データエコシステムがAIに準備できているか？企業がシステムをAI対応させるために必要なステップ

データを収集することは、企業にとって未来の通貨としてのプロセスです。ただし、以前の時代のテクノロジーとツールセットは、企業を単純な構造化データ、たとえばトランザクション情報や顧客とコールセンターの会話に限定していました。そこから、企業は製品やサービスに対する顧客の感情を分析するために、感情分析を使用していました。

新しいAIツールと機能は、企業が構造化データを超えて複雑で構造化されていないデータセットを利用し、顧客にとってさらに大きな価値を解放するための素晴らしい機会を提供しています。たとえば、大規模言語モデル（LLM）は、人間の相互作用を分析し、顧客体験（CX）を豊かにするための重要な洞察を抽出できます。

ただし、企業がAIの力を利用する前に、AI統合の準備をするために多くのステップがあります。そのうちの1つは、最も重要で、簡単に見過ごされやすいステップであるデータエコシステムの近代化です。以下は、企業がデータエコシステムをAI対応させるために利用できるベストプラクティスと戦略です。

データエステートのマスター

企業は、データエコシステムをAI対応させるために、データを中央リポジトリまたはデータエステートに収集し、整理する必要があります。企業のデータエステートは、すべてのデータを格納し、管理するためのインフラストラクチャであり、主な目標は、データを必要とする人々がデータ駆動型の意思決定やデータアセットの全体像を得るために必要なときにデータを利用できるようにすることです。ただし、多くの企業は、レガシーコンストRAINT、シロードデータ、悪いアクセス制御、またはこれらの理由の組み合わせにより、既存のデータエステートを理解していません。

企業がデータエステートをより深く理解するために、AIソリューションを提供できるパートナーと協力する必要があります。たとえば、統一されたジェネレーティブAIオーケストレーションプラットフォームは、企業がLLM、AIネイティブアプリケーション、カスタムアドオン、そして最も重要なデータストアを跨いで実験とイノベーションを促進することを可能にします。このプラットフォームは、セキュア、スケーラブル、カスタマイズ可能なAIワークベンチとしても機能し、企業がデータエコシステムの理解を深め、AI駆動型のビジネスソリューションを改善するのに役立ちます。

データエステートをより深く理解することは、AIソリューションの有効性を高めるだけでなく、企業がAIツールをより責任を持って、データセキュリティを優先する方法で使用するのにも役立ちます。AI駆動型のプロセスと機能により、データはより詳細になり、セキュリティ要件との技術的整合性と、責任あるAIのベストプラクティスへの遵守の必要性を強調しています。

データガバナンスとセキュリティの向上

企業のデータガバナンスフレームワークは、AI対応させるために大幅な改良が必要です。データガバナンスフレームワークは、比較的最近の発明であり、従来のデータアセットに焦点を当てています。ただし、今日、構造化データに加えて、企業は個人情報（PII）、電子メール、顧客フィードバックなど、構造化されていないデータを使用する必要があります。これらのデータガバナンスフレームワークは、現在のデータガバナンスフレームワークでは処理できないデータです。

さらに、ジェネレーティブAI（Gen AI）は、ルールベースのデータガバナンスパラダイムからガードレールへの移行を促しています。企業は、ハードルールに頼るのではなく、境界を定義する必要があります。特定のデータセットに対する成功率の確率を計算し、出力がそのパラメータ内に残るかどうかを測定することで、企業はAIソリューションが技術的に整合性があるか、または微調整が必要かどうかを判断できます。

企業は、新しいデータガバナンスツール、手法、方法論を実装し、採用する必要があります。主要ブランドは、マシンラーニング技術を使用してデータガバナンスと品質保証を自動化しています。特に、事前にポリシーとしきい値を設定することで、これらの企業はデータ標準の適用を自動化できます。他のデータガバナンスのベストプラクティスには、厳格なデータ処理と保存プロトコルを展開し、可能な限りデータを匿名化し、不必要なデータ収集を制限することが含まれます。

