ジェネレーティブAIのためのデータ基盤の構築
ジェネレーティブAI（生成的AI）は、データの統合と利用の管理に長けた組織で最大の価値を発揮します。ビジネスの革新を加速するために、多くの企業がジェネレーティブAIの活用を計画しており、医療、教育、科学研究、法律など様々な分野でAIが活用されています。
ジェネレーティブAIは、公共データに加えて独自のプロプライエタリデータを組み合わせて学習させることで、組織内で最も知識が豊富な存在になる可能性があります。しかし、その効果はデータの質に依存しています。データの準備には、自動化された信頼性の高い方法でデータを移動・統合する能力と、データガバナンスを通じたデータの保護とアクセスが必要です。
データ成熟度がなければ、ジェネレーティブAIのプロトタイピング、展開、テストは困難です。データ成熟度には技術的要素と組織的要素があります。技術的には、中央のクラウドベースのデータリポジトリ、自動で信頼性の高いデータ取り込みツール、協力的なモデリングとデータ変換ツール、データガバナンス機能が必要です。組織的には、分析組織の拡大、定期的なレポート発行、意思決定を支援するダッシュボードの利用、データ資産のカタログ化などが求められます。
ジェネレーティブAIのデータプラットフォームアーキテクチャは、基本的な分析ユースケースと同様に、データパイプラインが必要です。その後、ジェネレーティブAIに特有のステップが続きます。既製のジェネレーティブAIモデルに独自のデータを追加する方法として、テキストを列挙に変換してベクターデータベースに格納するか、大規模言語モデルと知識グラフを組み合わせることがあります。
ジェネレーティブAIの可能性を完全に実現するためには、独自のデータの重要性を認識し、先進的なデータ運用技術の実装と責任あるデータ使用の文化を育成することが不可欠です。これにより、技術が急速に進歩する中で、ジェネレーティブAIの最適なパフォーマンスと倫理的な展開を確保できます。
from How to Build a Data Foundation for Generative AI.
