生成AIと「多様なデータ」を連携させるには？ 自社独自のインサイトを得る方法
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企業が生成AIを活用する際には、クラウド上のデータに加えて、自社データを連携することが重要である。オンプレミスにある自社データを使うことによって、生成AIの回答の精度が上がるからだ。また、データ分析に基づいた提案や予測が可能になるため、戦略的な意志決定も期待できるだろう。本記事では、オンプレミスやクラウド上のデータを連携し、データ管理と分析を効率化する方法について、事例をまじえながら解説する。
（Photo/Shutterstock.com）
社内にあるデータを利用しながら生成AIを活用するメリットとは？
生成AIの活用の際に、大きな問題となっているのがハルシネーションである。ハルシネーションとは、生成AIが誤った回答を生成することだ。その原因としては、「プロンプトに問題がある」「偏ったデータを使っている」「生成AIそのものが誤解釈している」などのケースが考えられる。
ハルシネーションを防止するためには、クラウド上のデータだけでなく、企業固有のデータを使うことが有効である。企業のデータを使うことで、企業のニーズに即した生成AIの回答が期待できるためだ。しかし、企業のデータは多岐にわたっており、フォーマットも多様である。データを活用する上では、異なるフォーマットのデータをいかにクイックにつないでいくかが、ポイントになる。
こうした問題を解決してくれるのが、RAGだ。RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、生成AIと情報検索技術を組み合わせるアプローチのことである。
生成AIが登場する以前は、データサイエンティストがデータを分析するのが一般的であった。しかし、生成AIを活用し、RAGを使用することで、専門的な知識がなくても手軽かつ迅速にデータを分析できるようになってきた。つまり、データとAIの民主化が進んでいるのだ。
ここからさらにくわしく、生成AIとRAGを使ったデータ分析の活用例とポイントについて、解説していく。
ハルシネーションを防止するためには、クラウド上のデータだけでなく、企業固有のデータを使うことが有効である。企業のデータを使うことで、企業のニーズに即した生成AIの回答が期待できるためだ。しかし、企業のデータは多岐にわたっており、フォーマットも多様である。データを活用する上では、異なるフォーマットのデータをいかにクイックにつないでいくかが、ポイントになる。
こうした問題を解決してくれるのが、RAGだ。RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、生成AIと情報検索技術を組み合わせるアプローチのことである。
生成AIが登場する以前は、データサイエンティストがデータを分析するのが一般的であった。しかし、生成AIを活用し、RAGを使用することで、専門的な知識がなくても手軽かつ迅速にデータを分析できるようになってきた。つまり、データとAIの民主化が進んでいるのだ。
ここからさらにくわしく、生成AIとRAGを使ったデータ分析の活用例とポイントについて、解説していく。
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・営業活動のアカウントプランとタレントマネジメントをデータで見ると？
・生成AIと多様なデータ連携、そのポイントとは？
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