AI駆動型のデータ収集に関する規制環境が進化している現在、不適合は深刻な罰金と評判の損害につながる可能性があります。これらの新しい規則をナビゲートするには、企業の地域でのデータ保護法を特定する包括的なデータガバナンスフレームワークが必要です。たとえば、EUのAI法です。

同様に、企業は、組織全体でデータリテラシーの向上に取り組む必要があります。企業は、技術的人員のみならず、すべてのレベルで変更を加える必要があります。データセキュリティ能力を評価するデータ成熟度評価から始め、さまざまな役割でのデータセキュリティ能力を評価します。たとえば、チームが同じビジネス言語を話していないことがわかる場合があります。基準を確立した後、企業はデータリテラシーの向上とセキュリティ意識の向上を計画できます。

データ処理能力の向上

明らかなように、構造化されていないデータは、ブランドが成功または失敗するための重要な要素です。以前にも述べたように、構造化されていないデータには、PII、電子メール、顧客フィードバックなど、通常のテキストファイル、PDF、Microsoft Excelスプレッドシートなどに格納できないデータが含まれます。この構造化されていないデータの扱いにくい性質により、分析または検索を行うことが困難になります。大多数のデータテクノロジーツールとプラットフォームは、日常の顧客とのやり取りの文脈で構造化されていないデータを組み込んだり、操作したりすることができません。

構造化されていないデータの課題を克服するために、企業は、この未文書化された知識を収集し、抽出して、エンタープライズノウレッジベースにマッピングして、データエコシステムの完全な画像を作成する必要があります。過去には、この知識管理プロセスは労働集約型でしたが、AIは、複数のソースからのデータ収集、不一致の修正、重複の削除、重要なデータと重要でないデータの区別などを容易にし、費用対効果を高めています。

AIがデータエコシステムと統合されると、法務書類、契約、コールセンターのやり取りなど、複雑なアセットの処理を自動化するのに役立ちます。AIは、構造化されていないデータを組織化するノウレッジグラフを構築するのにも役立ち、ジェネレーティブAIの機能をより効果的にします。また、ジェネレーティブAIにより、企業は共通の類似性に基づいてデータを収集し、分類し、欠けている依存関係を発見できます。

これらの新しいAI駆動型のデータ分析ツールは、不完全または不規則なデータから洞察を抽出して意味を理解することができますが、企業はこれらの複雑なデータセットをサポートするためにテクノロジースタックを近代化する必要があります。テクノロジースタックの刷新は、特にどのシステムが現代の革新と調和するレベルで動作しているか、どのシステムが期待を満たしていないかを評価することから始まります。企業は、既存のシステムのうちどれが新しいツールと統合できるかを判断する必要もあります。

AI対応のための支援

データエコシステムをAI対応させることは、多段階的で、専門知識が必要なプロセスです。企業は、データエコシステムをAI統合のために準備するために、パートナーの専門知識を活用することを選択した場合、特定の質を優先する必要があります。

まず、理想的なパートナーは、AIだけではなく、クラウド、セキュリティ、データ、CXなど、複数の相互接続された分野で技術的な専門知識を持ちます。もう1つの重要な特徴は、パートナーがアジリティの重要性を認識していることです。テクノロジーの変化が進むにつれて、将来を予測することが困難になっています。したがって、理想的なパートナーは将来の状態を予測しようとすべきではなく、企業のデータエコシステムと人材が市場のトレンドや顧客のニーズに応じて適応できるように支援する必要があります。

さらに、上で述べたように、AIテクノロジーはデータサイエンスチームだけでなく、すべての従業員に適用されます。AIの実現は、組織全体の取り組みです。すべてのレベルの従業員がAIリテラシーを身に付ける必要があります。パートナーは、このギャップを埋めるためにビジネスと人材の専門知識を結び付けて、企業が自社内で必要な能力を開発するのに役立ちます。

es apply to everyone, not just the data science team. AI enablement is an organization-wide endeavor. Every employee needs to be AI-literate, regardless of their level. A partner should help bridge this gap, bringing together business and people expertise to help enterprises develop the necessary capabilities in-house.