AIデータ・パイプラインとは？

AIデータ・パイプラインとは、人工知能（AI）モデルの開発、トレーニング、展開のためのデータを取り込み、変換し、継続的に配信するシステムのことです。

従来のバッチ指向のデータ・パイプラインは、最新のAIワークフローのサポートにあまり適していません。管理された低遅延のデータを一貫して提供する機能が欠けており、脆弱なアーキテクチャーのために拡張性が制限されます。

今日の企業は、その影響を実感しています。IBM Institute for Business Value（IBV）が2025年に最高データ責任者を対象に実施した調査では、自社のデータ機能がAIを活用した収益源を支えると考えていると回答したのはわずか26％でした。

最新のAIデータ・パイプラインは、データの鮮度に対するAIの要求に対応するために、大量の多様なデータを取り込んで迅速に処理するように設計されています。また、メタデータ、リネージュ、ビジネス定義、ガバナンスルールを組み合わせてデータをエンリッチ化し、AIモデルが安全かつ効果的にデータを解釈できるようにします。データは通常、高速なデータ・アクセスを促進するように設計されたスケーラブルで分散されたアーキテクチャーに保管されます。

AIツールとエージェント型AIデータ・エンジニアリングは、AIデータ・パイプラインの主要なプロセスを加速および合理化するのに役立ちます。言い換えれば、組織はAIを使用して、AI自体を運用化し、最適化することができます。

従来のデータパイプラインは構造化データの処理とストレージのために設計されており、しばしば予測可能なワークロードを通じて、定期的なバッチ処理がスケジュールされます。データは通常、ソースシステムから抽出され、データ ウェアハウスに読み込まれ、抽出・変換・ロード(ETL) プロセス (ETLパイプラインとも呼ばれる) を通じて解析されます。このアプローチは、時間に余裕のあるデータ処理やリレーショナルデータベースに整理されたデータ・セットでうまく機能し(続け)ます。

バッチ処理により、たとえば、組織は都合の良い時間帯（システムに負荷がかかる可能性が低い夜間など）にジョブを分散することで、リソースの使用を最適化できます。ジョブが完了すると、成果はダッシュボードに入力され、データ収集や取り込みが済んでからビジネス判断の参考に活用されます。

しかし、AI ワークロードのデータには、従来のパイプラインでは実行できない全く異なるアプローチが必要です。従来のパイプラインアーキテクチャでは、以下の問題への対応が困難です。

• リアルタイム・インテリジェンス：正確でタイムリーな意思決定に必要なリアルタイムおよびほぼリアルタイムのデータのストリーミング
  
  
• データ統合：生成AIモデルや検索拡張生成（RAG）で使用される非構造化データを含む、異種のソースからのデータの統合
  
  
• 機械学習への対応：未加工データから派生した属性のリポジトリである機能ストアを、機械学習モデルのインプットとして使用する
  
  
• コンテキスト理解：情報を単に利用可能にするだけでなく、理解されるようにデータをコンテキスト化する機能
  
  
• 信頼できるガバナンス：ガバナンスとリネージュの追跡により、データの問題に関して、動きの速いワークフローで下流工程に影響を与える前に確実に対処できるようにする

さらに、従来のパイプラインは以前から、柔軟性に欠け、不安定であることが知られています。たとえば、スキーマの変更や列の名前変更など、予期しないアップストリームの変更によってパイプラインの障害が発生した場合、デバッグに何時間もかかる可能性があります。

また、従来のパイプライン内のハードコード・ロジックでは、変更に骨の折れるプロセスが必要になるため、変革的なAIイニシアチブに必要な拡張性とカスタマイズを実現することが困難になります。ニーズが変化した場合、データエンジニアは既存のデータパイプラインを壊してしまうことを恐れて、調整するよりも新しいデータパイプラインを構築することを好む傾向があり、その結果、パイプラインが乱立し、技術的負債が生じることがあります。

従来のパイプラインを使用してAIモデルにデータを配信した場合、データの古さ、データ品質の低下、その他の問題によりモデルのパフォーマンスが妨げられる可能性があります。

