障害予測で7,500万円損失を防いだ…？仕事で成果出す「賢いAI」を育てる“ある条件”
- ありがとうございます！
- いいね！した記事一覧をみる
会員（無料）になると、いいね！でマイページに保存できます。
IT投資を拡大する企業が増える中、多くの組織がAI活用で期待した成果を得られずにいる。高性能なAIツールを導入しても、肝心のデータが不足していたり、質が低かったりすることで、AIの真の価値が発揮されていないのが現状だ。この状況を打破し、AI時代に競争優位を築くための鍵はどこにあるのだろうか。
（Photo/Shutterstock.com）
AIの真価を阻む「データ不足」の深刻な実態
多くの企業が直面しているのは、AIシステムに多額の投資をしても、期待したほどの成果が得られないという現実だろう。近年、ChatGPTやGeminiなどの対話型AIが急速に普及し、チャットボットを中心としたAI活用は大きく前進した。しかし、業務を自律的に処理する「エージェンティックAI」を本格的に使いこなす段階に進むには、依然として高いハードルが存在している。
現在、私たちが日常的に利用しているAIツールは、かつてないほど高度で複雑な処理をこなせるようになった。だが、こうした進化したAIが真の価値を発揮するためには、膨大な計算資源やネットワーク帯域に加え、何よりも「質の高いデータ」が欠かせない。実は、この点こそが企業のAI活用を阻む最大の課題となっている。
専門家によれば、多くの企業がAI導入でつまずく背景には、インフラの制約や信頼性の問題、そして最も深刻な「データギャップ」があるという。このデータギャップとは、単にデータの量が足りないという話ではない。AIが本当に必要とする種類・粒度・文脈を備えたデータが十分に整備されていないことが、本質的な問題なのだ。
それでは、企業はこの壁をどのように乗り越えるべきなのだろうか。
現在、私たちが日常的に利用しているAIツールは、かつてないほど高度で複雑な処理をこなせるようになった。だが、こうした進化したAIが真の価値を発揮するためには、膨大な計算資源やネットワーク帯域に加え、何よりも「質の高いデータ」が欠かせない。実は、この点こそが企業のAI活用を阻む最大の課題となっている。
専門家によれば、多くの企業がAI導入でつまずく背景には、インフラの制約や信頼性の問題、そして最も深刻な「データギャップ」があるという。このデータギャップとは、単にデータの量が足りないという話ではない。AIが本当に必要とする種類・粒度・文脈を備えたデータが十分に整備されていないことが、本質的な問題なのだ。
それでは、企業はこの壁をどのように乗り越えるべきなのだろうか。
この記事の続き ＞＞
-
・なぜ従来のデータ活用では限界があるのか？技術面とビジネス面の課題
・企業は何を見落としている？AIの真の価値を引き出す”ある条件”
・18時間前の障害予測で7,500万円の損失回避を実現する「AI活用」の中身
今すぐビジネス＋IT会員に
ご登録ください。
すべて無料！今日から使える、
仕事に役立つ情報満載！
-
ここでしか見られない
2万本超のオリジナル記事・動画・資料が見放題！
-
完全無料
登録料・月額料なし、完全無料で使い放題！
-
トレンドを聞いて学ぶ
年間1000本超の厳選セミナーに参加し放題！
-
興味関心のみ厳選
トピック（タグ）をフォローして自動収集！
提供企業一覧
- Splunk Services Japan合同会社
関連タグ
タグをフォローすると最新情報が表示されます
