あクリック®データ統合、分析、人工知能（AI）のグローバル企業は、新しい調査結果を発表しました。それによると、企業は非構造化データの潜在能力を認識しているものの、効率的な活用に苦労していることが明らかになりました。 調査によると、知識不足とツールの不足が主な障壁であり、企業のわずかな割合だけがAI予算の4分の1以上を非構造化データの取り組みに充てている。
「非構造化データが世界のデータの80％を占めると多くの情報源が述べていることから、この未開拓の資源からより実質的な価値を求めるビジネスリーダーの意欲は驚くべきことではありません」と、Qlikのアナリティクス部門ゼネラルマネージャーのブレンドン・グレイディは述べています。 しかしながら、私たちの調査は、ほぼ70％が自分たちの組織は非構造化データにおいて生成AIをどのように活用できるか理解するための準備が整っていないと考えていることを示しています。
「企業は、既存のスキルセットやテクノロジースタックを全面的に見直すことなく、ジェネレーティブ AI を導入できるソリューションを求めています。AI を現在の分析環境にシームレスに統合し、組織が非構造化データから適切な答えを抽出し、有意義なビジネス成果を生み出せるようにする方法を見つけることがチャンスです。」
この調査では、リーダーたちが非構造化データと GenAI によってもたらされる機会に対してどのように感じ、何を行っているかについての洞察に満ちたデータが明らかになりました。
– データのプライバシーとコンプライアンスに関する懸念が広がっています。調査対象者の59％がデータのプライバシーを非常に懸念しており、47％は規制遵守を懸念している。これはROI（19％）に比べて大きく上回っている。
– 統合とコストはベンダーを評価する上での最優先事項です。サプライヤーを評価する際、システム統合（55％）、コスト（50％）、ガバナンスのリソース（49％）が主要な優先事項であり、一方、サプライヤーの評判は低い優先事項（16％）です。 インタビュー対象者は、非構造化データの使用による控えめな財務上の利益を期待しており、45％は売上高または利益が10％から20％向上すると予測しています。
– GenAIへの関心は高いが、十分な投資が不足している。非構造化データにGenAIを使用したいと考えている人のうち、3人中2人は非構造化データ用の生成AIツールに投資する予定です。 一般的な関心があるにもかかわらず、調査対象者のわずか22％だけがAI技術に「大きな」投資をしていると回答しています。
– 非構造化データは効率化に不可欠な要素と見なされています。非構造化データにより運用効率を向上させる機会があると考える明確な多数派（62％）に対し、イノベーションを促進できると考えるのはわずか31％です。 ほぼ半数（45％）は、内部文書を検索するためのより良い検索および照会ツールを含むユースケースを記述しています。
– 従来の調査ツールは非構造化データには不十分です。企業調査の従来のツールは、膨大な文書ライブラリの価値を最大化するには不十分であるという強い一致があります。 非構造化データからインサイトを提供するために設計されたツールを既に導入したのはわずか16％であり、ほとんどの取り組みは初期段階またはパイロット段階にとどまっている。
私たちの調査結果は、企業が現在直面している重要な課題を浮き彫りにしています。それは、非構造化データに対する生成AIの潜在能力を最大限に活用するために必要な知識のギャップです」とエリック・ブラッドリー、エンタープライズテクノロジーリサーチのチーフストラテジスト兼リサーチディレクターは述べています。 非構造化データを活用したいという意欲は高いものの、専門的なスキルや適切なツールの不足が大きな障壁となっている。生成AIがもたらす機会を真に活用するために、組織はこの知識のギャップを埋める投資を行い、既存の分析体制に高度なAIリソースを統合する必要がある。
2024年4月にEnterprise Technology Research（ETR）がQlikのために実施した「非構造化データと生成AIに関する調査」では、さまざまな業界の企業意思決定者200人にインタビューを行った。 詳細情報と完全な調査結果にアクセスするには、こちらをクリックしてくださいhttps://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report
