エンタープライズAIに不可欠なデータへアクセスする

AIはデータから始まる

AIプロジェクトの失敗から脱却し、AIを本格展開して実際の価値やROIにつなげることは、多くの企業にとって大きな課題です。

その理由の一つは、AI活用に適したデータ基盤が整っておらず、データが複数の場所や形式に分散しているため、AI向けの準備が非常に難しいためです。 

構造化データと非構造化データの両方にアクセスし、それらを一元的に把握する方法を理解することで、AIの活用範囲をさらに広げることができます。

データ・アクセスが本当の意味で民主化される未来はすぐそこまで来ており、誰もがこれまで以上にデータを基盤とした意思決定を行えるようになるでしょう。

Fariya Syed-Ali

製品マーケティング・リーダー、watsonx.data、IBM

すべてのデータにアクセスできる環境を整えることが不可欠

90%

2022年に生成されたデータの内

非構造化であると推定された割合¹

1％未満

従来型のLLMが扱える

エンタープライズ・データの割合²

72％

AIの価値を引き出すための鍵は

自社データにあると回答したCEOの割合³

データをAIに適した状態にするということは、アクセスしやすくするということ

オープンなデータレイクハウスと高度なデータ・ファブリック機能により、あらゆるデータへのアクセスと統合をどのように実現できるかをご紹介します。

お客様事例

データでファンに応える

全米オープンは、七百万件のデータポイントをファンが楽しめるAI体験へと変換しています。

データの混乱からAIの明晰さへ

2025年度CEOスタディ

AI対応データでAI導入を促進

思慮深いデータドリブンな意思決定へ

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準備と管理

IBMのScott Brokawが、キュレーションとエンリッチメントによってデータ品質を高める方法を解説します。

保護とガバナンス

IBMのHeather Gentileが、ガバナンスのフレームワークが責任あるAI導入をどのように支えるかを説明します。

Data Matterのホームページ

Data Mattersハブでは、最も価値のあるAI資産である「固有のデータ」を最適化するための専門的な洞察を提供します。

次のステップ

IBMのソリューションは、構造化データと非構造化データを取り込み、ガバナンスを適用し、必要に応じて取得できるようにすることで、エージェント型AIの拡張を支援します。