生成AI、いまだに「ウソ」ついてる？ データ統合だけでは足りない「致命的な盲点」
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生成AIに自社の売上を分析させたら、もっともらしい「ウソ」が返ってきた──そんな事態が、あなたの会社でも起きるかもしれない。AIの性能がいくら進化しても、社内のデータがバラバラでは正確な分析は難しい。だが、実はただ単にデータを1カ所に集めれば良いという話でもないという。古いシステムからの移行であれば、数年かかる可能性もある。こうした難題を一気に解決する方法はあるのか、その答えを解説する。
AIは進化、でも「データはバラバラ」の残念な実態
先月の売上を地域別に詳しく分析したい。そんなとき、従来はダッシュボードを開いて地域ごとに数字を確認し、さらに詳しい分析が必要になれば専門チームに依頼するのが一般的だった。知りたいことがあっても、すぐには答えが得られない。こうした状況は、多くの企業で見られた。
だが、AIの登場によって状況は変わりつつある。たとえば、「解約リスクの高い顧客を教えてほしい」とAIに尋ねるだけで、分析結果だけでなく、次に取るべき行動まで提示してくれる。従来のようにダッシュボードを操作して数字を読み解くのではなく、AIとの対話を通じて必要な情報を得る。そんな分析の在り方が現実味を帯びてきた。
もっとも、実現は簡単ではない。顧客管理はAシステム、注文管理はBシステムといった具合に、企業が保有するデータは複数のシステムに分散していることが多い。AIがいくら進化しても、分析に必要なデータがバラバラのままでは、正確な答えを導き出すことは難しい。
しかも、データの統合や移行、管理体制の整備には多くの手間がかかる。データを分析して業務に生かしたくても、その準備に追われてしまうのが実情だ。既存システムからの移行には数年かかることもあり、プログラムの書き換えやシステム停止のリスクも無視できない。こうした課題を、どう解決すれば良いのだろうか。
だが、AIの登場によって状況は変わりつつある。たとえば、「解約リスクの高い顧客を教えてほしい」とAIに尋ねるだけで、分析結果だけでなく、次に取るべき行動まで提示してくれる。従来のようにダッシュボードを操作して数字を読み解くのではなく、AIとの対話を通じて必要な情報を得る。そんな分析の在り方が現実味を帯びてきた。
もっとも、実現は簡単ではない。顧客管理はAシステム、注文管理はBシステムといった具合に、企業が保有するデータは複数のシステムに分散していることが多い。AIがいくら進化しても、分析に必要なデータがバラバラのままでは、正確な答えを導き出すことは難しい。
しかも、データの統合や移行、管理体制の整備には多くの手間がかかる。データを分析して業務に生かしたくても、その準備に追われてしまうのが実情だ。既存システムからの移行には数年かかることもあり、プログラムの書き換えやシステム停止のリスクも無視できない。こうした課題を、どう解決すれば良いのだろうか。
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・AIでデータ分析の成否をわける「4つのステップ」
・数年→数カ月も可能？「古いシステム」を刷新する2つの方法
・【デモ】実践して証明、データ移行「自動化の実力」
・AIが「ウソをつく」もう1つの原因
・コスト84％削減、性能33％向上…「驚きの成果」
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