リアルタイムの人工知能とイベント処理

AIをリアルタイムのイベント処理に活用することで、企業は異種のイベント間の点を結び、新しいトレンド、脅威、機会を検知して対応できます。2023年に、IBM Institute for Business Value（IBV）が世界中の2,500人の経営幹部を対象に調査を行い、クラス最高の企業がAIプロジェクトから13%のROIを獲得していることがわかりました。これは平均ROIである5.9%の2倍以上です。

あらゆる企業がAIツールに対するクラス最高のアプローチの採用を目指す中、企業がAIを活用してリアルタイム・イベント処理のユースケースを強化する方法のベスト・プラクティスについて説明します。

ビジネスのスピードを加速させるためには、イベント駆動型アーキテクチャーが不可欠です。これにより、組織はビジネス・チームとITチームが、組織全体で発生する固有の状況についてリアルタイムの情報にアクセスし、解釈し、それに基づいて行動する能力を獲得できるようになります。複雑なイベント処理（CEP）を使用すると、チームは生のビジネス・イベントを関連性のある実行可能な洞察に変換し、重要なデータの永続的な最新のビューを取得し、データを必要な構造内の必要な場所に迅速に移動できるようになります。

人工知能はビジネスにとっても重要であり、ビジネス・プロセスの合理化と戦略的意思決定の改善を可能にする機能を提供します。実際、6,700人のCレベルの経営幹部を対象に調査してIBVが発見したのは、AIを先進的に導入している企業の85%以上が、AIによって運用コストを削減できたということでした。非シンボリックAIは、非構造化データを整理された意味のある情報に変換するのに役立ちます。これにより、データ分析が簡素化され、情報に基づいた意思決定が可能になります。さらに、企業固有の過去のデータから学習するAIアルゴリズムのパターン認識能力により、企業は新たなトレンドを予測し、異常をより早く低遅延で発見することができます。さらに、シンボリックAIは、事実や構造化データについて推論および推測するように設計できるため、複雑なビジネス・シナリオのナビゲートに役立ちます。さらに、クローズド・ソースとオープンソースの両方の大規模言語モデル（LLM）の開発により、AIが平易な自然言語を理解する能力が強化されています。私たちは最新のチャットボットの進化で、その例を確認してきました。これにより、企業は顧客体験を最適化し、カスタマー・ジャーニーにおけるやり取りから洞察を迅速に抽出できるようになります。

人工知能とリアルタイムのイベント処理を橋渡しすることで、企業は両方の面で取り組みを強化し、投資がビジネス目標に確実に影響を及ぼすことができるようになります。リアルタイムのイベント処理は、より高速で正確なAIの実現を促進します。そしてAIは、企業のイベント処理の取り組みをよりインテリジェントにし、顧客への応答性を高めるのに役立ちます。

イベント処理とAIを組み合わせることで、企業は精度の高いデータ駆動型の意思決定による新時代の推進を支援しています。ここでは、イベント処理がAI機能を促進する上で極めて重要な役割を果たす可能性がある方法をいくつか紹介します。

