Garmin Exportを正規化して、AIがすぐ分析できるデータを作った

ランナーがGarminのスマートウォッチから活動データをエクスポートすると、Activity（走行データ）、FIT（詳細ログ）、Gear（使用機器）、Personal Records（記録）など複数形式のファイルが出てくる。一見まとめられているようだが、ファイル間の対応関係、単位の統一、欠損データの処理など、AIに分析させる前に毎回クリーニングが必要になる。Garmin Running Data Normalizerは、このデータを「AIにすぐ食わせられる標準形式」に自動変換するツールだ。

ここが重要なのは、AIの利用が想像より「地味な土台作業」に時間を取られるという実態を浮き彫りにしていることだ。企業が「AIで売上予測をしたい」「顧客分析がしたい」と言うと、みな最新のAIモデルに目を奪われるが、現実は「データがバラバラなので統一する」という下積みが全体の8割を占める。Garminのような大手ですら、ユーザーが毎回同じ作業を繰り返す羽目になるのだから、中小企業が自社データをAIに食わせようとしたら、正規化の負担はさらに大きい。このツールは、その負担を「自動化できるのか」という問いに答えようとする試みである。

中小企業が明日からできることは、「AIを活用する前に、データの形式を統一する仕組みが必要」と認識することだ。売上日記、顧客名簿、在庫表がバラバラな形式で存在しているなら、AI導入を検討する前にまずデータの整理整頓に投資する。そこが完成してから初めてAIの恩恵を受けられる。データ正規化は地味だが、AI時代には経営の根幹だ。