1. 概要

企業はデジタル化の過程で前例のない課題と機会に直面しています。AIの急速な発展に伴い、データとAIの統合が進み、企業の運営モデル、競争戦略、市場の展望を再構築し、さまざまなビジネスニーズに対応し、競争力を向上させ、革新を維持するための核心的な原動力となっています。本記事では、企業のインテリジェントな変革におけるData + AIプラットフォームの重要性と役割について説明します。

2. AIの発展と課題

AIは1950年代に初めて登場し、1990年代以降、データ量の爆発的な増加と計算能力の継続的な最適化により、現在ではさまざまな業界で広く使用され、世界中に大きな機会をもたらしています。AIは企業が効率的かつ正確に意思決定を行い、革新を促進し、運用を最適化し、組織改革を実施し、競争力を強化することを支援します。しかし、AIは企業に前例のない機会を提供する一方で、その実際の導入において企業は一連の課題に直面しています。これらの課題は、AI技術の適用や価値実現に影響を与えます。

(1) データ品質とガバナンス: AIの適用は高品質なデータに依存しており、データの正確性、分散性、新鮮度などの要素に影響を受けます。

(2) データ資産とAIの統合: 多数のデータ資産の価値を実現するためには、企業は効率的な統合メカニズムを適用し、データ資産とAIの相互エンパワーメントだけでなく、データ資産チームとAIチームの協力も可能にする必要があります。

(3) 技術的ハードル、成熟度、信頼性: AIは急速に発展していますが、実装において依然として高い技術的ハードルや技術の未成熟さといった課題に直面しています。未成熟な技術はビジネスを不安定かつ不安全にし、高い技術的ハードルはAI導入の効率を低下させます。

(4) コスト、人材、組織: AI導入には初期段階での多額の投資が必要であり、インフラストラクチャや人材育成への投資が含まれます。企業の変革には業務プロセスや組織の再編も関与します。この場合、企業は投資収益率を評価してコストを削減し、効率を向上させる必要があります。

3. Data + AIソリューションの価値

企業はData + AIソリューションを使用して、AI導入における課題を効果的に解決できます。T.S. Eliotが提唱した「データ、情報、知識、知恵（DIKW）」モデルは、データがAI構築の基盤であることを明確にしています。大規模で高品質なAI導入を実現するためには、企業はData + AIソリューションを使用して強力なデータサポートを得る必要があります。Deloitteの研究によると、AI業界のリーダー企業の28％が、データとAIを統合し、効率的で高価値なAI導入を行うためにData + AIソリューションを使用しています。Data + AIとは、データとAIを組み合わせて、データ収集、データ準備、モデル開発、モデルデプロイメント、モデルモニタリング、モデルガバナンスを含むフルライフサイクルワークフローをサポートすることです。Data + AIは、次の利点を提供することで、企業がAI導入の課題を解決するのに役立ちます。

改善されたデータガバナンスと品質
Data + AIは統一されたデータガバナンスフレームワークを提供し、データの正確性と可用性を確保し、データ品質を向上させます。
1つのプラットフォームでのデータとAIの効率的な統合
Data + AIは、データ資産チームとAIチームが同じプラットフォーム上でエンドツーエンドのAI開発を共同で行うことを可能にします。Data Management (DMS) はAI導入に強力なデータサポートを提供し、AIはDMSの知能レベルを向上させます（例えば、大規模言語モデル（LLMs）に基づいてDMS Data Copilotを構築）。これにより、データとAIが相互に促進し合う好循環が形成されます。
低い技術的ハードルと成熟で信頼性のあるAI技術
Data + AIは検証済みのAI技術とサービスを提供するだけでなく、視覚的なドラッグ操作をサポートして技術的ハードルを下げます。さらに、Data + AIのライフサイクル管理と運用機能により、企業は継続的にAIの成熟度と信頼性を向上させ、AIベースの生産性を向上させることができます。
インフラ、人材育成、組織改革に必要な投資の削減
Data + AIは、企業がクラウドプラットフォーム上にビジネスを構築し、コスト便益分析と自動化されたAIアプリケーション開発を提供してコストを削減し、投資収益率を向上させます。また、AIアプリケーションを簡素化して企業のAI人材への依存を軽減します。さらに、すべてのチームが単一のデータソースを共有して同じプラットフォーム上で作業できるため、部門間の知識共有と協力が促進され、人材育成と組織改革への投資が削減されます。

