データの残り99%を解放するには、アプローチを根本的に変革する必要があります。非構造化データの無駄遣いやその信頼性に対する不信感の間で、多くの組織が停滞しています。問題は非常に大きいです：未活用データには、戦略的な意思決定を形作るために必要なインサイトの宝庫が含まれています。この豊かな情報へのアクセスは新たな創造性を促進し、効果的で適応的な人工知能のもとで優れた成果を発揮します。データの包括的な理解を得ることは、その潜在能力を最大限に引き出すために不可欠です。
企業データの理解
企業は大きいか小さいかを問わず、ユーザーおよび顧客体験を最適化し、具体的な証拠に基づく戦略を展開するためのデータの重要な価値を理解し始めています。人工知能（AI）の台頭は、利用可能なデータへの容易なアクセスの重要性を強化し、その活用潜在能力を倍増させます。
AIの成功した導入の課題
AIを活用するために、企業はデータの収集、キュレーション、および前処理に重要な努力を投入する必要があります。データのガバナンス、プライバシー、および法規制の遵守といった課題は、プロセスの初めから特に注意を要します。AIの統合は、慎重な準備と厳格な枠組みなしには進められません。
データの複雑性
IBMのアメリカ大陸のデータプラットフォーム責任者であるエンリケ・レメスは、企業データの複雑性を強調しています。情報は、しばしば構造化データと非構造化データに分類されます。前者は標準化された形式で整理されており、後者はメール、ソーシャルメディアの投稿、ビデオなど、多様な形式を含み、情報に豊かですが活用するのが難しいものです。
非構造化データの潜在能力を活用する
企業データの1%未満が生成AIによって利用されていますが、90%以上は非構造化データに該当します。これは、意思決定に使用される情報の信頼性と質に直接的な影響を与えます。意思決定者は、データが完全で信頼できるものであることを確信する必要があります。
自動化された取り込みの重要性
データの不整合な流れを真の意思決定ツールに変えるためには、自動化された取り込みが不可欠です。このプロセスにより、ガバナンスルールを遵守しながら、AIで利用できるデータの量を大幅に増加させることができます。企業はこのプロセスを自動化することで、その利点を最大化する努力をすべきです。
データ最適化の方法
企業がデータを評価できるようにするために、3つの重要なプロセスが浮上しています：
大規模な取り込み
データを分析システムに移行するプロセスを自動化することが、最初の重要なステップです。これにより、生データからAIで使用可能な状態のデータへの移行が容易になります。
データのキュレーションとガバナンス
データを取り込んだ後は、キュレーションとガバナンスのルールの設定が重要になります。これらの実践は、データの質と法令遵守を保証します。
生成AI用のデータの可用性
前述のステップを完了した後、生成AIにデータを利用可能にすることができます。これは整理され、すぐに使用できるデータの付加価値を伝えます。
IBMにおけるデータ変革のアプローチ
IBMは統一されたアプローチを採用しています。この方法は、企業のAIの旅を深く理解し、先進的なソフトウェアソリューションと業界の専門知識を組み合わせることに基づいています。これにより、データをAI用の資産として効果的に変換し、ガバナンスと法令遵守の基準を遵守します。
データガバナンスの必要性の高まり
データの量と多様性の増加は、管理を複雑にします。企業は、特定のタスク向けに設計されたAIソリューションを展開する際に障害に直面しています。適用範囲を拡大する中で、非構造化データの管理は必要不可欠となり、データガバナンスのソリューションに対する需要を高めています。
規制された業界におけるAIのオプションとツール
IBMは、AIのワークロードを実行できるように企業向けに適応したツールを含む幅広いソリューションを提供しています。国際的な銀行や多国籍企業などの機関は、ビッグブルーがデータを活用資源に変換する能力を信頼しています。
データのパイプラインをAI向けに最適化することにより、迅速な投資収益率のある商業的成果を導く方法についての詳細は、データ管理のためのSAPとDatabricksのパートナーシップに関するこの記事を参照してください。
Appleは、合成かつ匿名化された情報を使用したデータプライバシーの重要性を強調し、AIに適したデータガバナンスへの関心の高まりを強化しています。フランス企業は、データのグローバルな共有戦略を採用しており、効率的なデータ活用へのより広い傾向を示しています。データセットにおける潜在的な偏見は、学術界および専門界にとって懸念の対象のままです。
人工知能は、顧客データを最適化し、成長を促進するための明らかな手段として位置づけられています。これは、AIの力を利用しようとする企業が利用可能なデータの残り99%を解放する重要性を示しています。
一般的な質問集
IA用に未使用のデータの残り99%をどうやって解放できますか？
未使用のデータを解放するには、データの取り込みの自動化システムを導入することと、データの質と適合性を保証するための確固としたデータガバナンスが不可欠です。高度な分析技術を使用することで、非構造化データから関連する情報を抽出することも可能です。
非構造化データにはどのような種類のデータが含まれますか？
非構造化データには、メール、ソーシャルメディアの投稿、ビデオ、画像、文書、および音声ファイルなど、さまざまな形式が含まれます。分析がより複雑であるものの、企業にとって貴重なインサイトが含まれることが多いです。
なぜ非構造化データを管理することが重要なのですか？
非構造化データの管理は、これらのデータが多くの企業で利用可能なデータの90%以上を占めているため、非常に重要です。これらのデータを無視することは、革新の機会を失うことと、情報が不完全に基づいた意思決定につながる可能性があります。
私のデータをAI用に整えるための最初のステップは何ですか？
最初のステップは、大規模なデータ取り込みを自動化することです。これにより、データを効果的に収集し、構造化することが容易になり、高度な分析にアクセスできるようになります。
AIを使用する際にデータの安全性と適合性をどのように保証しますか？
業界特有の規制を遵守する中で、プロセスの初期の段階からデータガバナンスのルールを設定することが重要です。これには、機密データを保護するための安全プロトコルや、匿名化プロセスが含まれます。
非構造化データの処理を容易にするためのツールはありますか？
非構造化データの処理を容易にするために、多くの高度なツールやソフトウェアがあります。特に、インサイトを抽出し、その利用を最適化するためにAIと機械学習を組み込んだツールがあります。
AIのためのデータを活用する上でデータガバナンスはどのような役割を果たしているのですか？
データガバナンスは、データが正確で信頼性があり、規制を遵守することを確保するために重要な役割を果たします。これは、データ利用のための必要な規制を確立し、分析の質と整合性を保証します。
非構造化データの統合戦略はどのくらい費用対効果が高いですか？
効果的な非構造化データ統合戦略を採用することで、重要な投資収益を生むことができます。いくつかの研究によると、統合が正しく実装されると、企業は40%以上のROIを達成できます。
構造化データと非構造化データの管理プロセスをどのように統合しますか？
これらのプロセスを統合するには、構造化データの管理と非構造化データの分析を統合するガバナンスアプローチが必要です。これには、多くの場合、すべての利用可能なデータに対する全体的な視点を可能にする高機能なツールが含まれます。
