ビジネスに適したAIを実現するためには、AIモデルとトレーニングデータの品質と量が重要です。データの爆発的な増加により、そのアクセス、管理、利用が困難になっています。この問題を解決するためには、技術、人材、プロセスのバランスが必要です。
オープンなデータ基盤の構築により、既存の技術投資とのシームレスな統合が可能になります。また、信頼性のあるデータ基盤を構築することで、高品質で安全なデータの管理と利用が可能になります。
データ品質とガバナンスの不備は、AIプロジェクトの30%が失敗する原因となり得ます。データ品質とガバナンスの管理は、顧客信頼の確保や法的コンプライアンスの遵守に不可欠です。
AIに向けたデータの管理と提供には、適切なデータセットの構築やデータの変換が必要です。オープンなデータ基盤を活用することで、データの統合と信頼性のある提供が可能になります。
オープンで信頼性のあるデータ基盤を活用することで、データを活用した製品やAIアプリケーションの開発が可能になります。データ駆動型の組織を構築することで、ビジネス価値とイノベーションを実現できます。
ニュース解説
ビジネスに適したAIを実現するためには、AIモデルをトレーニングし、微調整するためのデータの品質と量が非常に重要です。データは、企業が顧客やビジネスに実際の価値を提供するためにアプリケーションを一般的なものから影響力のあるものへと高めるための鍵となります。例えば、ゴルフファン向けの体験では、リアルタイムおよび歴史的なデータを使用して、2万以上のビデオクリップに対する洞察と解説を提供しています。しかし、データの量と種類が爆発的に増加しているため、組織がデータにアクセスし、管理し、効果的に使用することは簡単ではありません。
データの複雑さに対処するためには、技術、人材、プロセスのバランスが取れたアプローチが必要です。AIの使用を拡大するためには、データに関する戦略的な目標を理解し、既存の技術投資、ガバナンス、自律管理を考慮に入れたアーキテクチャにデータ戦略を整合させる必要があります。データのオンボーディング、分類、整理、タグ付けなどのタスクを自動化するためにAIを活用することで、データ管理プロセスを進化させ、学習パスを更新する必要があります。
信頼できるデータ基盤を構築することは、AIに対する信頼性のあるデータへのアクセスを可能にします。オープンなデータ基盤は、ハイブリッドクラウド展開、データストレージ、データ形式、クエリエンジン、ガバナンス、メタデータにわたる開放的で相互運用可能な機能に基づいてデータの保存、管理、統合、アクセスを行う基盤を作ります。これにより、既存の技術投資とのシームレスな統合が可能になり、データサイロを排除し、データ駆動型の変革を加速させます。
データ品質とガバナンスの不備は、AIプロジェクトの失敗につながる可能性があります。顧客の信頼を損なったり、法的コンプライアンスに違反したり、財務的または評判に関する損害を引き起こす可能性があります。データ品質管理を効果的に行うことは、これらのリスクを軽減するために不可欠です。
AIに向けたデータの管理と提供には、適切なデータセットの構築やデータの変換が必要です。オープンなデータ基盤を活用することで、データの統合と信頼性のある提供が可能になります。これにより、データを活用した製品やAIアプリケーションの開発が可能になり、データ駆動型の組織を構築することで、ビジネス価値とイノベーションを実現できます。
このように、ビジネスに適したAIを実現するためには、データの品質と量、そしてそれを管理するための適切なインフラストラクチャとプロセスが不可欠です。企業は、データを効果的に活用し、AIの可能性を最大限に引き出すために、これらの要素に注力する必要があります。
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