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なによりもまず、組織は適切なデータがなければ、AIの取り組みがスタートラインを越えることすらできないことを理解する必要がある。「多くのビジネス専門家は、データの堅固な基盤を構築することを考えずに、すぐにAIモデルの分析と活用に飛びつきたがるのです」とAlation（アレーション）の副社長であるジョナサン・ブルースはいう。
「速く進むためには、逆にゆっくりと進む必要があります」とブルースは続ける。「AIの急速な採用には利点がありますが、AI革命によって強いポジションを得られる組織は、信頼でき、ガバナンスされたデータセットの堅固な基盤に投資した組織です。信頼をパッケージ化することで、ユーザーは裏付けとなるデータの出所と系統を理解でき、ビジネスのスピードでそれらのモデルを適用することができるのです」
BMCのCTOであるラム・チャクラヴァルティは、ビジネスのスピードに追いつき、革新を推進するためには、「企業にはAIを訓練するためのデータが必要で、データとAIは切り離せない関係にあります」という。「AIは、より良い分析のために新しいデータを提供し、パターンや異常を特定することさえ可能です。さらに、AIはルーチン作業を自動化し、従業員が新しいビジネスアイデアや構造に集中できるようにするのです」
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高品質なデータは必要不可欠であるとチャクラヴァルティはいう。「AIが価値を持つためには、高品質なデータセットで訓練される必要があります。そしてデータの質はデータの量と同じくらい重要なのです」と語ると同時に、「AIがなければ、組織は大量のデータから意味を引き出すのに苦労するでしょう」とも付け加えた。
（forbes.com 原文）
