Published: 02 April 2024
データ管理とは、コストと時間のかかるものである。データ／アナリティクス (D&A) リーダーは、生成AIによって、データ管理の方法を変革し、データへのアクセスを容易にし、技術的な障壁を緩和しようとしている。本リサーチノートでは、ベンダーに何を期待すべきか、どのようにリスクを特定するかを示すことで、生成AIの採用を支援する。
生成AIは、データ管理のテクノロジとプラットフォームを変革し始めており、自然言語でデータを扱うことが可能になる。データ管理ツールのあらゆるセグメントに機能が提供されつつあるが、現時点では満足のいくものではない。
データの専門家とデータの利用者双方がデータ・リテラシーと生成AIのスキルを高めることは、生成AIのリスクを軽減し、精度を評価する上で不可欠である。
データの持つ意味を含めたメタデータをしっかりと整備することによって、組織のデータを基盤とする生成AIの精度を高める。
発展の途上にあるデータ管理テクノロジに付き物のリスクを回避しながら使用し、かつハルシネーション (幻覚：もっともらしく見えるが誤ったアウトプット) などの落とし穴を検出するために、組織内のデータ・リテラシーと生成AIスキルを高める。
ベンダーが提供する、生成AI対応のデータ管理機能やロードマップを評価し、テストする。確固たるビジネス価値をもたらすユースケースが見いだされない限り、独自のソリューション開発は避ける。
精度、品質、セキュリティ、プライバシーのレベルが十分であり、かつデータ管理チームが人間介入型の検証に自信を持って継続的に対処できる場合にのみ、導入する。
現行の技術や人にかかっているコストや、プロセスの改善見込みを比較軸に据えて、生成AIを用いたデータ管理テクノロジに投資する短期～中期的価値を数量化して比較し、自組織のテクノロジ・ロードマップに取り入れる時期を判断する。
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