Synitiの第2四半期リリース内容：AI向け非構造化データ品質の向上

市場全体で見られる状況に直接対応するため、Synitiは非構造化データの品質に焦点を当てた新しいAI対応機能を導入しました。AIを実際の業務に導入しようとする組織が、ますます頻繁に共通の障壁に直面しているのを目の当たりにしています。課題はモデルの構築や展開ではなく、それらのシステムが依存するデータが大規模な意思決定をサポートできる状態になっていることを確認することにあります。

Synitiの最新の第2四半期リリースでは、データ品質へのアプローチを構造化システムだけでなく、AI駆動型プロセスにますます活用されるドキュメントやコンテンツにも拡張しています。このリリースは、非構造化データに対してもガバナンス、検証、継続的なモニタリングを提供することで、AIの出力が実際のビジネス運営と整合するように設計されています。 

AIイノベーションをパイロット段階から実行段階へ移行させる

過去1年間、企業は管理された環境下でAIが生産性を向上させ、洞察を生み出すことができることを実証してきた。AIは業務内での活用がますます進んでおり、今後はビジネスプロセス全体を通して安定したパフォーマンスを発揮し、財務面および業務面に直接的な影響を与える意思決定を支援することが期待されている。 

しかし、組織がパイロット段階を終えて本格的に導入を進めるにつれ、繰り返し発生する問題に直面しています。それは、成果物が実際の業務運営状況を反映していないという点です。そして、彼らは「これはモデルの限界なのか？それともそれを支えるシステムの限界なのか？」と疑問に思うことになります。AI導入準備の上位にいる人々は、当然ながら問題の根本原因を探るために基盤となるデータに目を向けますが、見落とされがちな重大なギャップが存在します。そして、このギャップこそが、AIが本格的に導入される前に、その実行の可能性を著しく損なっているのです。

AIはデータとしてカウントされる範囲を拡大している

従来、企業システムはERPプラットフォーム内の構造化データセットに依存しており、エラーが発生すると即座に影響が生じるため、データは慎重にクレンジングおよび検証されていた。

その結果、構造化データは数十年にわたり管理されてきたのに対し、非構造化コンテンツはそうではありませんでした。非構造化データは、一貫した所有権、検証、またはビジネスルールとの整合性がないまま、システム全体に蓄積されてきました。企業情報の約80%は非構造化データですが、構造化データと同じ厳格さで扱われてきませんでした。

これまでは、人間が解釈することである程度対処できていたが、AIが構造化データと非構造化データの両方を利用して処理しようとすると、問題の本質が浮き彫りになる。

AIの規模拡大は、技術的な複雑さだけでなく、運用上のリスクももたらす。

組織がAIの実験的なユースケースから運用展開へと移行するにつれ、AIシステムは企業コンテンツの多様性と一貫性の欠如に直面する。契約書、ポリシー、製品ドキュメント、サービス記録、その他構造化システムでは捉えられない重要なコンテキストを含む非構造化コンテンツがAIシステムに取り込まれることになる。

組織がこれまでデータを適切に管理してこなかったというわけではない。ガバナンス、品質管理、所有権モデルは、明確なルールに基づいてデータを定義、検証、適用できる構造化システムを中心に構築されてきた。非構造化コンテンツは、そうした管理の対象外であり、多くの場合、標準化が不十分なまま各事業部門によって非公式に管理されてきた。 

これまで、これらのプロセスはある程度組織のペースを維持するのに役立ってきた。しかし、AIが業務にさらに統合されるにつれて、その効果的な実行能力は著しく低下する。 

組織は、これまで信頼できる情報源として管理されてこなかったコンテンツをAIで処理することを求めている。そのため、データ品質は従来の基準を超え、正確性、最新性、一貫性、完全性、コンプライアンスへの適合性といった要素を考慮に入れる必要がある。

これらの特性がなければ、非構造化コンテンツは意思決定の信頼できる基盤とはなり得ません。問題はアクセスのしやすさではなく、コンテンツが行動に適しているかどうかです。組織は、AIへの対応準備において、構造化データと非構造化データの両方を優先的に扱う必要があります。 

