データを「AI-Ready」にするにはGartner Insights Pickup(369)

AIと生成AIの出現に伴い、データを巡る議論は新たな段階に入った。データとアナリティクス(D&A)のリーダーは、自社のデータがAI-Readyであることを証明し、AI-Readyなデータの需要に対応できるようにする必要がある。

» 2024年09月20日 05時00分 公開
[Roxane Edjlali, Gartner]

この記事は会員限定です。会員登録(無料)すると全てご覧いただけます。

ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Insights」などのグローバルコンテンツから、@IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

 データ戦略は常に重要だ。だが、AIと生成AIの出現に伴い、データを巡る議論は新たな段階に入っている。Gartnerの調査によると、自社のデータは「AI-Ready」だと回答した企業は4%にすぎない。逆に言えば、自社のデータをAIに対応させて活用する準備ができていない企業が96%に上ることになる。

 AIと従来のデータ管理におけるデータ要件の大きな違いを認識していない企業は、AIへの取り組みが失敗する恐れがある。データとアナリティクス(D&A)のリーダーは、自社のデータがAI-Readyであることを証明し、AI-Readyなデータの需要に効果的に対応できる必要がある。

 AI-Readyなデータは、特定のユースケースを代表するデータでなければならない。特定用途向けのAIモデルのトレーニングまたは実行に必要な全てのパターン、エラー、外れ値、予期せぬアウトプットを含んでいる必要がある。データをAI-Readyにすることは、1回限りの作業ではなく、全てのデータについて事前に準備ができることでもない。継続的なプロセスと実践であり、データの適合性や適格性、ガバナンスを確保するためのメタデータが利用可能であることが前提となる。

 データがAI-Readyであることを証明するには、D&AチームとAIチームは、パイロットプロジェクトを迅速に反復、統合し、AIユースケースの本格的な開発と運用における使用に適したデータを特定できる必要がある。D&Aリーダーは以下の推奨事項に取り組み、データをAI-Readyにする必要がある。

データをユースケース要件に合わせる

Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.

スポンサーからのお知らせPR

注目のテーマ

AI for エンジニアリング
「サプライチェーン攻撃」対策
1P情シスのための脆弱性管理/対策の現実解
OSSのサプライチェーン管理、取るべきアクションとは
Microsoft & Windows最前線2024
システム開発ノウハウ 【発注ナビ】PR
あなたにおすすめの記事PR

RSSについて

アイティメディアIDについて

メールマガジン登録

@ITのメールマガジンは、 もちろん、すべて無料です。ぜひメールマガジンをご購読ください。