放置すればコスト3倍？ ガートナーに学ぶ生成AI時代の「データ管理」新常識(ビジネス＋IT)

最近よく耳にする「生成AI」という言葉。文章や画像を自動で作ってくれる便利な技術として注目されていますが、これをビジネスで最大限に活用しようとすると、意外な壁にぶつかることがあります。それが「データの管理」です。

私たちは普段、パソコンで作成した文書ファイルや、スマホで撮った写真、送受信したメールなど、さまざまな情報を扱っていますよね。これらは大きく分けて「構造化データ」と「非構造化データ」の2種類があります。

構造化データとは、例えばエクセルの表のように、項目と内容がきちんと整理されていて、コンピュータがすぐに理解できる形になっているデータのこと。氏名、住所、電話番号といった情報がこれにあたります。

一方、非構造化データは、テキスト文書、画像、動画、音声ファイルなど、形式が決まっていない多種多様なデータのことです。私たちの身の回りにある情報のほとんどが、実はこの非構造化データなんです。生成AIが賢くなるためには、こうした非構造化データが持つ意味や文脈を深く理解する必要があります。

しかし、多くの企業では、これらの非構造化データがバラバラに散らばっていたり、どこに何があるのか分からなくなっていたりすることが少なくありません。まるで、整理整頓されていない書斎のようです。必要な本がどこにあるか分からなければ、読みたい時にすぐ取り出せないのと同じで、AIも必要なデータを見つけ出すのに苦労してしまいます。

生成AIを導入して「さあ、もっと効率的に仕事をしよう！」と思っても、元となるデータがぐちゃぐちゃだと、AIは期待通りの働きをしてくれません。それどころか、データの整理に余計な時間や費用がかかってしまい、かえってコストが増えてしまう可能性もあります。専門家は、データを放置するとコストが3倍になる可能性も指摘しています。

これまで、企業は主に数字や決まった形式のデータ（構造化データ）を管理することに力を入れてきました。しかし、生成AIが本格的に使われる時代では、膨大な量の非構造化データをいかに効率よく集め、整理し、AIが使いやすい状態にするか、という新しい課題に直面しているのです。これは、企業にとって初めての経験であり、どのように取り組むべきか手探りの状態だと言えるでしょう。

生成AIを単なるツールとして導入するだけでなく、それを支える「データの土台」をしっかり整えることが、これからのビジネス成功の鍵を握っているのです。私たちの生活に置き換えれば、新しい高性能な調理器具を買っても、冷蔵庫の中の食材が賞味期限切れだったり、どこに何があるか分からなければ、美味しい料理は作れませんよね。それと同じで、AIを活かすには、まずデータを「新鮮で使いやすい状態」に保つことが非常に大切なのです。