変革の最前線を見つける

インフォマティカ・ジャパン株式会社
テクニカルセールス本部
シニアプリンシパルソリューションアーキテクト
喜多 将司 氏

　すでに多くの企業がAzure OpenAIやGoogle GeminiといったAIツールを導入し、ビジネスに活用していこうとしている。その一方で、生成AIを本格利用していくにはまだ懸念を抱える企業も多く、PoC（概念実証）から本番運用へ移行できないケースも少なくない。

　「生成AIの本番移行を妨げている最大の要因は、データにまつわる課題です。具体的には、データの品質やプライバシー保護、ガバナンスといった課題がクリアされていないということ。つまりデータが“AIレディ”な状態になっていないわけです」とインフォマティカ・ジャパンの喜多将司氏は指摘する。

10個の設問をクリアすることで
「3つのR」の要件を満たす

　AIレディな状態のデータを実現するうえで、企業における重要な要件となるのが「3つのR」である。すなわち、学習や推論に必要な情報が過不足なく含まれている関連性のあるデータ（Relevant Data）、欠損や誤り、異常等の問題が少なく、安定した品質が保たれている堅牢なデータ（Robust Data）、そしてプライバシー、公平性、透明性、説明責任等が担保されている責任あるデータ（Responsible Data）がこれに当たる。

　これら3つの要件にかかわる自社の成熟度は、次に示す10の設問に答えていくことで把握できる。「これらは、先進的な生成AI活用で知られる、グローバルなビジネスを展開する国内の製薬会社が設定しているものです」と喜多氏は紹介する。

　まず、Relevant Dataについては、顧客や商品にかかわる他事業部のデータがどこにあるか分かるか、そのデータにアクセスし、その他のデータと迅速に組み合わせられるか、それらデータはBIツールへの取り込みだけでなく、API経由でアクセスが可能か、そして構造化データだけでなく、非構造化データにも同様にアクセスできるかの4つの設問。

　また、Robust Dataに関しては、データ品質の良し悪しが定量的に可視化されているか、前者で定めたデータ品質標準があり、それを遵守しているか、顧客や商品のIDやマスターの標準があって、それが遵守されているかという3つの設問。さらにResponsible Dataについて、AIがどのデータを入力していて、どの業務に使っているかが分かっているか、分析データやAIの利用に当たり、申請や承認のプロセスがあるか、そして全社で定めたデータアクセスの標準があり、それが遵守できているかという3つの問いである。

　言い換えれば、以上10の質問に対しすべて『Yes』と答えられるデータ環境の構築を目指すことが、AIレディなデータ環境を用意することにつながる。「日本企業におけるAIレディなデータを準備できている企業は未だ10～20％程度というアンケート結果もあり、今後はよりデータ準備に着目したデータマネジメントの重要性が高まってきます」と喜多氏は指摘する。

　インフォマティカでは、生成AIやAI Copilotの力を借りて、データの発見から共有、民主化に至る各種マネジメントツールを用意する。そしてこれらツールを横串で、データを価値に変える「Intelligent Data Management Cloud（IDMC）」も提供する。IDMCでは各種システムから収集した様々な種類のメタデータをCLAIREと呼ばれるAIにより、各機能に情報をフィードバックすることができ、その活用により、AIレディなデータ環境の実現を容易にすることが可能だ。

インフォマティカが提供する「Intelligent Data Management Cloud（IDMC）」
データの発見から共有、アクセス＆統合、民主化に至る各種マネジメントツールを横断し、“AIレディ”なデータ環境の実現に貢献する

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