AIネイティブなデータ・インテリジェンス：Data Intelligence Agentを活用して、信頼できるデータに誰もがアクセスできるようにする方法

IBM Softwareは、あらゆるクラウド上のアプリケーション、エージェント、データを接続するために構築されています。当社のポートフォリオは、データ管理、AI生産性、セキュリティーとガバナンス、統合とレジリエンス、ハイブリッド・インフラストラクチャー管理という5つの重要な領域を統合します。

この基盤は重要です。なぜなら、自動化はデータ、メタデータ、ガバナンスが環境全体でつながっているときにのみ機能するからです。IBM Softwareは、システムをただ並べて動作させるだけでなく、連携して動作させるようになっています。

データ管理の未来は、ツール主導のワークフローからインテリジェントな自動化へと移行しつつあります。最新のデータ・プラットフォームは強力ですが、ビジネス・アナリスト、製品チーム、最前線の意思決定者など、ほとんどの従業員には、それらを活用するための時間や専門知識が不足しています。代わりに、手作業で資産を特定し、コンテキストを検証し、リネージュを解釈するデータ専門家に頼っています。

しかし、このモデルは拡張性がなく、組織の速度を低下させています。最近の調査結果によると、米国と英国のリーダーの57％が、自社のデータ・リテラシーのギャップが意思決定の妨げになっていると考えています。従業員がデータを見つけて信頼するのに苦労すると、AIイニシアチブは停滞し、ガバナンスは事後対応的になり、生産性は停滞します。

企業が前進するためには、別の複雑なツールの習得を求めるのではなく、ユーザーにインテリジェンスを直接提供する新しいアプローチが必要です。

Data Intelligence Agentは、クラウド全体で企業データを統合、管理、強化、最適化するIBMのデータ管理ポートフォリオの一部です。これは、信頼できるAI対応データが、信頼性が高く説明可能なAIの前提条件であるというIBMの信念を具体化したものです。

このAIは、watsonx.data intelligence内にネイティブに組み込まれており、人々がデータを発見、理解、管理する方法を簡素化します。複数のツールをナビゲートしたり、データ・スチュワードを追跡したりする代わりに、ユーザーは単に自然言語で質問するだけで済みます。エージェントは意図を解釈し、関連する資産を取得し、重要なコンテキスト（定義、リネージュ、品質、ガバナンス）を提供するので、すべてのユーザーが自信を持って意思決定を行うことができます。

データ・コンシューマーにとって、これは信頼を損なうことなくセルフサービスにアクセスできることを意味します。ガバナンス・チームやエンジニアリング・チームにとっては、反復的な問い合わせが減り、より価値の高い作業に集中できることを意味します。また、管理者にとっては完全なコントロールを提供し、組織が基盤となるLLMを選択できるため、自社の条件に合わせてAIを構成し、管理することができます。

単一のクラウドまたはモデル・プロバイダーに関連付けられたソリューションとは異なり、Data Intelligence AgentはIBM Softwareのハイブリッドでオープンで責任あるアーキテクチャー上に構築されています。マルチクラウド環境全体で動作し、既存のツールと統合され、ガバナンスが自動的に適用されるため、提供されるすべての知見は信頼性が高く、説明可能であり、企業の制御と一致しています。

• ハイブリッド：あらゆるクラウドや環境で動作し、存在する場所でデータに対応します。
• オープン： あらゆるデータ・ソース、モデル、アプリケーションと統合します。ロックインはありません。
• 責任： ガバナンス、リネージュ、ポリシーの適用は、あらかじめ組み込まれており、後から追加されるものではありません。

このアプローチにより、IBMの自動化はコンプライアンスと信頼を回避するのではなく、より強化することができます。したがって、ハイパースケーラーやポイント・ソリューションの代替手段と比較して、IBM独自のエンタープライズ対応が可能になります。

今日のデータ環境は分断されています。適切に設計されたアーキテクチャーであっても、従業員はカタログ、ダッシュボード、ワークフロー・システムを切り替えて使用します。移動するたびに摩擦とリスクが増します。Data Intelligence Agentは、この断片化を除去します。

対話型インターフェースを通じて、ユーザーは次のことができます。

• 自然言語を使用したデータ資産とデータ製品の検索
• 用語集の用語とビジネス定義の詳細はこちら
• リネージュを瞬時に理解
• ガバナンス・レポートを取得
• 質の高い知見を生成
• ワークフローを離れずにドキュメントの質問をする
• ルールの作成や使用状況のレポートなど、コア・ガバナンス・タスクをトリガーまたは自動化

これは単なる利便性ではなく、トランスフォーメーションです。信頼できるデータに即座にアクセス可能にすることで、企業は利用率を高め、リスクを軽減し、知見を深めることができます。

エージェントによるインパクトは、IBM Softwareがプラットフォーム全体で提供する4つの成果と一致しています。

• イノベーション：統合された信頼できるデータを通じて、より迅速なAI対応の知見を実現
• レジリエンス：ガバナンスの強化とコンプライアンス・リスクの軽減
• コスト効率：ツールの数が減り、冗長性が減り、操作が簡素化
• 拡張性：制御と信頼性を備えた、会社全体への導入

エージェントは手作業を減らし、環境全体でデータ・コンテキストを統一することで、生産性と戦略的優位性の両方を推進します。

AIが日常業務に組み込まれると、エージェントは人、データ、意思決定をつなぐインテリジェンス層になります。Data Intelligence Agentは、IBMのハイブリッド・インテリジェンス・プラットフォーム上に配置され、クラウド全体のメタデータ、ガバナンス、自動化を連携させます。企業データがどこに存在しても、企業データへの普遍的な入り口となります。

インタラクションのたびに学習し、磨きをかけ、信頼を強化するので、データ・コンシューマーは検索に費やす時間を減らし、価値の創造により多くの時間を費やすことができます。

AIの有効性は、その下にあるデータ基盤によって決まります。Data Intelligence Agentには、信頼性と透明性が高く、説明可能なAIをゼロから構築するという、IBMの取り組みが反映されています。

watsonx.data intelligenceとData Intelligence Agentを活用することで、組織が人、データ、ガバナンスをどのように結び付けて責任あるAIの導入を加速できるのかをご覧ください。

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