• AIモデルの燃料としてのイベント：人工知能モデルは、ビッグデータに依存してその機能の有効性を高めます。イベント・ストリーミング・プラットフォーム（ESP）は、企業のミッションクリティカルなデータ・ソースからのリアルタイム情報の継続的なパイプラインを提供することで、その中で重要な役割を果たします。これにより、AIモデルは、イベントストリームから移動中に処理されるか、大規模なデータセットにプールされるかに関係なく、最新のデータに確実にアクセスできるようになり、モデルがより効果的にトレーニングされ、ビジネスのスピードで動作できるようになります。
• 予測的洞察としての集計：ビジネス環境全体のさまざまなソースからのデータを統合する集約は、機械学習（ML）アルゴリズムの貴重な予測変数として機能します。APIを繰り返しポーリングしたり、バッチでデータが処理されるのを待ったりするのとは対照的に、イベント処理は、これらの集計を増分的に計算し、未加工のイベントのストリームが生成されると継続的に動作します。ストリーム分析を使用することで、モデルの予測の速度と精度を向上させることができます。
• AIを効果的に適用するための最新のコンテキスト：イベント処理は、AIのパワーを活用するために必要なリアルタイムのビジネス・コンテキストを形成する上で重要な役割を果たします。イベント処理は、進行中のビジネス・シナリオの理解を継続的に更新し、改良するのに役立ちます。これは、機械学習モデル（MLモデル）のトレーニングを通じて、過去のデータから得られた洞察が、現在において実用的で適用可能なものであることを保証するのに役立ちます。たとえば、AIが顧客が解約寸前の可能性があるという予測を示す場合、特定の顧客に関する現在の知識のコンテキストに基づいてこの予測を検討することが重要です。この知識は静的なものではなく、新しいイベントデータは、やり取りのたびに最新の知識を進化させ、意思決定と介入を導くのに役立ちます。

イベント処理とAIの間のギャップを埋めることで、企業はAIモデルのトレーニング用のリアルタイムデータを提供し、実行中のデータ処理を活用して、予測の改善に役立つライブ集計を計算し、最新のビジネス・コンテキスト内でAIが効果的に適用されるようにするのを支援します。

人工知能により、動的で複雑なデータのランドスケープにおけるイベント・ストリーム処理のインテリジェントと応答性を向上させることができます。AIでイベント主導型の取り組みを強化する方法をいくつかご紹介します。

• 異常検知とパターン認識：異常を検知し、パターンを認識する人工知能の能力は、イベント処理を大幅に強化するのに役立ちます。AIは、絶え間なく流れる未加工のビジネス・イベントを選別して、異常や重要な傾向を特定できます。過去の分析とライブイベント・パターン認識を組み合わせることで、企業はチームがより詳細なプロフィールを作成し、潜在的な脅威や新しい顧客機会に積極的に対応するよう支援します。
• 相関関係と因果関係の推論：人工知能は、リアルタイム・イベント処理ツールに、主要なビジネス・メトリクスとデータ・ストリーム間の相関関係と因果関係を推論する機能を装備するのに役立ちます。これは、AIがビジネス・イベントのストリーム間の関係を特定するだけでなく、これまで考慮されていなかったビジネス・シナリオを明らかにする原因と結果のダイナミクスも明らかにできることを意味します。
• 非構造化データの解釈：非構造化データには、未活用の洞察が含まれることがよくあります。AIは、平易な自然言語の理解や、受信イベントに含まれる他の種類の非構造化データの解釈に優れています。この機能は、一見混沌としているように見える、または整理されていないイベントソースから貴重な情報を抽出することで、イベント処理システムの全体的なインテリジェンスを強化するのに役立ちます。

IBMのエキスパートに連絡してIBM Event Automationのカスタムデモをリクエストしましょう。ビジネス・イベントを有効化し、リアルタイム・データ分析を強化し、インテリジェントな自動化を有効にすることで、チームにどのように役立つかを確認することができます。

IBM Event Automationは、オープン・テクノロジー上に構築された完全に構成可能なソリューションで、以下の機能を備えています。

• イベント・ストリーミング：エンタープライズ・グレードのApache Kafkaを使用して、リアルタイムのビジネス・イベントの未加工のストリームを収集し、配布します。
• イベント・エンドポイント管理：非同期API仕様に従って、イベントを簡単に記述し、文書化します。制御とガバナンスを維持しながら、共有と再利用を促進します。
• イベント処理：Apache Flinkのパワーを活用して、直感的なローコードのオーサリング・キャンバスでSQLストリーム処理フローを構築し、即座にテストできます。

企業全体で独自の包括的で構成可能なイベント駆動型アーキテクチャーを構築または強化する方法については、こちらをご覧ください。