重要なポイント

• AIの性能はデータの質に左右される データ品質が低いと、AIの精度、信頼性、拡張性が制限される。
• データガバナンスによって信頼性の高いAIが実現する 明確な所有権、方針、そして責任ある管理は、より良い成果につながる。
• 強固な基盤、よりスマートなAI 企業がAIから真のビジネス価値を引き出すためには、統一され、統制されたデータが必要である。

根深いビジネス上の課題を克服することは、人間には到底不可能なことのように思えるかもしれません。そのため、業界のリーダーたちが解決策を求めて非人間的な知能に目を向けるのは当然のことと言えるでしょう。

最近のマッキンゼーの報告書では、少なくとも 63の想定される使用例 顧客対応、ソフトウェアエンジニアリング、研究開発、マーケティングおよび営業など、16の業務機能にわたる生成型AI（GenAI）の活用が期待されています。これらの機会を無視することは近視眼的と言えるでしょう。これらのユースケースが完全に導入されれば、推定で数千億ドル規模の経済効果が見込まれます。

GenAIへの需要が高まり、AIツールが普及するにつれ、企業における不適切なデータへの対処が喫緊の課題となっている。 優れたAIの成果 皮切りに 適切に管理されたデータそして、その方法と理由をご説明します。

AIとデータガバナンスの関連性

企業向けAIや大規模言語モデル（LLM）の性能は、学習に使用されるデータの質に左右される。 データ ガバナンスのフレームワーク 組織に常に流入する膨大な量のデータを収集、保存、管理するためのベストプラクティスをガイドする。

クリーニング、検証、整理されていない低品質なデータは、AIの出力品質やビジネス成果に様々な形で影響を与える可能性があります。

• 不正確または偏った出力
• 矛盾する見解と信頼性の低い予測
• 機密データまたは制限データへの言及から生じるコンプライアンス上の問題
• ビジネス上の意思決定に対する信頼の低下
• 社内ユーザーおよび社外顧客からの信頼の低下
• 生産性と効率性の低下

不正確なリスクの特定、評価、および軽減策――たとえ些細な不一致であっても、GenAIが自身の出力に基づいて学習されると、誤りや偏りが増幅され、事態を悪化させる可能性があります。AIを活用する際には、単に物事を成し遂げるだけでなく、物事を正しく行うことに注力することが不可欠です。

ここでいうデータガバナンスとは、制約ではなく構造を提供するものです。適切にクリーニング、ラベル付け、構造化されたデータセットは、AIモデルにとって公平で偏りのない基盤となります。データ形式、命名規則、定義の標準化といった簡単な手順でも、データの不一致を防ぎ、AIモデルの出力精度を向上させることができます。

理想的には 包括的なデータガバナンスフレームワークを確立する GenAIを統合する前に 業務に組み込むことで、次の大きな取り組みが世界的なインパクトを与えるための十分なサポート体制が確保されます。

よりスマートなAIを実現するための、今日の３つのステップ

次期GenAIプロジェクトの基盤を築くことは、正確で信頼性の高いアウトプットとインサイトを得る上で非常に重要であり、チームがビジネス上の課題に直面した際に、迅速かつ自信を持って行動できるようになります。データ基盤を強化するフレームワークを構築する方法をご紹介します。

データ所有権と説明責任を定義する

データガバナンス データ管理は、単なる規則や基準の策定にとどまらず、スピードとセキュリティのバランスを考慮したワークフローの構築も含まれます。データ管理者は、適切に整理され、安全に保護されたデータの重要性を強調する必要があります。

各チームは、担当するデータセット、その品質維持方法、および使用する可能性のある他のデータセットへのアクセス方法を把握しておく必要があります。こうすることで、すべての部門が重要な意思決定に必要なデータに、迅速、継続的、かつ安全にアクセスできることが保証されます。

データプライバシーとコンプライアンスに関する厳格な基準を設ける

お客様のデータは、業界や地域によって様々な規制の対象となります。これらの基準を遵守することは、信頼性、プライバシー、セキュリティにとって非常に重要です。データへのアクセスと保存を規定する法律や規制についてチームに周知徹底させ、常に遵守されるようにしてください。

社内弁護士や技術リーダー（最高プライバシー責任者を含む）による適切な監督があれば、セキュリティ、信頼性、コンプライアンスを犠牲にすることなく、AIの成功を達成できる。

定期的なデータ監査と更新

データのクリーンアップと再構築が完了したら、定期的なチェックと監査を実施して最適な状態を維持してください。具体的には、以下のような手順が考えられます。

• 不要な記録や古い記録を削除する
• データベース間の正確性と一貫性を検証する
• 重複または破損したレコードを識別するための自動化されたプロセス

一貫したデータ管理を行うことで、軽微な問題が重大な危機に発展するのを防ぐことができます。また、将来のトラブルシューティングを最小限に抑え、システム的なデータ問題が業務の進捗を妨げるのを防ぐことにもつながります。

データ品質管理

データの優先順位付けは、AIイニシアチブにとどまらず、組織全体に持続的な好影響をもたらします。根本的な問題に対処せずに低品質なデータを一元化することは、すべてのデータエラーや矛盾を1か所に集約することになり、戦略および業務効率に大きなリスクをもたらします。

最良の結果を得るには、以下を採用することをお勧めします。 データファーストのアプローチこれは、あらゆるAIイニシアチブや大規模なデジタルトランスフォーメーションの第一歩として、データの品質と整合性に取り組む必要があることを意味します。堅牢で信頼性の高いデータ基盤があれば、現在だけでなく将来にわたってビジネス成果を向上させる意思決定が可能になります。このアプローチは、業界リーダーが業務を効率化し、イノベーションを促進し、絶えず変化する市場でリーダーシップを発揮し続けるのに役立ってきました。

成功のための準備

適切なデータガバナンスを実施することで、企業は現在そして将来にわたってGenAIを成功させるための基盤を築くことができます。データ品質を重視することで、適切なデータを適切なタイミングで確実に利用できるようになります。これにより、AIの出力品質が向上し、意思決定が改善され、ビジネス成果も向上します。