家企業はデータ制約の中でAI導入のハードルと格闘する
数年前、ビジネス・テクノロジーの世界は「ビッグデータ」というバズワードに支配されていた。ビッグデータとは、組織による膨大な情報の蓄積を指し、それによって斬新な業務アプローチを発見し、最適な戦略の方向性を示唆することが期待されていた。
今日ますます明らかになっているのは、企業がビッグデータを効果的に活用する上で直面した課題が依然として残っているということであり、AIという新たなテクノロジーの出現が、まさにこれらの問題に再び焦点を当てようとしているということである。ビッグデータを悩ませた根本的な問題に取り組まなければ、AIの導入は失敗に終わる運命にある。
では、AIがその潜在能力を発揮するのを妨げているのは一体何なのだろうか？
ほとんどの障害は、データ・リソースそのものに起因している。問題を把握するために、典型的な業務中に利用される多様な情報源を考えてみよう。
中小企業（SME）の場合：
- ユーザーのノートパソコン、Googleシート、Office 365クラウドストレージに保存されたスプレッドシート。
- 顧客関係管理（CRM）プラットフォーム。
- 同僚、顧客、サプライヤー間の電子メールのやり取り。
- Word文書、PDFファイル、オンラインフォーム。
- インスタントメッセージングアプリケーション
大企業の場合：
- 上記のすべての情報源に加えて
- 企業資源計画（ERP）システム。
- リアルタイムのデータストリーム。
- データレイク。
- 様々なスタンドアロン・アプリケーションをサポートする個別のデータベース。
この簡単なリストは網羅的なものではなく、またそのようなものでもないことに注意することが重要である。その目的は、たった5つの箇条書きの中にさえ、情報はおよそ12カ所に散在している可能性があることを示すことだ。ビッグデータが必要としたもの、そして今でもしばしば必要とされるもの、そしてAIイニシアティブもまた依存しているものは、コンピューター・アルゴリズムが効果的に解釈できるように、これらの異質な要素を統一する方法である。
ガートナーの2024年の人工知能のハイプ・サイクルでは、AIレディ・データは上り坂に位置づけられ、「生産性のプラトー」に到達するまでに2～5年かかると推定されている。AIシステムがデータのマイニングと抽出に依存していることを考えると、超大手を除く大半の組織は必要な基盤インフラを欠いている。その結果、あと1～4年はAIによる支援の恩恵を受けられないかもしれない。
AI導入の核となる課題は、ビッグデータ構想がハイプ・サイクル（技術革新の引き金、膨らむ期待のピーク、幻滅の谷、啓蒙の坂、生産性のプラトー）を進む中で障害となった課題を反映している。データは複数のフォーマットで存在し、一貫性がなく、異なる標準に従っている可能性があり、不正確であったり偏っていたりする可能性がある。
データをAIに対応できるように変換するプロセスは、今日でも、以前と同様に、いやそれ以上に重要である。早期の優位性を目指す企業は、利用可能な数多くのデータ処理プラットフォームを試すことができる。一般的な推奨に従って、新興テクノロジーの有効性を評価するためのテストベッドとして、限定的で個別のプロジェクトから始めることもできるだろう。
最新のデータ準備・組み立てシステムの主な利点は、AI価値創造プラットフォームが利用できるように、組織の情報資源を整理するために特別に設計されていることだ。例えば、慎重にコード化されたガードレールを組み込むことで、データコンプライアンスを確保し、ユーザーが偏った情報や商業上の機密情報にアクセスするのを防ぐことができる。
とはいえ、一貫性があり、安全で、構造化されたデータリソースを作成することは、継続的な課題である。組織が日々の業務を通じてより多くのデータを蓄積する中、最新かつアクセス可能なデータ・リソースを維持することは継続的な取り組みである。ビッグデータは静的な資産として扱われることが多いが、AIに利用されるデータは可能な限りリアルタイムに近い状態で準備され、処理されなければならない。
その結果、組織は機会、リスク、コストの3つのバランスを微妙にとらなければならない。現代の企業にとって、適切なベンダーやプラットフォームを選択することが、かつてないほど重要になっている。
(出典Darien and Neilによる "Inside the business school "はCC BY-NC 2.0の下でライセンスされている)
AIとビッグデータについて、業界のトップ・エキスパートからもっと学びたい方は？アムステルダム、カリフォルニア、ロンドンで開催されるAI & Big Data Expoに参加しよう。この包括的なイベントはTechExの一部であり、他の一流のテクノロジー集会と併催されています。詳細はこちらをクリックしてください。
AIニュースはTechForge Mediaがお届けしています。今後開催される企業向けテクノロジーイベントやウェビナーについてはこちらをご覧ください。
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コメント (3)
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![JohnAllen]()
