ビジネス全体のガバナンスが適用されたリアルタイム・データを活用し、AIに推論、応答、行動に必要な企業全体のコンテキストを提供
企業データをAIのための信頼できるコンテキストに変換
AIに必要なのは、データへのアクセスだけではありません。AIには、信頼性が高く説明可能なアクションを実現するために、ビジネス上の意味、ガバナンス、データ・リネージュ、リアルタイム・シグナルが必要です。
ほとんどの企業はAIに必要なデータを既に保有していますが、そのデータはアプリケーション、クラウド、データウェアハウス、データレイクハウス、ドキュメント、イベント・ストリームに分散しています。IBMは、データへのオープンなアクセス、データ・インテリジェンス、ガバナンス、リアルタイム・イベントを組み合わせ、そのデータを信頼できるコンテキストとして統合できるよう支援します。これにより、AIシステムはより正確で関連性が高く、行動につながる成果を生み出せます。
AIにコンテキストが必要な理由
データにビジネス上の意味、ガバナンス、リアルタイムの状況認識が欠けていると、AIの取り組みは停滞します。コンテキスト・エンジニアリングは、分断された企業データを信頼できるAI対応コンテキストに変換することで、こうした課題に対処します。
企業データがアプリケーション、クラウド、データウェアハウス、データレイクハウス、ドキュメント、ストリームに分散していると、AIは適切に推論しにくくなります。コンテキスト・エンジニアリングは、データの所在を維持したまま分散データへのアクセスを統合するため、AIは包括的でつながりのあるコンテキストに基づいて推論できます。
定義、メタデータ、データ・リネージュがシステムごとに異なると、AIはデータを一貫して解釈したり、結果を説明したりできません。コンテキスト・エンジニアリングは、共通のビジネス上の意味を確立し、AIが正確に推論して、信頼性が高く説明可能な結果を提供できるようにします。
ガバナンス・ポリシーは、AIがランタイムで使用するシステムの外部に存在することが多く、信頼と制御にギャップが生じます。コンテキスト・エンジニアリングは、ガバナンス、アクセス制御、データ・リネージュをAIのデータアクセスに直接組み込み、大規模環境でコンプライアンスに準拠した信頼できるAIを支援します。
静的データのみに基づく場合、AIのインサイトはすぐに古くなります。コンテキスト・エンジニアリングは、リアルタイム・データとストリーミング・データを統合し、AIアプリケーションやAIエージェントが変化に対してタイムリーで関連性の高いアクションで対応できるようにします。
関連製品
これらのIBM製品は組み合わさることで、コンテキスト・エンジニアリングの基盤を構成します。企業データ、ビジネス上の意味、ガバナンス、リアルタイム・シグナルをつなぎ、AIが信頼性が高く説明可能な成果を提供できるようにします。
パフォーマンスとAI対応を重視して構築されたオープンなハイブリッド・データ基盤、IBM® watsonx.dataで、構造化データと非構造化データへのアクセスを統合します。
watsonx.data上のOpenRAGは、オープンなフェデレーテッド・アクセスにより、AIをガバナンスが適用された非構造化データに接続し、ランタイムでポリシーを適用します。
現在はIBMの一部となったApache Kafkaの開発者が設計したプライベートクラウド・プラットフォーム、IBM® Confluentを使用して、 データのストリーミング、接続、処理、ガバナンス適用をリアルタイムで実行できます。 IBM
AI搭載の検出、メタデータ管理、自動化ツールを活用して、企業全体でデータを容易に検索、理解、信頼できます。
関連サービス
ハイブリッド環境全体で分析、AI、AIエージェントを支えるAI対応データ基盤の設計と実装
コンプライアンスと信頼の確保を支援するガバナンス・モデルにより、責任ある生成AIの実践を確立します。
ビジネス目標とデータ・セットに合わせたデータ分析ソリューションで、インサイトを迅速に発見できます。
