データ品質への取り組みにおけるLLMの活用と注意点：Gartner Insights Pickup（354）

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、データ品質の問題に取り組む新たな機会をデータ担当者に提供する。LLMによって多くの問題が解決しやすくなる一方、その限界によって新たな課題が出てくる。

[Jason Medd, Gartner]

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。

　生成AI技術は、テクニカル担当者がデータ環境におけるデータ品質を確保する方法を急速に変えつつある。生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、データ品質の問題に取り組む新たな機会をデータ担当者に提供する。

　LLMは、複雑で技術的なデータ品質の分析とルール開発を、自然言語プロンプトで代替できるようにすることで、データ品質に関するビジネスユーザーのセルフサービスによる取り組みを進めやすくする。これにより、ビジネスユーザーは完全性、一貫性、妥当性など、各種の客観的なデータ品質基準に沿ってデータ品質を高められる。

　だが、データ品質の問題は、どれだけ技術革新が進んでも、完全に解決されることはない。LLMによってデータ品質における従来の多くの課題が解決しやすくなる一方で、LLMの限界によって新たな課題が現れる。データ品質に携わる実務者は、LLMを管理する方法を学ぶ必要がある。

LLMのリスクと課題