AIブームからAI対応へ

時折、企業はAIアップデートを展開し、完璧な顧客パーソナライゼーションから流動的なメールマーケティングフローまで、AIの可能性と革新的なユースケースについて耳にします。しかし、自社のプロジェクトにAIを活用しようとすると、パイロットフェーズで行き詰まり、実際の価値を提供するのに苦労し、組織内でより広く展開することが難しくなります。そして、AIがコスト効率的であると理解していても、実際の価値を達成するのに苦労しているため、費用対効果の比率が明確ではありません。

「AIが到来した」とか「AIが次の大きなトレンドだ」というAIの準備期間に流されるのは簡単です。しかし、それらはすべて単純な真実を見落としています：モデルは消費するデータと同じくらい優れているということです。これがADGが埋めたいとするAIレディネスギャップです。

すべての組織には、文書からスプレッドシート、メール、ビデオまで膨大な情報があります。このデータは多くの場合、乱雑で構造化されておらず、組織のサイロに閉じ込められています。この欠陥のある「データ基盤」で高度なAIモデルを実行しようとすると、資本の無駄遣いとAI投資収益率（ROI）の測定可能なリターンの欠如につながります。

Accelera Digital Group（ADG）の最高技術責任者（CTO）であるDaniel Actonは次のように述べています。「AIは魔法ではないという正直な認識が必要です。混沌としたデータの上に高度なモデルを重ねてリターンを期待することはできません。正確な入力がなければ、最も高度な生成AIでさえ、高価な推測にすぎなくなります。準備期間はソフトウェアを売るかもしれませんが、基礎となるデータの品質と可用性がその投資の成否を決定します。」

成熟したAI対応のデータ基盤 

信頼性が高くスケーラブルな人工知能ソリューションが必要な場合は、まず堅固な基盤を構築する必要があります。ここでAccelera Digital Group（ADG）の出番です。ADGは、ビジネスのアイデア創出から最も価値のあるAIユースケースの発見、データがクリーンで構造化され、安全であることの確保まで、この成熟したAI対応のデータ環境の構築をサポートします。これにより、AIモデルが精度を持って運用され、実際のビジネス価値を提供できるようになります。 

Actonは説明します。「成熟したデータ基盤は、『失敗のトライアド』—サイロ、不明確な権限、品質の低さ—を解決するものです。基盤を修正すると、断片的な実験からスケーラブルなインテリジェンスに移行します。規制遵守の確保であれ、市場動向の予測であれ、堅実なデータ戦略により、AIが予測を行う際に、それが単一の信頼できる真実のバージョンに基づいていることが保証されます。」

企業がAIの可能性からAI対応へと移行するために必要なことは何か？

データ環境を変革し、準備のギャップを埋めるために、ADGは3段階のアプローチを取ります：

1. 戦略的計画の定義（アドバイザリー）

組織がデータ駆動型アプローチを採用するためには、データを製品として考える必要があります—それにはユーザーがおり、目的を果たし、特定の品質レベルを遵守する必要があります。ここでADGは「技術よりもビジネス優先」のアプローチを採用します。  データに飛び込む前に、一歩下がって「どのように」の前に「何を」を理解し、ビジネス目標が明確に定義され優先順位付けされていることを確認します。  この戦略的方向性が設定されると、ADGは散在するデータストアを統合し、生の構造化および非構造化情報を目的に合った構造に変換する方法についてアドバイスします。 

2. スケーラブルなインフラストラクチャの実装（実装）

次に、ADGのエンジニアはGoogle Cloudなどのプラットフォームを使用して堅牢なクラウドソリューションを設計・実装することにより、物理的な基盤を構築します。ADGのエンジニアは、クリーンで標準化されたデータを継続的にAIモデルに直接供給する自動化されたデータパイプラインを作成し、常に最高のデータから恩恵を受けることを保証します。

3. 持続可能なパフォーマンスの確保（マネージドサービス）

最後に、投資を保護し最適化する必要があり、これをサポートするために、ADGはデータフローとクラウドリソースを継続的に監視する継続的な「マネージドサービス」を提供します。これにより、セキュリティーが維持され、コストが効率的に保たれ、ビジネスが拡大するにつれてAIシステムが一貫した高インパクトの結果を提供することが保証されます。

ADGを始めるには、adg.ioにアクセスしてください。AIの成功のための青写真を見る準備ができている場合は、ADGの無料レポート「AI対応データ基盤の構築」をダウンロードして、データの混沌からスケーラブルなインテリジェンスへの移行に必要な戦略と技術を理解してください。レポートはこちらからダウンロードできます。