テンドゥ・ヨウルトゥ博士はPreciselyのCTOであり、同社の技術戦略とイノベーションを指揮している。
企業がリアルタイムの意思決定を推進するためにエージェント型AIを採用する中、その成功は依然として非常に人間的な課題に左右される：データの信頼性だ。多くの組織は、分断されたインフラストラクチャとデータエコシステムへの限られた可観測性に苦しんでいる。最近のBARC調査によると、40%以上の企業がAIモデルの入出力を信頼していないことが明らかになった。組織がデータを信頼できなければ、AIへの投資はリスクを増大させるだけで、価値を生み出さない可能性がある。
データオブザーバビリティは、組織のデジタルインフラ全体を流れるデータが信頼でき、信頼性があり、継続的に監視されることを保証するために不可欠である。データオブザーバビリティの意味、組織のデータの健全性に関する重要な洞察を提供する主要指標、そしてデータの整合性とAI戦略にとってオブザーバビリティが重要である理由を探ってみよう。
データオブザーバビリティとは何か？
データオブザーバビリティは、データシステムの健全性を理解するための積極的なアプローチである。既知の問題だけを警告する従来の監視ツールとは異なり、データオブザーバビリティはデータのソースから変換・消費される場所まで、データパイプライン全体にわたる広範な視点を提供する。データオブザーバビリティツールは異常を表面化し、ドリフトを検出し、下流のアプリケーションが影響を受ける前に根本原因を追跡するために必要なコンテキストを提供する。
最も効果的なデータオブザーバビリティツールは、組織が5つの主要カテゴリを監視するのに役立つ：
• 鮮度：データは新鮮で時間通りに更新されているか？更新の欠落や古いものは、データパイプラインの問題を示す可能性がある。
• 分布：値は予想される範囲内にあるか？外れ値は入力エラーや予期しない変換の結果かもしれない。
• 量：データ量が大幅に変化したか？レコードの欠落や予期しない増加は、ソースデータの不安定性やエラーを示す可能性がある。
• スキーマ：データの構造が変更されたか？計画外の更新は下流のアプリケーションを破壊する可能性がある。
• 系統：誰が何をいつ変更したかを追跡できるか？データフローへの完全な可視性は説明責任を構築する。
これらの各次元は、データ品質の完全な全体像に貢献している。オブザーバビリティはチームにリアルタイムで問題を警告し、積極的かつ実行可能なものにする。
AIがオブザーバビリティを必要とする理由
推論し、自律的に行動し、他のエージェントと通信するシステムであるエージェント型AIの台頭は、信頼できるデータの必要性を高めている。これらのモデルはますますワークフローに組み込まれ、カスタマーサービスからロジスティクス、予測メンテナンスまであらゆるものを強化している。その効果は、それらに供給されるデータに依存している。
トレーニングまたは運用データの不整合や不正確さは、モデルの動作に大きな偏差をもたらす可能性がある。これらのエラーは、特に分散システムや自律エージェントがリアルタイムで意思決定を行う場合、検出して修正することが困難である。これらの障害は急速に連鎖し、複数のシステムを混乱させる可能性がある。
最近の事例では、顧客向けチャットボットが会社のポリシーについて不正確な情報を提供した場合、企業が責任を問われることが示されている。これらの事例における損害は今のところ控えめだが、その先例は重要である：組織はAIモデルの出力とそれを支えるデータの正確性について責任を負う可能性がある。堅牢なデータオブザーバビリティは、データの整合性を維持するための不可欠な保護手段である。
洞察から行動へ
データオブザーバビリティはデータの問題を明らかにするために不可欠だが、行動を起こすための堅牢なデータガバナンス戦略を持つことも同様に重要である。問題が特定されると、チームはデータの所有者、問題を解決する人、そしてそれらの変更がどのように伝達され追跡されるかを含む、定義されたプロトコルを必要とする。強力なガバナンスは、特に複雑で相互接続されたデータ環境において、修正が下流で新たな問題を生み出さないようにするのにも役立つ。データオブザーバビリティは強力なガバナンスと組み合わせ、データとAIのライフサイクル全体に組み込まれるべきである。
AI対応オブザーバビリティのための戦略
エージェント型AI時代に備えるため、組織は以下のステップを取ることができる：
• オブザーバビリティを左にシフトする。データとモデル開発ライフサイクルの早い段階でオブザーバビリティツールを統合する。本番環境での障害を待たないこと。
• 系統を使用して説明責任を追跡する。エンドツーエンドのデータ系統により、根本原因分析が可能になり、監査をサポートし、インシデントからの回復を加速する。
• データの所有権または管理者を確立する。重要なデータセットに明確な説明責任を割り当てる。オブザーバビリティは、適切なチームが行動に責任を持つことを知っている場合にのみ機能する。
• AIリスクレビューにオブザーバビリティを組み込む。特に自律的に動作したり顧客体験に影響を与えるシステムについては、モデル検証の一部にする。
• スケーラブルなオブザーバビリティに投資する。システムがより複雑で相互接続されるようになるにつれ、オブザーバビリティツールはハイブリッド、マルチクラウド、AIエージェント駆動の環境をサポートする必要がある。
データオブザーバビリティは、信頼性の高い、回復力のあるAIシステムを構築する上で基盤的な役割を果たす。エージェント型モデルがより高性能になるにつれ、データ品質の問題にもより敏感になるだろう。これらのシステムのサポートは、その入力が正確で追跡可能で積極的に監視されていることを確保することから始まる。それが組織がAI駆動の意思決定とビジネスインサイトへの信頼を高める方法である。AIの未来はデータの信頼性に依存しており、その信頼は可視性、説明責任、行動から始まる。
