データの重要性

すべてのデータが同等ではない

AIのトレーニングには「悪いデータを取り込めば、悪いデータが出力される」という根本的な真実があります。AIの成功を確実にするため、ビジネス・リーダーはビジネス目標に関連する意味のあるデータを見つける必要があります。  

つまり、非構造化データ（動画、プレゼンテーション、Eメールなど）にアクセスして強化し、それをAIにとって質の高い燃料に変えることができるということです。

すべてのデータの力を解き放つ方法をご覧ください。

私たちが連携するすべての企業はデータ企業です。データが自社の主力製品であると考えるかどうかにかかわらず、それが企業をユニークなものにしています。 Scott Brokaw

IBM、製品・データ統合担当副社長

高品質データの障壁

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

29％

自社の企業データが

生成AIの拡張をサポートするための基準を満たしていると強く同意しているテックリーダーの割合²

61％

データ・リネージュを

生成AIの最大の障壁の一つとして特定したCEOの割合³

データの準備によって可能となる高品質

データ・ガバナンス、オブザーバビリティー、リネージュに関する3段階のフレームワークは、多くのデータ・リーダーにとって価値的あることが証明されています。

お客様事例

AIの新時代が到来

Lockheed Martin社は、46の異種のデータ・システムとツールを単一のプラットフォームに統合するAIトランスフォーメーションを開始しました。

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生成AIにおける成功の鍵はデータ管理なのか

Jim “Bones” Mackayのデータとストラテジーに関する洞察

データはファンタジー・フットボールの勝利にどのように役立つか

次のステップ

IBMの最新サービスにより、組織は構造化データと非構造化データの取り込み、管理、取得が可能となるため、正確かつ高性能な生成AIを拡張できます。