AIツールによるデータ管理：ハYPEからビジネスへの影響へ

ヨーロッパ全域で、従業員は、最新のツールをマスターすることで、ビジネス慣行を合理化できることを上級管理層に示す圧力に直面しています。組織が自動化、AI、クラウドベースのコラボレーションプラットフォーム、先進的なデータ分析の採用を加速するにつれ、競争力と成長は、会社のデジタルツールキットの強さによってますます定義されます。

例えば、データ駆動型の洞察を提供するには、まず分析するためのデータが必要です。ウェブは、さまざまなビジネス関連データの主要なソースです。ただし、ウェブデータの収集には時間がかかり、ウェブスクラッピングの知識、スクラッパーの構築、パーサーの修正などの専門知識が必要です。たとえこれらのスキルを持っていたとしても、時間がかかりますし、ほとんどのアナリストは、これらのスキルや時間を持っていません。ただし、今では、AIベースのデータ収集プラットフォームを使用して作業を行うことができます。

これは、測定可能な影響を持つ具体的なユースケースです。AIのトレンドに従うのではなく、AIを活用したい企業は、ワークフローの中でAIが合理化できる類似のユースケースを探し、ユースケースに合ったツールを見つける必要があります。さらに、組織におけるAIの採用は、誰もが新しいテクノロジーの変化に伴って取り残されないように、リソースの提供、トレーニング、サポート文化の促進に依存しています。

‘AIのハYPE’の解明による潜在能力の測定

会社の運用を合理化できるAIツールの方法を真正に理解するには、まず‘AI’がメディアの流行語となっていることを認識する必要があります。これは、失望につながるハYPEに囲まれた用語です。AIは、制御された環境の外では頻繁に失敗し、エラー、幻覚、または偏った出力が生じる可能性があります。

‘AI’という用語は、幅広いプロセスと進歩をカバーしているため、懐疑的な人々は、AIの周りのハYPEが現在の能力を過大評価していると主張しています。メディアの報道や投資トレンドは、技術が現在提供できるものを超えて期待を膨らませています。例えば、Artificial General Intelligence (AGI)の話は、まだAGIに関連するいくつかの重要な問題を解決していないため、時期尚早です。

実際の結果を見てみると、最も重要なブレークスルーは、Large Language Models (LLMs)から来ています。これらのシステムは、自然言語理解、テキスト生成、コードアシスト、推論で優れていますが、他のAIアプリケーションはほとんど実験的です。LLMsの進歩は、以降は遅くなる兆しがあるため、数か月ごとに大きなブレークスルーが来ることを期待するべきではありません。

企業が優秀性を発揮するには、ハYPEから離れ、AIを有意義に活用するツールを見つける必要があります。後者のタイプのソリューションが豊富にあるため、95%のAIプロジェクトが失敗するのは驚くことではありません。新しい製品を判断する際、企業は、AIレイヤーがどれほど薄いか、また同等のソリューションを自分で構築することが難しいかどうかを調べる必要があります。企業が、たとえば主要なLLMの1つを使用するだけでなく、独自の方法で新しい方法を導入し、特定の問題を解決する独自の方法を持つことで、価値を追加します。

実際のユースケースで測定可能な影響を持つツールと一致する製品が何であるかを調査することで、企業は、既に利用可能なものに多くの機会があることを学びます。

AIツールとデータの使用

データは、組織内のすべての部門が利益を得ることができるものです。ただし、データの取得と分析には時間とリソースが必要であり、データプロフェッショナルの専門知識も必要です。AIツールは、少なくともいくつかの場合、データの収集と分析をよりアクセスしやすくすることで、これらの障壁を除去することができます。

いくつかのAIツールは、自然言語のプロンプトを理解し、実行することができます。従業員は、コーディングを学ぶ必要なく、必要なデータの種類を平易な言葉で伝えるだけで、ツールがインターネットからデータを収集します。例えば、マーケティングチームが最近の製品発売に関する顧客の感情を理解したい場合、アナリストは、オンラインの利用可能なデータを迅速に取得できます。

さらに、スクレイピングパイプラインの構築は、リソースと時間がかかります。企業がこれらのリソースを利用できない場合、LLMを使用することができます。ウェブスクレイピングのすべての機能を実行できるAIベースのプラットフォームを使用する方が、スクレイピングパイプラインを構築するよりも迅速です。したがって、リソースのある企業でも、データの収集をすぐに開始する必要がある場合、AIベースのプラットフォームを使用することを好むかもしれません。

組織は、従業員をこれらのツールを使用するためにスキルアップさせるべきです。オンラインには、豊富な知識とトレーニングが利用可能です。実際に価値のある情報は、無料で利用できます。GoogleとAnthropicは無料のコースを提供しています。また、オンラインフォーラムでは、人々が知識とアイデアを共有し、OxyCon 2025という無料のオンラインカンファレンスでは、コーディング不要でOxylabs AI StudioとCursorを使用してAI駆動の価格比較ツールを作成する実践的なセッションが含まれています。

ビジネス関連AIの次のフロンティア

世界のAI市場は、2025年には約$391億から2030年までに$1.8兆に急成長することが予想されています。ただし、LLMの進歩は、データと計算リソースの制限により、遅くなる可能性があります。

これを受けて、小規模な言語モデルが台頭することが予想されます。これらのモデルは、計算リソースをより少なくして、特定のタスクに特化しています。また、これらのモデルのもう1つの利点は、サイズが小さいため、内部サーバーにホストできることです。これにより、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念の一部が解決されます。

最終的に、ビジネスにおけるAIの未来は、革命的な変化の約束によって定義されるのではなく、組織が手に入れることができるツールをどれほど効果的に活用するかによって定義されます。ハYPEを切り抜け、実用的なアプリケーションに焦点を当て、トレーニングと統合に投資することで、企業は今日、実際的な生産性の向上を解放しながら、次のイノベーションの波に備えることができます。