AIとデータ管理がテクノロジーの新たな最強タッグである理由

組み合わせることで印象が変わるものがあります。たとえば、マリオとルイージ、ヌテラ(チョコレートスプレッド)にディップした辛口のチートススナック(先入観は禁物)などです。ビヨンセとジェイ・Zや、スパイダーマンと多元宇宙の仲間を思い浮かべてください。ベストマッチというだけでなく、お互いを高め合っています。同じことが、AI導入とデータ戦略にも当てはまります。単独でもしっかりと効果を発揮しますが、組み合わせれば計り知れない相乗効果が生まれるのです。

それというのも、AIはクリーンで高品質なデータに依存するため、AIイニシアチブの成功には強力かつ持続可能なデータ管理戦略が不可欠だからです。そして、その逆も同じです。AIは、ワークフローの自動化、生産性の向上、異常の早期検出を通じてデータの正確性と信頼性を保つことで、データ管理プラクティスを補完してくれるのです。 

Splunkのレポート「データ管理の新たなルール」では、AIとデータ管理がどのように補完し合うかを説明しています。とはいえ、AIはデータに課題をもたらす可能性もあるため、その点についても触れていきます。では、調査結果の概要と合わせて、AIとデータ管理がデータ環境やビジネスの未来にどのようなメリットをもたらすかを見ていきましょう。

データ管理がAI導入の成果を高める

ご存じの通り、優れたデータ管理戦略は、現在や将来のAI導入の成果を大幅に高めてくれます。85%という多くの回答者が、自社のAIモデルの成功はクリーンで高品質なデータによって支えられており、そこでは優れたデータ管理戦略が大きな役割を果たしていると答えています。 

実際、調査参加者は、強力なデータ管理戦略がさまざまな分野にわたって多大なメリットをもたらしていると報告しています。最も重要なことは、AIの成功はデータの正確性にかかっているということです。回答者の82%は、入念なデータ戦略によって機械学習モデルの精度が向上したと述べています。一方、74%は、データ管理の取り組みによりAIモデルの学習元となるデータセットのバイアスが軽減したと報告しています。 

正確なデータにより、組織は的確なインサイトを生成し、信頼できる成果に基づいて安定した基盤を築けるようになります。まさにそのとおり、回答者の85%がデータ管理戦略によって貴重なインサイトを生成するのに十分な量と多様なデータが提供されていると述べ、81%がデータ管理戦略によってAIモデルが結論に至った経緯を簡単に説明できるようになったと言っています。 

セキュリティとオブザーバビリティ(可観測性)の分野では、81%の組織が関連ツールから得たインサイトを活用してAIモデルのトレーニングとパフォーマンスを強化していると回答しています。具体的には、64%がクロスドメインデータを使用してAIドリブンの異常検出とインシデント対応を改善しているということです。 

明らかに、強力なデータ管理戦略は、AIを成功させるための確固たる基盤となっています。データ管理のベストプラクティスを実装することで、効果的なAIに向けた基盤を築けるだけでなく、将来の拡張や適応も確実にできるようになります。 

AIによるデータ管理の強化

このことは、一方通行ではありません。AIがデータ管理から恩恵を受けるように、データ管理もAIによって大幅に強化されます。調査回答者のほぼ全員(98%)が、AIによってデータ管理戦略が容易になったことに同意し、3分の1(33%)は大幅に容易になったと回答しています。 

当然のことながら、AIが最も大きな価値をもたらした点は、日常的な管理機能の実行でした。回答者の73%では、AIによって反復作業が自動化されたことがデータ品質の向上につながりました。ひいては生産性も高まり、アナリストの時間も解放されたので、ビジネス推進に関わる一層重要な業務に集中できるようになったそうです。自動化された作業は、レポート生成や文書作成から、データ入力、マルウェアやフィッシングといった脅威の検出まで多岐にわたります。 

日常的な作業のほかにも、AIをイノベーションに活用した成功事例が報告されています。回答者の59%が、AIがデータ検出に役立ったとしており、大規模なデータセットをスキャンしてパターン、傾向、異常を特定しています。こうした取り組みは、回避型の脅威を検出し、過剰なアラートを削減し、データノイズに埋もれた重要なビジネスインサイトを発見するうえで不可欠だと実証されています。  

AIに伴う(多少の)障壁

他の新しい取り組みと同じく、AIにも成長の痛みが伴います。すでに複雑なデータ環境に苦戦している組織にとっては、なおさらでしょう。 

多くの組織は、AIによってデータ統合がさらに難しくなり、急増する膨大なデータの管理というただでさえ困難な作業が一層複雑になることに気づいています。

AIによって、データ管理では大きなメリットが得られる一方、膨大な既存データについては複雑さが高まり分量が増加するという新たな問題が生じます。幸いなことに、これらは克服できないものではありません。強固なデータ戦略を持つ組織は、データの混乱やコントロールの喪失を恐れることなくAIや新しいテクノロジーを統合する準備が十分に整っている可能性が高いと言えます。

結局、データ管理とAIは不可分の関係にあり、それぞれが互いに効果を高め合っているのです。AIの精度は、利用できるデータの品質に直結しています。同時に、AIはプロセスの自動化、可視化の拡大、検出機能の向上、ストレージの最適化により、データ管理をレベルアップさせます。

有名な格言「Garbage In, Garbage Out(ごみを入れたらごみしか出てこない)」は、今でも当てはまります。良質でクリーンなデータは、AIのパフォーマンスを向上させ、優れた成果をもたらしてくれます。AIとデータ管理の両方に投資する組織は、データに基づく意思決定を強化し、AIイニシアチブとビジネス目標を新たなレベルに引き上げるというメリットを実現できるでしょう。

AIがデータ管理戦略に与える影響について詳しくは、「データ管理の新たなルール」レポートをダウンロードしてください。

このブログはこちらの英語ブログの翻訳、中里 美奈子によるレビューです。