AIイノベーションを活用してAIにおけるデータ品質ギャップを解消する

これが第2四半期リリースの基盤です。単にAI機能の拡張に参加するだけでなく、それらの機能が価値をもたらすのか、それともリスクをもたらすのかを決定づける問題に対処することにあります。

市場からのシグナルは明確だ。企業が主に求めているのは、AI機能の拡充ではなく、それらの機能を支えるデータの信頼性をどのように確保するかということだ。

これを受けて、当社はデータ品質に対するアプローチを非構造化コンテンツの領域にも拡大しました。その目的は、構造化データに適用されているのと同レベルの厳密さを、現在AIシステムの入力として使用されている文書やコンテンツにも適用するとともに、既存のコンテンツを継続的に評価することです。

継続的なモニタリングと積極的な検証を組み合わせることで、このアプローチは企業コンテンツの現状と、それを形成するプロセス両方に対応します。品質が当然のこととして期待されるのではなく、通常の業務の一環として管理されるシステムを構築します。

これらの機能がどのように連携して動作するかを以下に示します。

1. 接続されたソースからドキュメントが取り込まれ、意味のあるカテゴリまたはデータセット（契約書と発注書など）に分類されます。正確性は文脈によって異なるため、使用される品質基準はドキュメントの種類によって異なる場合があります。 
2. 支払い条件、管轄区域、価格設定条件などの重要な要素は、事業体や業務プロセスに合わせて抽出されます。
3. このデータはその後、2つのモードで品質管理の対象となります。

• 受動的な監視新規または更新された文書を継続的に評価する
• アクティブバリデーションアップロード時に定義されたルールに基づいてドキュメントをチェックします

入力段階で検証を導入することで、組織は問題が業務に影響を与える前に特定し、事後対応から予防へと移行できます。問題が発生した場合、フィードバックは明確で、合格／不合格の結果は文書レベルの証拠によって裏付けられます。

4. 集計レベルでは、ダッシュボードは文書の種類、カテゴリ、ルール全体にわたる可視性を提供し、組織がパターンを特定し、是正措置の優先順位を付け、リスクを積極的に管理することを可能にします。

Syniti Knowledge Platformで非構造化データを大規模に管理する方法については、こちらをご覧ください。 

データ品質がビジネスパフォーマンスを左右する要因となる

このように非構造化コンテンツを管理すると、その影響は技術的な信頼性にとどまらず、ビジネス成果にも及ぶ。

• 契約条件が一貫して適用されることで、収益の漏洩が削減される。
• 財務プロセスがより信頼性のあるものになる
• 業務フローの中断が少なくなる

最も重要なのは、AIの出力が実際のビジネス運営方法と一致するにつれて、AIへの信頼が高まるという点です。この一致があれば、組織はAIを個別のユースケースを超えて拡張できます。一致がなければ、どんなに優れた技術を使っても、その効果は限定的なものにとどまります。

AIは、その基盤を強化するだろう

AIの導入が進むにつれ、能力と準備状況の区別がより明確になってきている。AIシステムは、データ環境の質を反映し、増幅させる。断片化は一貫性の欠如を生み、ガバナンスは信頼性を生み出す。

その意味するところは明白だ。AIの成功は、モデルの高度化よりもデータの信頼性に大きく左右される。この基盤に投資する組織は、実験段階から持続的な成果へと移行できる。そうでない組織は、規模拡大に苦労するだろう。

AIアシスタントからワークフローに組み込まれたシステムへの進化に伴い、データ品質の重要性はますます高まるだろう。データとアクションの距離が縮まるにつれ、データの不整合による影響はより直接的なものとなる。

その意味で、AIの未来はモデルやアルゴリズムの進歩だけで決まるのではなく、組織が大規模な意思決定を支えるのに十分な信頼性のあるデータ基盤を構築できるかどうかにかかっている。

当社の非構造化データ品質機能は、この変化への直接的な対応です。AIが業務に組み込まれるにつれて、成功はテクノロジーが何ができるかよりも、それが依存するデータが適切かどうかに大きく左右されるようになります。 ビジネス対応―あらゆる形態のビジネスプロセスにおいて、統制され、検証され、整合されている。