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週刊DBオンライン 谷川耕一

AIに使えるデータはわずか30%、ただちに企業データを「AI Ready」にせよ


 AIやIoTといった言葉は、今や一般のテレビやラジオでも頻繁に使われるようになった。IT業界もこぞってこれらに取り組んでおり、AIやIoTを利用する、対応するだけではもはや何ら優位性にもならなくなった。とはいえ、これらをビジネスに適用し大きな成功を収めている企業がたくさんあるかと言うと、そんなことはない。これまでデータウェアハウスとBIでビッグデータを活用するのさえままならなかったのだから、それらを飛び越え一気にAIやIoTで成果を出すのはそう簡単ではない。

データを物理的な制約から解放せよ

 データウェアハウスでデータから現状を紐解き、ビジネスを見える化する。次のステップでデータに高度なアナリティクスやAIの技術を適用し、新たな洞察を導き出す―企業データ活用、デジタル変革に抱いているイメージはこんな感じではないだろうか。これに対し、「セカンドステップに行くのにも、そのためのデータがないという顧客が多い」と指摘するのは、日本IBMのアナリティクス事業説明会に登壇した取締役専務執行役員 IBMクラウド事業本部長の三澤智光氏だ。

日本IBMのアナリティクス事業説明会に登壇した取締役専務執行役員 IBMクラウド事業本部長の三澤智光氏
日本IBM
IBMクラウド事業本部長
三澤智光氏

 IBM独自の調査によると、すぐにAIに利用できたのは企業全体が持っているデータの30%以下だった。企業は多くのデータを抱えているが、そのほとんどが「AI Ready」ではない。そういう現状がある中で、企業は顧客の360度ビューを実現しようとし、さらにAIで何らか新しい知見を得てビジネスを変革しようとしている。この「現実」と「やりたいこと」のギャップを埋めるには、データプラットフォームをしっかりと作っていく必要がある。

 IBMではAI Readyを実現するために「集める、繋げる、データにアクセス」「データの検索」「分析のためのデータの理解、準備」「データの定義と規定、予測モデルの作成」「モデルの管理と配備」「AIへのデータ活用アプリケーションの作成」という、6つのプロセスを定義している。これら6つのプロセスに対応する製品をIBMでは既に提供しており、中にはオープンソースソフトウェアもある。それら全体で、AI Readyの基盤となるデータプラットフォームを提供する。ここでまず重要となるのが、データを収集するところだ。

 「IBM Db2に全てのデータがあるわけではありません。非構造化データもあり、それらはさまざまなデータファイルのシステムに格納されています。リレーショナルデータベースにも、さまざまなものがあります。データプラットフォームは、それらAny Dataに対応できなければならないのです」(三澤氏)

 その上でデータを整理し、さまざまなツールで分析できるようにする。さらに必要なデータがあれば加え、最終的にAIのアプリケーションなりで活用する。このAIについても、Watsonが全てではない。Any AIであり、場合によっては他のDeep Learningの仕組みなどが適していることもある。

 このAny DataをAny AIにつなぐには、データをきちんと整備する必要がある。そのためにIBMが提供するのが「Enterprise Catalog」だ。

 「これはAny Dataを機械学習などの技術を使い上手く分類し、カタログデータを作ります。これによりデータのメタデータも合わせてカタログ管理できるようにするものです。これを使えばさまざまな人が、さまざまなツールを使ってアナリティクスを行い、さらにそのデータをAny AIで活用できます」(三澤氏)

 Enterprise Catalogでは、企業が抱えるさまざまなデータのメタデータ管理の仕組みを提供する。さらに、AIなどで扱おうとしているデータがどのようにして作られたかも管理できる。その上でデータを利用する人が、分かりやすい言葉を使って管理が可能となっているのも特長だ。Enterprise Catalogは、物理的なデータの格納場所の制限を解放する。全てのデータをクラウドに上げる、あるいは大きなデータウェアハウスに入れるといったことは必要ない。そうしなくても、利用者は必要なデータがガバナンスの聞いた形で容易に集められ、利用できるようになる。

 「Enterprise Catalogでは、利用者が分かる言葉でインデックス化されます。そしてデータの来歴もすぐに確認できるようになっています。これらが非常に簡単に実現できるのです」(三澤氏)

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プライベートも含むマルチクラウド戦略

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谷川 耕一(タニカワ コウイチ)

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