Honestly, the shift from 'Big Data' hype to 'AI Implementation' struggles feels like we're just hitting the same wall with a fancier name. Companies hoarded data without a real plan, and now they're stuck trying to make sense of it all for AI. It's less of a tech problem and more of a strategy one. 🤷♂️
![HarryLewis]()
이 기사 읽고 한국에서도 똑같은 문제를 겪는 회사들이 많다는 게 공감돼요. 데이터 부족에 머신러닝 성능이 제한되는 현실, 우리 회사에서 AI 프로젝트 할 때도 비슷했어요. 재무팀 쪽에서는 정형화된 데이터가 많은데 영업팀 데이터는 너무 흩어져 있고… 결국 데이터 정제하는 데 시간 다 쓰고 진짜 AI 구현은 뒷전이었던 기억이 나네요. 혹시 이 글에서 언급한 '데이터 부족'을 해결할 구체적인 솔루션 예시가 더 있었으면 좋겠어요! 🤔
![WillieJackson]()
Parece que los datos vuelven para vengarse 🔍. Recuerdo cuando todo era 'Big Data' como solución mágica, y ahora las empresas se topan con pared por falta de datos de calidad para entrenar sus IA. Me pregunto si este ciclo de hype→problema→nuevo hype es inevitable en tecnología. ¿Acabaremos viendo 'Big Data 2.0' como la próxima promesa? 😅 Algo me dice que el verdadero desafío no es la cantidad, sino cómo organizamos y usamos lo que ya tenemos.
数年前、ビジネス・テクノロジーの世界は「ビッグデータ」というバズワードに支配されていた。ビッグデータとは、組織による膨大な情報の蓄積を指し、それによって斬新な業務アプローチを発見し、最適な戦略の方向性を示唆することが期待されていた。
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この簡単なリストは網羅的なものではなく、またそのようなものでもないことに注意することが重要である。その目的は、たった5つの箇条書きの中にさえ、情報はおよそ12カ所に散在している可能性があることを示すことだ。ビッグデータが必要としたもの、そして今でもしばしば必要とされるもの、そしてAIイニシアティブもまた依存しているものは、コンピューター・アルゴリズムが効果的に解釈できるように、これらの異質な要素を統一する方法である。
ガートナーの2024年の人工知能のハイプ・サイクルでは、AIレディ・データは上り坂に位置づけられ、「生産性のプラトー」に到達するまでに2～5年かかると推定されている。AIシステムがデータのマイニングと抽出に依存していることを考えると、超大手を除く大半の組織は必要な基盤インフラを欠いている。その結果、あと1～4年はAIによる支援の恩恵を受けられないかもしれない。
AI導入の核となる課題は、ビッグデータ構想がハイプ・サイクル（技術革新の引き金、膨らむ期待のピーク、幻滅の谷、啓蒙の坂、生産性のプラトー）を進む中で障害となった課題を反映している。データは複数のフォーマットで存在し、一貫性がなく、異なる標準に従っている可能性があり、不正確であったり偏っていたりする可能性がある。
データをAIに対応できるように変換するプロセスは、今日でも、以前と同様に、いやそれ以上に重要である。早期の優位性を目指す企業は、利用可能な数多くのデータ処理プラットフォームを試すことができる。一般的な推奨に従って、新興テクノロジーの有効性を評価するためのテストベッドとして、限定的で個別のプロジェクトから始めることもできるだろう。
最新のデータ準備・組み立てシステムの主な利点は、AI価値創造プラットフォームが利用できるように、組織の情報資源を整理するために特別に設計されていることだ。例えば、慎重にコード化されたガードレールを組み込むことで、データコンプライアンスを確保し、ユーザーが偏った情報や商業上の機密情報にアクセスするのを防ぐことができる。
とはいえ、一貫性があり、安全で、構造化されたデータリソースを作成することは、継続的な課題である。組織が日々の業務を通じてより多くのデータを蓄積する中、最新かつアクセス可能なデータ・リソースを維持することは継続的な取り組みである。ビッグデータは静的な資産として扱われることが多いが、AIに利用されるデータは可能な限りリアルタイムに近い状態で準備され、処理されなければならない。
その結果、組織は機会、リスク、コストの3つのバランスを微妙にとらなければならない。現代の企業にとって、適切なベンダーやプラットフォームを選択することが、かつてないほど重要になっている。
(出典Darien and Neilによる "Inside the business school "はCC BY-NC 2.0の下でライセンスされている)
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