EncompaaS（エンコンパス）のCEO、ジェシー・トッド氏は、フォーチュン500企業向けの情報管理とリスク軽減を専門とするSaaSエキスパートです。
AIは組織の運営方法を変革する可能性を秘めていますが、AIイニシアチブの成功は一つの重要な要素に依存しています。それは、AIはアクセスできるデータの質によって効果が左右されるということです。
組織の情報を図書館に例えてみましょう。もし書籍（メール、契約書、ポリシー、記録などを表す）が適切に棚に並べられ、ラベル付けされていれば、AIは正確な結果を生成するために必要な関連データを素早く特定できます。しかし、書籍が複数の図書館にわたって散乱していると、AIは適切なデータを見つけることができず、不完全、誤解を招く、あるいはリスクの高い結果につながります。
今日のほとんどの企業はAIに対応できていませんが、これはテクノロジー自体の有効性とは関係ありません。むしろ、ほとんどの場合、組織のデータが整理されておらず、AIプログラムがアクセスできないことが原因です。
AIのためのデータ準備は、AIの最初のユースケースです。データの発見と分類を自動化し、ポリシー管理を実装することが、非構造化データを生成AIの実装に使用できるようにする最良の方法だからです。
データ環境を整理する方法
組織のデータが複数の接続されていないシステムやファイル共有にまたがっている問題の解決策は、別のデータサイロを作ることではありません。代わりに、組織はデータを自動的に発見し分類する統一的なデータガバナンスアプローチを追求すべきです。
これは、ビジネスリポジトリ全体の非構造化データを理解できるAI搭載の情報管理ツールを導入することから始まります。文書、メール、ファイル共有を実際の性質に応じて自動的にラベル付けすることで、組織はその中に隠された洞察やニュアンスを明らかにすることができます。冗長性と重複を減らすことで、AIモデルが高品質なデータで訓練され、運用されることを確保し、その結果として高品質な成果を生み出します。
AIを準備するためにAIを使用するというのは直感に反するように聞こえるかもしれませんが、この再帰的な戦略こそが拡張可能な成功を可能にします。ガバナンスが継続的で自動化されたプロセスとして機能し、バックグラウンドでデータ品質を静かに強化することで、チームは手作業の負担から解放され、将来のすべてのAIイニシアチブが繁栄できる基盤が構築されます。
整理されたデータがもたらすビジネスへの影響
データが整理されラベル付けされていると、ユーザーはそれに対して質問し、手動で情報を検索することなく洞察を得ることができます。例えば、マネージャーがAIエージェントに「柔軟な勤務時間条項」を含む従業員契約を探すよう依頼すると、AIエージェントは即座に利用可能な情報から、それらの詳細を含むすべての従業員契約を即座に提示することができます。
同様に、生成AIプログラムは整理されたデータを使用して、例えば提案依頼書（RFP）のような特定の種類の文書を作成することができます。その生成AIプログラムは、ラベル付けされたデータを分類し、過去の完成したRFP（ランダムな下書きや無関係なファイルではなく、RFPとしてラベル付けされ発見可能なもの）を参照して、正確で信頼できる文書を作成します。
データガバナンスの実践は、従業員による不正アクセスだけでなく、AIエージェントによる不正アクセスも防ぐ機密データのガードレールを確立し、これらのプログラムへの信頼を確保します。これらのガードレールは、AIによる機密記録の分析と分類から生まれ、これらの文書が適切に分類され、企業が個人データの不法な収集と保存から保護するポリシーに準拠できるようにすると同時に、潜在的なデータ侵害の影響とリスクを最小限に抑えます。
整理されたデータはまた、パイロットプログラムから移行されるAIプログラムが規模を拡大して成功することを保証します。AIの導入から価値を得た組織は、リーダーシップ間で足並みを揃え、AIイニシアチブの拡大に合わせてデータガバナンスも拡大させてきました。
結論
AIが適切なリポジトリから情報を収集し、効率性と有効性における具体的な利点を提供できるよう、企業が非構造化データを整理することは極めて重要です。データ準備が社内で主導されるか、信頼できる第三者の情報管理者によって主導されるかにかかわらず、AIのためのデータを準備するためにAIを使用することを含め、AIの実装のために企業データを整理することはビジネス上の必須事項です。
今こそ、AIのためにデータの整理を始める最適な時期です。今後12〜24ヶ月の間に、特定のユースケースを特定し、データガバナンスを自動化し、データにラベルを付ける企業は、繰り返し可能な競争優位性を達成する準備を整えることになるでしょう。
