近年、大規模言語モデル（LLM）はデータ管理分野で広く注目を集め、データ統合、データベースチューニング、クエリ最適化、データクレンジングなど、適用範囲は拡大を続けています。しかし、非構造化データ、特に複雑な文書の処理には依然として多くの課題が残されています。現在のLLMベースの非構造化データ処理フレームワークは、コスト削減に重点を置く傾向があり、処理精度の向上は軽視されている傾向があります。この問題は、複雑なタスクの分析において特に顕著であり、LLMが出力する結果が、必要とする精度を満たせないことが多くあります。

デジタル変革が加速する中、アプリケーションとデータの統合ソリューションは組織においてますます重要な役割を果たしています。IDCの予測によると、世界の統合市場は2027年までに180億ドルを超え、年平均成長率は16％を超えるとのことです。IBMはSoftware AGとの合意を発表し、同社のwebMethodsとStreamSetsを23億ドルで買収しました。StreamSetsは、バッチ処理とリアルタイムデータを含む、マルチクラウドアーキテクチャを横断するインテリジェントデータパイプラインをサポートする統合プラットフォームです。