データ統合で AI の成功を 実現する

AI はさまざまな業界でビジネスを根本的に変革しています。しかし、AI が正確で実用的な知見の提供、コスト削減、そしてカスタマー サービスの向上といった利点をもたらすためには、活用するデータが完全でアクセス可能であり、統合されている必要があります。

AI トレーニングモデルに供給するデータの一貫性が欠如していたり、データに偏りや重複があったりする場合や、データが不完全であったり、古くて不正確だったりする場合、出力される結果の精度が下がってしまいます。結果が間違っていると、顧客関係の悪化、意思決定の遅延、収益の減少といったリスクにさらされる恐れがあります。

AI は多くの可能性や能力がある一方で、Garbage In/Garbage Out (質の悪い入力からは質の悪い出力しか得られない) の究極の例と言えます。AI モデルに不完全なデータを供給すると、その瞬間に問題が発生します。高速で、ただし間違った答えが返ってきます。しかし、AI モデルに企業データを取り込めば、効率や顧客満足度の向上、コスト削減、そして規制遵守の強化といった AI の利点を享受できるようになります。

データ統合は AI で成功するための重要な要素です。さまざまなソースや形式のデータを統合して一元化されたビューを構築すれば、データの出どころや構造に関係なく、データをシームレスに参照して分析できるようになります。このプロセスにより、データの正確性、完全性、信頼性も確保できます。これらの要素は、AI 導入の成功に欠かせない企業データの特性です。

データ統合に万能のソリューションはありません。AI のユース ケースが異なれば、必要なアプローチも異なります。データを統合して AI に活用することで企業がどのような課題を解決できるのかを考えましょう。また、AI イニシアチブの成功がデータ統合によって促進された実例も紹介します。

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