信頼できる AI 初級編:データを AI 対応にするためのヒント

高速な進化が進む競争環境において、企業は AI を利用して、生産性を向上したり、お客様に個別化されたサービスを提供したり、さらに競争優位を得るための技術革新を行うことに強い関心を持っています。しかし、適切な準備なしに AI を拙速に採用すると大きな失敗となることがわかってきて、信頼できるデータの裏付けを持った AI が必要であることが明らかになっています。

信頼できるデータはデータ完全性を必要とします。つまり、最大限の正確性、整合性およびコンテキストという属性を持ったデータで、それは AI が効果を発揮するために本質的に重要なものです。多くの組織はデータ完全性を実現する上でさまざまな課題を抱えています。たとえば、データを迅速に統合すること、データの責任ある利用を確証すること、品質を維持すること、より深いコンテキストでエンリッチメントを行うこと、プライバシーを確保すること、などです。

この eBook では、目が覚めるような現実を提示しました: 2023年の Gartner IT シンポジウム リサーチのスーパー グループ インタビューによると、データが AI 対応になっていると信じている組織は4%しかないとのことです。そのことは、信頼できて AI 対応になっているデータで AI アプリケーションに学習させることの利点は、限りなく大きいことを強調しています。さらに、データ完全性で成功できる6つの AI 使用方法についてご説明しました:

• AI 推奨
• AI を使用したワークフロー
• 機械学習アプリケーション
• 基礎モデル学習
• チャットボット
• 検索拡張生成（RAG）を使用した AI アシスタント

さらにそれは、データ完全性で解決できる、重大な AI に関する課題に対処することにもつながります。たとえば、不完全なデータ、コンプライアンス上の問題、AI 出力用のコンテキストの欠如、などです。この eBook では、信頼できる AI のために必要な、データ完全性に関して3つの重要な点の概要をご説明しました。その中で、Precisely と Amazon Web Services（AWS）の共同作業で、信頼できる AI 出力を得るためには、正確で、整合性があり、コンテキストがあるデータ完全性を実現することが重要であると強調しています。

この eBook ではまた、高品質の出力が生成できる、高性能で信頼できる AI を構築する取り組みにおいては、データ完全性を優先事項とすることが重要であることも強調しました。そうすることで、組織全体がデータ完全性に率先して取り組むように促すことが可能になり、将来有望な AI アプリケーションを構築してその潜在能力を完全に引き出すことができるようになります。