生成AI・LLM・RAG…色々手を出す前に知っておきたい「本当に使える」データ管理の基本
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現代の企業にとって、データをいかに活用するかはビジネスにおける最重要テーマである。経営戦略の決定や業務の効率化、コスト削減、商品開発などさまざまな場面でデータを「本当に使える」状態にしておくためには、企業は何に気をつければ良いのだろうか。具体的な事例を交えて解説する。
（Photo/Shutterstock.com）
意外と理解されていない……そもそもの「データの種類」
企業にとってデータは重要な資産である。年々肥大化するデータをいかに管理し、効率的に活用するかは企業にとって重要な課題だ。
データを適切に管理し、有効活用するためには、データに対する基本的な理解が必須となる。そもそもデータは、「構造化データ」「非構造化データ」「半構造化データ」の大きく3つに分けることができる。
構造化データとは、Excelなどに代表される明確な形式や規則に従って整理されたデータのことで、行や列で表現されるのが一般的だ。非構造化データとは、固定された形式がないデータので、SNS投稿・Chatメッセージ・文書ファイル・画像・動画・音声ファイル、さらにIoTデバイスから取得されるログ・Webデータなどが該当する。データのフォーマットが異なるため、管理や利用が難しいとされる。半構造化データは、構造化データと非構造化データのハイブリッド型のフォーマットで、XML・JSON・メールなどが該当する。
これまで、こうした性質が異なるデータを一括管理することは容易でなかった。だが、LLM（大規模言語モデル）や生成AIなどの最新テクノロジーの進展によって状況が変わってきた。以降では、最新のデータ管理・活用方法を詳しく解説していく。
データを適切に管理し、有効活用するためには、データに対する基本的な理解が必須となる。そもそもデータは、「構造化データ」「非構造化データ」「半構造化データ」の大きく3つに分けることができる。
構造化データとは、Excelなどに代表される明確な形式や規則に従って整理されたデータのことで、行や列で表現されるのが一般的だ。非構造化データとは、固定された形式がないデータので、SNS投稿・Chatメッセージ・文書ファイル・画像・動画・音声ファイル、さらにIoTデバイスから取得されるログ・Webデータなどが該当する。データのフォーマットが異なるため、管理や利用が難しいとされる。半構造化データは、構造化データと非構造化データのハイブリッド型のフォーマットで、XML・JSON・メールなどが該当する。
これまで、こうした性質が異なるデータを一括管理することは容易でなかった。だが、LLM（大規模言語モデル）や生成AIなどの最新テクノロジーの進展によって状況が変わってきた。以降では、最新のデータ管理・活用方法を詳しく解説していく。
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・取り扱いが難しい「非構造化データ」はどう管理するのが正解？
・ポイントは「LLM（大規模言語モデル）」と「RAG（検索拡張生成）」
・「構造化データ」を使うと何ができる？ 有効活用を阻む「6つの課題」と解決法
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