数の次元で改善が必要です。 |
| 0〜39 | 要改善 | 重大なデータ品質の問題があります。基礎から始めましょう。 |
ステップ3：優先領域を特定する
スコアに基づき、最初に注力する2〜3つの領域を特定しましょう。すべてを一度に修正しようとしないでください。
優先順位付けのフレームワーク
| 低スコアの次元 | 着手すべきこと |
|---|---|
| 完全性 | 重要フィールドのトップ5を特定し、入力率を測定 |
| 妥当性 | メールと電話のフォーマットを監査し、入力規則を追加 |
| 一意性 | 重複検出を実行し、マージプロセスを確立 |
| 適時性 | 鮮度のしきい値を定義し、更新ワークフローを作成 |
| 一貫性 | 選択リストの値を標準化し、バリエーションを整理 |
効果の高い着手点
ほとんどの組織にとって、次のフィールドが最も影響の大きい領域です。
Contact：
- メール（妥当性、完全性）
- 電話（妥当性、完全性）
- 役職（完全性、一貫性）
Account：
- 業種（完全性、一貫性）
- 年間売上（適時性、完全性）
- 請求先住所（妥当性、完全性）
Opportunity：
- クローズ予定日（適時性）
- 金額（完全性）
- フェーズ（一貫性）
ステップ4：DQSをインストールする
実際のSalesforceデータを測定する準備ができたら、Data Quality Senseをインストールしましょう。
Data Quality Sense を入手: Salesforce AppExchange からインストール
インストール手順
- Salesforce AppExchangeにアクセスする
- 「Data Quality Sense」を検索する
- 「今すぐ入手」をクリックする
- インストールウィザードに従う
- スキャンを設定・実行するユーザーに権限を割り当てる
DQSが追加する機能
インストール後、次の機能が利用可能になります。
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| 定義ビルダー | 分析対象を設定 |
| スキャン実行 | データ品質チェックを実行 |
| 結果ダッシュボード | 指標の確認とドリルダウン |
| エクスポート | クレンジング用に影響を受けるレコードをダウンロード |
ステップ5：最初の定義を作成する
定義は、DQSに何を分析するかを指示するものです。まずは絞り込んだ範囲から始めましょう。
動画で見る: この手順をデモ動画で見る (0:29)
推奨される最初の定義
最初のスキャンでは、ビジネスインパクトが大きい1つのオブジェクトに焦点を当てましょう。
オプションA：Contactのデータ品質
- オブジェクト：Contact
- フィールド：Email、Phone、MailingCity、MailingState、MailingCountry
- 次元：完全性、妥当性、一貫性
オプションB：Accountのヘルスチェック
- オブジェクト：Account
- フィールド：Industry、AnnualRevenue、BillingCity、BillingState
- 次元：完全性、一貫性、適時性
オプションC：Opportunityのパイプライン
- オブジェクト：Opportunity
- フィールド：Amount、CloseDate、StageName
- 次元：完全性、適時性
定義ビルダーの手順
- DQSで新規定義をクリックする
- Capability（測定する次元）を選択する
- 分析するオブジェクトとフィールドを選択する
- 必要に応じてフィルタを追加し、範囲を絞る
- 各次元のしきい値を設定する
- 内容を確認して保存する
詳しいガイダンスは定義ビルダーガイドを参照してください。
ステップ6：最初のスキャンを実行する
定義を保存したら、最初のスキャンを実行しましょう。
動画で見る: この手順をデモ動画で見る (2:32)
- 定義を開く
- スキャン実行をクリックする
- 処理の完了を待つ（時間はレコード数に依存）
- ダッシュボードで結果を確認する
定期スキャンのスケジュール設定
DQSでは、スキャンを自動化できるため、手動作業なしにデータ品質を継続的にモニタリングできます。
- 定義を開く
- スケジュールタブに移動する
- 頻度（毎日、毎週、毎月）を設定する
- 希望する時間と曜日を選ぶ
- スケジュールを保存する
手順の詳細はスケジューリングガイドを参照してください。
スケジュールされたスキャンはバックグラウンドで自動実行され、新しい結果でダッシュボードを更新します。継続的なモニタリングには、この方法が推奨されます — 手動実行を忘れることなく、データ品質の低下を早期に捉えられます。
予想される結果
最初のスキャンでは、想定以上に多くの問題が見つかることがよくあります。これは正常なことです。目標は完璧さではなく、可視化です。
よくある初回スキャンの発見事項：
- 10〜30%のレコードに少なくとも1つの問題がある
- 想定より大幅に入力率が低いフィールドがある
- 存在を把握していなかった重複レコードが見つかる
- フォーマット検証でデータ入力の不統一が明らかになる
次にすべきこと
第1週：ベースラインを理解する
- スキャン結果を確認する
- 件数の多い上位3つの問題を特定する
- 影響を受けるレコードを把握する
第2〜4週：優先課題に取り組む
- 影響度が高く、修正しやすい問題から着手する
- 影響を受けるレコードのクレンジング計画を作成する
- 新たな問題を防ぐための入力規則を追加する
継続的に：モニタリングと維持
- 定期スキャンをスケジュール設定する
- 改善状況を時系列で追跡する
- 対象を追加のオブジェクトやフィールドへ広げる
次のステップ
- 結果の理解：スキャンデータの解釈方法
- 定義ビルダーガイド：詳細な設定ガイダンス
- Agentforce準備：Agentforceに向けたデータ準備
- ベストプラクティス：データ品質でよくある失敗を避ける