IBM Institute for Business Valueの研究者は、2025年のレポートで次のように述べています。「AIへの対応は、クリーンなデータ以上のものから始まります。AIが必要とする場所、タイミングで、高品質のデータを利用できるようにするアーキテクチャーが必要です。」

AIデータパイプラインは、AIモデルとAI搭載アプリケーションの要求に合わせて主要な機能を備えた、そのようなアーキテクチャを提供します。さまざまなデータソースから情報を取り込むことができ、データが取り込まれると、多くの場合、「シフトレフト」アプローチを採用して、ソースの近くでデータを処理することで、レイテンシーを短縮し、データの高い鮮度を実現します。

AIデータ・パイプラインは、データ・フローを加速するだけでなく、非構造化データを統合する機能を通じて、利用可能なデータの幅も拡大します。非構造化データは企業が生成するデータの大部分を占めており、実行可能な洞察が豊富な情報源ですが、かつては分析やAIユースケースにはほとんど利用できませんでした。

AIデータパイプラインでは、非構造化データがベクトル埋め込みに変換されるため、生成AIモデルや検索拡張生成への利用が可能になります。

AIデータ・パイプラインのフレームワークには、従来のデータ・パイプラインと多くの類似点があります。ただし、AIデータパイプラインは、AIモデルのトレーニングと性能を最適化するようにカスタマイズされた方法でデータの取り込み、統合、エンリッチ化、保管を行うという点で他とは一線を画しています。

AIデータ・パイプラインは、さまざまなソースから、非構造化データやリアルタイム・データを含む未加工データに接続し、取り込みます。これらのソースには、イベント・ストリーム、API、アプリケーションが含まれる場合があり、オンプレミスやハイブリッドクラウド環境など無数の環境から生じます。Apache Kafkaなどのイベント・ストリーミング・プラットフォームは、AIデータ・パイプラインの低遅延かつ高スループットの配信を可能にします。

データ前処理の過程で、データは元のフォーマット、データ型、ソースに関係なくAIが利用可能になるように統合・変換されます。AIデータパイプラインにおけるデータ変換の性質は、データ統合のスタイルとプロセスによって異なります。

ストリーミング・データの統合は、新しいデータの移動中にリアルタイム・データ（たとえば、モノのインターネット（IoT）センサーの読み取り値）を変換し、AI搭載アプリケーションですぐに使用できるようにします。非構造化データの統合は、テキスト抽出やデータクリーニングなどの機能を用いて多様なデータを変換し、ベクター埋め込みやベクターデータベースストレージを通じてAIのユースケースに利用可能にします。

フィーチャー・エンジニアリングはデータ変換の一種ですが、その目的はより厳密に定義されており、未加工データを機械学習モデルで使える機械可読形式に変換することを指します。フィーチャー・エンジニアリングでは、モデル・トレーニングの前に、トレーニング対象のモデルの種類とトレーニング対象のタスクに最も関連するデータの側面を選択する必要があります。

フィーチャー・エンジニアリングはデータサイエンティストが手動で行う場合もありますが、自動化されたフィーチャー・エンジニアリングに関する研究も進んでいます。¹

データ・セットが従来の方法とフィーチャー・エンジニアリングによって変換された後は、多くの場合、トレーニング用、フィッティング用（アルゴリズムのパラメーターの調整用）、テスト用の3つのセットに分割されます。これら3つのセットについては、反復的なプロセスでモデルを実行します。これは、モデルが精度または有用性の基準を満たすまで続けられます。AIデータ・パイプラインは、必要に応じて再トレーニングするために新しいデータをモデルに提供することもできます。

トレーニング・データセットの準備には、モデル・トレーニングの種類によっては、注釈（未加工データに意味のあるラベルを追加するプロセス）が含まれる場合もあります。たとえば、大規模言語モデル（LLM）は、最初はラベルなしデータでトレーニングされますが、後にラベル付きデータセットで微調整されることもあります。

AIデータパイプラインのデータストレージは、大規模なデータセット、高速データアクセス、および高負荷コンピューティング要件向けに設計されています。これは、オブジェクト・ストレージや並列ファイルシステムなどのスケーラブルなアーキテクチャを使用し、複数のノード間でデータを同時処理します。そのため、AIアプリケーションはリアルタイムのデータを迅速に処理できます。

