2025年までに、データ品質がAI成功の鍵となる　生成系技術よりも重要に

産業分野における人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、専門家らは、生成技術よりも質の高いデータとデータガバナンスの方が重要になると指摘しています。2025年までに企業がAIを導入する際には、生成AI（GenAI）への単純な依存ではなく、拡張性と柔軟性に優れたソリューションを重視する必要があります。

AIロボット出勤

画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney

Qlik社のアナリストによると、AIの可能性を最大限に発揮する鍵は、企業が質の高いリアルタイムデータに投資し、異なるエコシステム間でシームレスな統合を実現するオープンなプラットフォームを構築することです。大規模言語モデル（LLM）はデータ抽出において一定の影響力を持っていますが、多くの企業は自社の非構造化データを十分に活用できていません。

Qlikの分析とAI分野の最高技術責任者であるチャーリー・ファラー（Charlie Farah）氏は次のように述べています。「信頼とデータ品質が、2025年のAIの成功を左右します。ユーザーが自然言語でデータセットをクエリできるソリューションは、増加する可用性と信頼性のニーズに応えるため、好まれるようになるでしょう。AIの真の価値は、企業が責任ある方法でデータを運用し、イノベーションと管理、セキュリティ、コンプライアンスのバランスを取ることにあります。」

予測によると、2025年には、独自のビジネスデータが高度なAI成果を推進する中心的な要素となります。AIモデルのパフォーマンスが限界に近づくなか、ビジネスデータの活用がAIの効率向上と業界競争優位性の獲得に不可欠となります。

Qlikオーストラリア・ニュージーランド地区マネージャーのマーク・ファザックリー（Mark Fazackerley）氏は次のように説明しています。「ビジネスデータはAIを前進させる原動力ですが、それはどんなデータでもありません。独自の、リアルタイムの、そして良好に統合されたデータこそが、トップ企業を際立たせます。基礎モデルのパフォーマンス向上だけではニーズを満たせなくなり、今日の最も賢い企業は、数十ものソースからリアルタイムで独自のデータを取り込み、即時の影響を実現しています。」

自律型インテリジェントAIの台頭は、ビジネス技術における大きな進化を意味します。自律型インテリジェントAIを効果的に活用するために、Qlikの専門家は、独自のシステムによる制約（イノベーションを阻害する可能性がある）を回避するため、オープンでベンダーロックインのないプラットフォームの導入を推奨しています。このようなプラットフォームは、データの継続的な流れを確保し、AIの協調機能を促進します。

チャーリー・ファラー氏は強調します。「AIの成功は、クラウドプラットフォーム間でシームレスに統合し、継続的なデータフローを確保できるシステムに依存しています。閉じたエコシステムはイノベーションを制限し、企業を時代遅れの技術に縛り付けます。AWS、Snowflake、Databricksなどの環境と統合されたベンダーロックインのないプラットフォームは、データの断片化を防ぎ、AIを統一的で適応性の高いユニットとして動作させることができます。」

データとそのガバナンスへのこの強調は、より責任あるAI戦略への業界全体の転換を示しています。また、独自のデータとオープンシステムを統合した特定のソリューションがもたらす利点を浮き彫りにしています。