ビジネスの価値創造において、人工知能（AI）から価値を生み出すには、無視できない基本的な要素があります。それは、AIを支えるものです。 この技術の革命は想像を超える利益をもたらし、企業が戦略においてデータを捉える方法を完全に変えました。 しかしながら、この絶対的に革新的なイノベーションが企業にとって本当に重要となるまでには、まだ重要な道のりが残っています。 多くの人工知能は依然として誤った情報や非常に質の低い情報によって駆動されています。 その結果として、彼らは同じレベルの結果だけを提供します。 よく知られている概念のゴミを入れればゴミが出る（ゴミが入る、ゴミが出る）これほど真実だったことはない。
生成AIの進歩と計算能力の向上により、私たちは膨大な量の情報やコンテキストの生成を目の当たりにしています。 この潜在能力を最大限に活用するためには、正確で信頼できるデータを用いてAIを支えることが鍵です。 結局のところ、彼らはAIアルゴリズムを支える燃料であり、そのため、堅実なデータ基盤に投資しない企業や組織はこれらのソリューションを導入するのに時間がかかる可能性があります。 または最悪。 技術を誤って採用し、この取り組みを大きな問題に変える可能性があります。
AIが正確で有益な結果を出すためには、それを支えるデータが、市場や企業の現実を正確に反映し、誤りや歪みがない必要があります。 それは、多様であり、さまざまな情報源から収集される必要があり、偏見を減らし、アプリケーションが不公平な意思決定を行う可能性を低くすることを保証します。 さらに、情報の絶え間ない更新とその正確性について考える必要があります。更新されていないか誤っている場合、不正確な回答を生み出し、信頼性を損なうからです。 最新のデータに基づくモデルは、トレンドを追跡し、複数のシナリオに適応し、最良の結果を提供します。
金融市場では、例えば、誤ったデータに基づくと、信用リスクの不適切な分析や予測につながり、延滞者への融資承認や良好な返済者への拒否につながることがあります。 物流部門では、古くて質の低い情報が在庫切れの商品販売による配送問題を引き起こし、配達の遅延を招いています。 そして、それに伴う顧客の喪失。
データのセキュリティも最優先です。 AIアプリケーションで脆弱なままにしておくことは、金庫の扉を開けたままにしておくようなもので、敏感な情報の盗難や偏見を生み出すシステムの操作にさらされることになる。 安全性を確保することによってのみ、プライバシーを保護し、モデルの完全性を維持し、責任ある開発を保証することができます。
AI用に準備されたデータも識別可能でシステムにアクセスできる状態でなければならず、そうでなければ鍵のかかった本棚のようなものになる。 知識は存在するが、使うことはできない。 しかし、正しい人や部門にアクセスを許可することの重要性をここで強調しておく必要があります。 同じデータは、あるエリアから完全かつ詳細にアクセスすることができます。 別の方法では、データの集計へのアクセスのみが許可され、簡潔にまとめられます。 特定のデータがすべての人に同じようにアクセスできるとは限りません。 識別可能な情報は、ビジネスおよび技術のメタデータの使用によって可能となり、これらのツールが学習し、適応し、革新的な洞察を生み出す真の可能性を明らかにします。
最後に、データは機械学習の実験や大規模言語モデル（LLM）のアプリケーションに適した形式でなければなりません。 情報の消費を容易にすることは、これらのAIシステムの潜在能力を解き放つのに役立ちます。これにより、情報を容易に取り込み、処理し、知的で創造的な行動に変換できるようになります。
ビジネスにおける人工知能の潜在能力を最大化する道は、必然的にそれを支えるデータの質による。 堅牢で安全かつ最新のデータベースの重要性を理解している企業や組織は、競争優位に立ち、AIを戦略的な味方や市場での差別化要因に変えています。 私たちが生きているこの新しいイノベーションの時代は、企業が正しい成分—データ—に投資し、AIの仕組みを正しい方向に動かすことを要求しており、ビジネスに新しい視点をもたらしています。