AI向けデータ・ストレージは、クラウドベース環境やエッジ環境を含む異種のデータソースをまたいだアクセスを提供します。AIデータストレージのストレージリポジトリには、データウェアハウス、データレイク、データレイクハウスなどがあります。このようなリポジトリには異なる機能があるため、多くのエンタープライズ・データ・アーキテクチャーには2つのタイプまたは3つすべてのタイプが含まれています。

トレーニングされたモデルがデプロイされると、AIデータパイプラインは推論に使用されるデータを提供します。推論では、モデルがトレーニングデータから学習したパターンを使用して、新しいデータに基づく、かつ実際のユースケースに合わせた正しいアウトプットを予測します。

推論の種類には、オンライン（リアルタイム）推論とバッチ推論があります。オンライン推論では、リアルタイムの意思決定をサポートするためにデータが即座にインプットされます。バッチ推論では、モデルは大量のデータをグループ（バッチ）に分け、決められた時間に非同期的に処理します。これは、処理の迅速性が優先事項ではない場合に、コストを抑えられる選択肢です。

コンテキスト・エンジニアリングとは、データをより適切に解釈できるように、AIモデルに提供されたコンテキストを構造化および最適化するプロセスです。これはAIデータ・パイプラインのさまざまなフェーズ（セマンティック・モデルの定義、メタデータのエンリッチ化、ビジネス定義の標準化、システム間でのエンティティ関係のマッピングなど）を通じて行われます。²

データガバナンスは、データの品質、セキュリティ、可用性に重点を置いたデータ管理分野です。これには、AIデータとワークロードの全体にわたってアクセス制御、ポリシー、リネージュ追跡を確立することが含まれます。オブザーバビリティー ツールは、モデルの性能に影響を与え、モデルの再学習や再校正が必要になる原因となるデータバイアスや異常、その他の問題を検知できます。

エージェント型AIデータ・エンジニアリングとは、データを集約および分析するシステム、つまりデータ・パイプラインの作成と保守を改善および加速することを目的としてAIエージェントをデプロイメントすることです。

多くの企業が、AIエージェントを活用し、AIモデルへのデータ提供を最適化しつつ、データエンジニアリングチームの生産性を向上させています。AIエージェントは以下のことを可能にします。

• データ・パイプラインの作成を自動化
  
  
• 自然言語プロンプトに基づいたパイプラインの設計
  
  
• データ変換の実行
  
  
• ジョブの各部分に対する最適な統合スタイルの選択
  
  
• パイプラインの監視と、スキーマのドリフト、データの異常、およびデータ品質の問題の検知
  
  
• 問題を修復するための推奨事項の作成と、その推奨事項に基づいた動作

Gartnerは、2027年までに、データ統合ツール内でAIアシスタントとAIを活用したワークフローを使用することにより、手作業が60%削減されると予測しています。³

AIデータ・パイプラインは、AIイニシアチブのためにデータを最適化することに加え、企業に幅広いメリットをもたらします。たとえば、以下のようなものがあります。

• データ品質の向上
• アジャイルインテリジェンス
• より強力な洞察
• データ・サイロの削減
• コンプライアンスサポート
• 拡張性とカスタマイズ性
• プロアクティブな問題修復
• データ・エンジニアリングの民主化
• 手作業の削減

AIデータ・パイプラインは、AIワークロードを活用してビジネス成果を生み出すあらゆる企業にとって価値があります。

ストリーミングデータと機械学習は、より迅速かつ正確な不正アクセス検知を可能にします。機械学習モデルの一種であるニューラル・ネットワークは、受信トランザクションを監視し、データを分析し、不正行為にフラグを立てることができます。

AIを活用したリアルタイムデータ分析は、迅速でパーソナライズされた顧客体験を促進できます。たとえば、顧客のウェブサイト閲覧活動を追跡することで、即座にパーソナライズされた商品を推薦することが可能になります。

AIデータ・パイプラインは、データをベクトル埋め込みに整理することで、ベクトル・データベースから情報を取得するRAGを強化します。また、RAGは、生成AIアプリケーションが新たに取得したデータに基づいて正確かつ最新のアウトプットを生成できるよう支援します。