生成AIで結果を出せる「データ基盤」はどう作る？つまずく原因は「順番」だった

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OpenAIがChatGPTをリリースしてから約2年半が経過し、「そろそろ生成AIで成果を……」と考えている企業は少なくないだろう。しかし、足元を見ると多くのプロジェクトはPoC（概念実証）にとどまり、使っているのはチャットアプリだけ……というケースが多いのでないだろうか。ここでは、こうした状況を打破して、“今すぐ”成果を出す方法について解説する。

そろそろ生成AIでも成果を出したいのに、データ基盤の課題が山積……

（Photo/Shutterstock.com）

企業のデータ活用は今が「正念場」なワケ

　DXに「データ活用」は欠かせない。ところが、肝心のデータはオンプレミス／クラウドのさまざまなシステムに分散し、そのままだと活用は難しい。このため、多くの企業は、分散したデータを集めて“ためる”ことに躍起になっている。

　だがそこにまず立ちはだかるのは、オンプレミスのレガシーな基幹システムだ。長年使い続けて作り込まれた複雑なシステムには、企業の根幹に関わる重要なデータが蓄積されている。企業としてはぜひ活用したいはずだが、それを取り出して、クラウドのデータと合わせて分析するのは容易ではない。

　一方のクラウドにも問題がある。クラウドサービスは手軽に導入できるため、事業部門がIT部門の承認を経ないで導入する“野良クラウド”が後を絶たない。そのデータをどう収集・管理するかは、IT部門にとって頭の痛い問題だ。さらに、クラウドサービスは乗り換えるのも簡単なため、新旧サービスのデータをいかに引き継ぎ、管理するかも重要だ。

　データを活用したい。しかし、データをためるのも簡単ではない。結果、データ活用がなかなか進まない。もしくは、たまっている一部のデータによる部分的なデータ活用にとどまっている……こうした企業にとって、さらなるプレッシャーとなっているのが「生成AI」だ。

　ChatGPTが登場してすでに2年半が経過した今、社員にチャットを配布する段階はすぎ、「AIエージェント」のような本格的な活用が求められている。それには、今よりももっと大量のデータ、基幹システムにたまっている重要なデータが必要だ。企業のデータ活用は、今まさに正念場を迎えているのだ。

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