分析の進化：第1世代から生成AIへ
公開日 2024年11月22日
Hadoopなどのビッグデータ技術が登場した初期のデータ革命から、生成AIの今日の進歩まで振り返ると、私たちが極めて重要な時期にいることは明らかです。今の時代、組織はAIの可能性を最大限に活用するために戦略的な変化を起こす必要があります。IBMでは、この展望を企業にとって具体的な価値に変え、AI主導の環境で前進し成功できるようにすることに重点を置いています。
人工知能の発明の伝統を持つIBMは、この進化を牽引する独自の立場にあります。しかし、私たちが生成AI時代に突入するにあたり、今後の道は単なる技術の進歩以上のものになります。それは信頼、協力、そして簡素化に関するものです。今日、データは膨大で強力ですが、その真の価値は、それをいかにうまく活用し、管理して実用的な洞察を引き出すことができるかにあります。生成AIがビジネスに真の変革をもたらすには、その用途を簡素化し、企業トランスフォーメーションの幅広い戦略の中にシームレスに適合させる必要があります。
The DX Leaders
「The DX Leaders」は日本語でお届けするニュースレターです。AI活用のグローバル・トレンドや日本の市場動向を踏まえたDX、生成AIの最新情報を毎月お届けします。
CIO と話をすると、共通のテーマが明らかになります。それは、「マルチワールド」で生成AIを管理するのは複雑きわまるということです。マルチクラウド、マルチモデル、マルチモーダル システムから、数年にわたる実装戦略に至るまで、これらの複雑さを乗り越えるのは簡単な作業ではありません。生成AIの可能性は否定できませんが、CIOの約3分の2は、一貫性のある戦略の欠如が原因で、この分野での進捗に満足していません。その課題は、これらのさまざまな側面を簡素化するだけでなく、同期させて有意義な成果を促進するロードマップを構築することにあります。
IBM にとって、それはオーケストレーターとしての役割を重視し、多様な要素に調和をもたらす信頼できるパートナーとして機能することを意味します。当社は自分たちをデータ・オーケストレーションの「指揮者」と考えています。データ・モデル、クラウド・プラットフォーム、AIエージェントなどの各コンポーネントは、企業トランスフォーメーションという共通の目標に向かって協働するためにシームレスに統合される必要があります。
IBMお客様事例
お客様のビジネス課題（顧客満足度の向上、営業力強化、コスト削減、業務改善、セキュリティー強化、システム運用管理の改善、グローバル展開、社会貢献など）を解決した多岐にわたる事例のご紹介です。
私たちが目の当たりにしているクリティカルの進化の 1 つは、従来のダッシュボードから協力的で信頼できるエージェントの世界への移行です。
Hadoopの初期と第1世代のビッグデータ分析の時代から、私たちは長い道のりを歩んできました。この新しい時代は次のことを特徴としています。
- 自律エージェント：独立して動作できる自己学習、自己修復、自己最適化システム
- リアルタイム処理：即時のデータ統合、分析、意思決定
- 拡張性：多様なソースからの膨大な量のデータを簡単に処理
アシスタントは特定の用途に関する洞察を提供しますが、エージェントはそれ以上の洞察を提供します。エージェントは分野を越えてコラボレーションし、複雑なワークフローやオーケストレーションを実行し、透明性と説明責任のある方法でデータを実行可能なようにすることができます。企業にとって、これは意思決定の迅速化、データへの信頼の向上、ビジネス成果の向上を意味します。
IBM Consulting®やIBM Research®などのチームは、クライアントのユニークなニーズに対応するために、クライアントと一緒にイノベーションを推進しています。生成AIは決して「万能」なソリューションではありません。カスタマイズ、共感、そして企業が直面する特定の課題に対する深い理解が必要です。それは、テクノロジーのためのテクノロジーを提供するだけでなく、顧客中心で実際の問題を解決するように設計されたシステムを構築することです。
IBM のハイブリッドかつオープンなアプローチにより、あらゆるクラウド、あらゆるモデル、あらゆるビジネス目標に適合するソリューションを作成できます。この適応性と、ガバナンスおよび透明性に対する当社の取り組みを組み合わせることで、当社は今後 10 年間のAIトランスフォーメーションを乗り切る企業をサポートできる立場にあります。
ここでは、データ統合とオートメーションの将来をより深く理解するために注目すべき重要なトレンドをいくつか紹介します。
- エージェントベースのアーキテクチャー：今後は、自律的な意思決定を可能にするエージェントベースのアーキテクチャーを採用する組織が増えていくことが予想されます。
- リアルタイムのデータ統合：リアルタイムでデータを統合する機能は、競争力を維持しようとする企業にとって必須条件となります。
- 説明可能なAI：エージェントがより多くの意思決定の責任を負うにつれて、説明可能性がAI開発の重要な側面になります。
- 人間とエージェントのコラボレーション：最も効果的な組織とは、人間の直感とエージェントベースのオートメーションのバランスを取る組織です。
この革新的なテクノロジーとともに進化する意欲のある企業にとって、自動化されたデータ駆動型の意思決定の可能性は、かつてないほど実現可能になっています。今の問題は、飛躍するかどうかではなく、企業がどれだけ速くこれらのプロアクティブで自立した BI ソリューションに移行して競争で優位に立ち、データ統合とオートメーションの時代に何が可能かを再定義できるかにかかっています。IBMでは、企業が自社のデータを、成長を促進する信頼できる実行可能な洞察に変換できるよう支援することに取り組んでいます。
参考情報
企業が繁栄するには、データを活用して顧客ロイヤルティーを構築し、ビジネス・プロセスを自動化し、AI駆動型のソリューションで業務を刷新する必要があります。
IBMコンサルティングと連携することで、企業データの価値を引き出し、ビジネス上の優位性をもたらす洞察を活用した組織を構築します。
より良い意思決定を可能にする、AIを活用して洞察を引き出すCognos Analytics 12.0をご紹介します。