データレイクの“沼化”を防いでAI活用を実現する「最強の」データ整理術
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いまやデジタル・トランスフォーメーション（DX）による変革を目指す企業にとって、AI×データの全社的な活用は避けられない。しかし、学習モデルや分析用のデータがすぐに見つからない、探せてもそのままでは使えない、といった課題のせいでプロジェクトを推進できないことも多い。そんな企業のために、いま本当に求められるデータプラットフォームの要件と解決のアプローチ、さらに具体的なソリューションとは何かを解説しよう。
（Photo/Getty Images）
「AI導入」の前に、対処しなければいけないことがある
IBMの調査によれば、いまや82％の企業がAIを導入、または検討中という結果が出ており、多くの企業がAIを活用しようとしている。さらにAIに取り組む先進企業のうち、28％が新たなインサイトや価値を創出し、高い業績を示している。
もちろん、残りの企業もAIの活用によって結果を出したいと考えているようだが、まだ効果は限定的だ。
大抵の企業は社内にデータが散在し、どこに何があるかも見えていないという根本的な問題を抱えている。たとえデータを見通せてもデータを取得しづらかったり、データから分析モデルを作れても、何を参照しているのか把握しづらかったり、分析を自由に試行錯誤できる環境がないのだ。
また単にAIを導入し、効果測定だけで終わるのでなく、ライフサイクルを回しながら分析モデルをブラッシュアップしなければ、より良い効果も上がらない。
こういった課題を解決するには、何をすればよいのだろうか。
この記事の続き ＞＞
・AI本格導入にはどんな準備が必要？
・理想的なデータプラットフォームの形
・AI x データのPDCAサイクル全体をサポートする「IBM Cloud Pak for Data」
・AI本格導入にはどんな準備が必要？
・理想的なデータプラットフォームの形
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