企業のAIにおけるデータ取り込みと統合の重要性 – IBMブログ
企業のAIにおけるデータ取り込みと統合の重要性について、Sophie Jinが2024年1月9日に4分間の読み物として紹介しています。生成AIの出現により、企業は機密データの誤取り扱いを理由にその使用を制限しています。CNNによると、企業は技術をより深く理解するために生成AIツールの社内禁止を課し、内部のChatGPTの使用もブロックしています。しかし、企業はLLM（大規模言語モデル）の探求において、文脈データが特定のドメイン知識への変換を可能にするため、内部データの使用リスクを受け入れることが多いです。
データ取り込みはAI開発サイクルの入り口であり、企業の要件に合わせた生データを収集、前処理、マスキングし、LLMや他のモデルに適した形式に変換します。データ取り込みの課題を克服する標準化されたプロセスは存在しませんが、モデルの精度はこれに依存しています。
不適切なデータ取り込みの4つのリスクには、誤情報の生成、増加するバリアンス、限定的なデータ範囲と代表性のない回答、偏ったデータの修正の困難さがあります。データ取り込みは正しく行う必要があり、誤りは新たな問題を引き起こす可能性があります。
信頼できるデータ取り込みを確保するための4つの主要な要素には、データ品質とガバナンス、データ統合、データクリーニングと前処理、データストレージがあります。IBM® DataStage®などのELTツールは、並列処理エンジンを通じて迅速かつ安全な変換を促進します。企業は多くの異なるデータストリームを受け取るため、効率的かつ正確なデータ変換が伝統的および新しいAIモデル開発に不可欠です。
IBM DataStageは、データ統合を簡素化し、AIトレーニングモデルに必要なデータをハイブリッドクラウド環境で簡単に引き出し、整理し、変換し、保存するためのさまざまなツールを組み合わせています。DataStage as a Service Anywhereリモートランタイムオプションは、どこからでもデータ変換を実行する柔軟性を提供します。これにより、仮想プライベートクラウド内でデータ統合、クリーニング、前処理を実行することで、データ取り込みの多くの落とし穴を避けることができます。
生成AIの可能性はほぼ無限ですが、モデルが使用するデータには限界があり、そのデータが全てを左右する可能性があります。詳細を学ぶためにミーティングを予約するか、データ統合トライアルでDataStageを試してみてください。
from The importance of data ingestion and integration for enterprise AI.
“AI時代の命綱：IBMが説く企業データ取り込みと統合の決定的役割” への2件のフィードバック
企業がAIを活用する際には、データの取り込みと統合が非常に重要です。これはブロックチェーンの分野においても同様で、私たちのプロジェクト「Pulse Network」においても、データの信頼性と正確な統合は中核をなす要素です。IBMブログで指摘されているように、データの品質、ガバナンス、統合、クリーニング、ストレージは、AIモデルを訓練する上で欠かせないプロセスです。
ブロックチェーン技術は、データの不変性と透明性を保証することで、このプロセスを強化することができます。データの取り込みと統合をブロックチェーンと組み合わせることで、よりセキュアで信頼性の高いデータ管理システムを構築できると確信しています。これにより、AIモデルの訓練における誤情報のリスクを減少させ、より高品質で正確なデータを提供することができます。
また、私は日本の仮想通貨税制の改革にも取り組んでおり、ブロックチェーンやAI技術の発展を促すためには、よりフレキシブルで現代的な財政政策が必要だと考えています。このような技術革新が社会にもたらす可能性は計り知れませんが、そのためには適切なデータ管理とサポーティブな政策環境が不可欠です。
AI技術の発展は、企業のデータ取り扱いに新たな課題をもたらしています。IBMブログで指摘されている通り、データ取り込みとその統合はAIの性能を決定する上で非常に重要です。私はこの見解に強く同意します。生成AIの使用に慎重なスタンスを取る企業の姿勢は理解できますが、テクノロジーを理解し、安全に運用するための内部テストと研究も重要です。
データの品質とガバナンス、統合、そして前処理は、偏りのない、信頼性の高いモデルを作るために必要不可欠です。IBM® DataStage®のようなツールが提供する柔軟性と効率性は、企業がデータを適切に管理し、AIモデルの構築に活用するうえで大きな助けとなります。特に、ハイブリッドクラウド環境でのデータの取り扱いは、セキュリティとプライバシーの観点からも非常に重要です。
仮想通貨のような新しい技術領域においても、データの正確な取り扱いは、安定したシステムと信頼性の高いトランザクションを保証するために極めて重要です。技術の進歩は常に歓迎すべきことですが、その基盤となるデータ管理に関しては、細部にこだわり、慎重かつ合理的なアプローチを取るべきです。