4. Data + AIが企業をどのように支援するか

多くの業界の顧客がData + AIを使用して継続的で高品質なAI導入を実現しました。従来のAI導入と比較すると、Data + AIによるAI導入には次の利点があります。

高性能
Data + AIはAIに高品質なデータを提供し、より正確で信頼性の高い結果を生成します。たとえば、ECプラットフォームは高品質なユーザー行動データを分析してユーザーの購入習慣や好みを予測し、コンバージョン率（CVR）と顧客満足度を向上させます。
効率的な意思決定
Data + AIはAIにリアルタイムで動的なデータを提供し、市場の変化に迅速に適応し、意思決定効率を向上させます。たとえば、リアルタイムで動的な販売データに基づき、小売業界の企業は異常やトレンドを早期に特定し、迅速に意思決定を行います。
個別化されたサービス
Data + AIは散在するデータから情報をまとめ、AIがより個別化されたサービスを提供できるようにします。たとえば、ゲーム業界のAIはプレイヤーの歴史的なフィードバックや各ゲームでの行動に基づいて意図を特定し、対応するゲームサービスを提供します。
高いサービス効率
Data + AIはビジネスドメインや個人など複数の次元でデータと知識サポートを提供し、AIアプリケーションの開始の敷居を下げ、サービス効率を向上させます。たとえば、金融業界のAIはプラットフォーム内の技術および運用メタデータに基づいてLLMが識別可能な知識を生成し、それを自動的に保守します。これにより、コールドスタートへの投資が効果的に削減され、より正確な結果が得られます。
企業コストの削減
Data + AIはマルチモーダルなデータ管理とエンドツーエンドのAI開発を可能にし、AIサービスを加速し、労働力、管理コスト、リソースを節約します。たとえば、自動車

データとAIの未来展望

DMS + Xに基づき、アリババクラウドは企業がデータをAIと統合し、ビジネスを展開し、早期にビジネス価値を実現するのを支援できます。

7. 将来性

今後、データとAIはData + AIプラットフォーム上でさらに緊密に連携され、企業におけるAI構築において大きなブレークスルーを達成します。これらのブレークスルーには以下が含まれますが、これらに限定されるものではありません：

インテリジェントな意思決定: 市場予測や顧客分析のためにデータとAIが活用されます。これにより、企業はより迅速かつ正確なビジネス戦略を策定することが可能になります。
パーソナライズされた体験: AIがビッグデータを処理し、個別のニーズに対応したサービスを提供することで、ユーザー満足度を向上させます。
自動化と効率化: 自動化されたプロセスが運用効率を改善します。AIを使用してリソース配分を最適化し、コスト削減を図ります。
データ駆動型のイノベーション: 新たなサービスを開発し、市場を拡大します。
強化されたセキュリティ: AIがセキュリティデータを監視し、サイバー脅威を防止するとともに、情報保護を強化します。
自動実行: AIモデルが決定に基づいてタスクを自動的に実行し、管理効率を向上させます。
クロスフィールド統合: 異なる分野からのデータを統合し、分野横断的な協力とイノベーションを促進します。

Data + AIは、企業の運営方法を変えるだけでなく、ビジネス成長のための新しい手段も提供します。企業はData + AIの重要性を認識し、それを知能化への転換を推進するための主要なソリューションとして活用しなければなりません。これにより、企業は市場での競争力を維持し、将来の機会を捉えることができます。
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