エンタープライズAIに必要な高品質のデータを取得

AIにとって、データ品質ほど基本的なものはありません。目的に適合し、適切に準備され、ニーズに合わせて調整されていることをどのように確認できるのでしょうか。

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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
幾何学的な3D正方形と円のアイソメトリック図
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。
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抽象的なロケット・タービンの3Dレンダリングのクローズアップ
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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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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。

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脚注

1 Agentic AI has an unstructured data problem: IBM is unveiling a solution、Edward Calvesbert、IBM、2025年。
2 6 blind spots tech leaders must reveal、IBM Institute for Business Value、2024年。
3 CEO decision-making in the age of AI: Act with intention、IBM Institute for Business Value、2023年。