生成AIの「3つのリスク」を克服するには？ 「非構造化データ管理」がカギを握るワケ
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DXの進展とともに企業で活用が進むのが生成AIだ。しかし、「生成AIの導入と活用」を成功に導くためには、「データ管理」の問題を解決する必要がある。なぜなら、企業内データの約8割は文書ファイルをはじめとする「非構造化データ」だからだ。文書管理の問題をクリアにし、さらにAIが持つ「リスク」を正しく理解、クリアするためにはどうしたらよいか、企業における生成AI導入を成功に導くポイントを解説する。
（Photo/Shutterstock.com）
生成AI活用に立ちはだかる「非構造化データ」の問題
企業におけるビジネスのデジタル化、デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展に伴い、生成AIの活用が大きなテーマとなっている。では、生成AIのデータ活用の“源泉”となる、企業内の文書管理についてはどうだろうか。
一般的に、企業で扱うデータの約8割は非構造化データといわれる。数値化され、データベースに入力される構造化データとは異なり、企業が保有するデータの大半は、Office文書ファイルや音声、映像、あるいは請求書のPDFファイルなどの非構造化データによって占められている。
さらに、非構造化データの99％は「二度と分析、再利用されることはない」というIDCの調査結果もある。普段の業務を顧みても、「提案書などのデータを検索し、見つからない場合は再作成」というように、文書管理がスムーズに行えないことに起因する「非効率な作業」に思い当たる節はないだろうか。すなわち、生成AIに関しては、企業内の非構造化データを有効活用するための「文書管理の仕組み」を整備することが不可欠ということになる。
生成AI導入には大きく「技術への理解不足」「ユースケースのイメージが湧かない」「生成AIのリスク」という3つの課題がある。しかし、最も大きなリスクは、競合他社が生成AIを活用し先行してしまうことだ。データ活用、DXの流れは不可避であり、生成AIのビジネス活用も「やらなくてよい」という選択肢はない。
では、上述した3つの課題のうち「生成AIのリスク」と、その解決方法についてさらに詳しくみていこう。
一般的に、企業で扱うデータの約8割は非構造化データといわれる。数値化され、データベースに入力される構造化データとは異なり、企業が保有するデータの大半は、Office文書ファイルや音声、映像、あるいは請求書のPDFファイルなどの非構造化データによって占められている。
さらに、非構造化データの99％は「二度と分析、再利用されることはない」というIDCの調査結果もある。普段の業務を顧みても、「提案書などのデータを検索し、見つからない場合は再作成」というように、文書管理がスムーズに行えないことに起因する「非効率な作業」に思い当たる節はないだろうか。すなわち、生成AIに関しては、企業内の非構造化データを有効活用するための「文書管理の仕組み」を整備することが不可欠ということになる。
生成AI導入には大きく「技術への理解不足」「ユースケースのイメージが湧かない」「生成AIのリスク」という3つの課題がある。しかし、最も大きなリスクは、競合他社が生成AIを活用し先行してしまうことだ。データ活用、DXの流れは不可避であり、生成AIのビジネス活用も「やらなくてよい」という選択肢はない。
では、上述した3つの課題のうち「生成AIのリスク」と、その解決方法についてさらに詳しくみていこう。
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・生成AIのビジネス活用に「文書管理」が必要な3つの理由
・生成AI活用環境に最適な環境とは？
・ユースケース「膨大なマニュアル文書を読み込ませ、問い合わせ対応を迅速化」
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