AI時代は、データサイエンス・ブーム以上に、社内データの整備が、企業の生命線
日々、生成AIの記事が登場し、しっかり「AI時代」に
私達の進化というか、「ミーハー度」は高い。およそ1年前には、「ChatGPTは何?」とか、「国会答弁をChatGPTで」などという会話が発生していた。
それが、今は、企業での生成AI活用も、実用の領域に入り、新入社員の採用にAIを活用したり、新製品の開発にAIを活用したりしている。
もうしっかり、私たちはAIを使うか、使わないか、ではなくて、AIをどのように使えば、有効かを考え、実行する時代に入ったのだろう。
AIは質問に答えてくれるが、一般的な質問と、企業活動の質問では、使うデータが異なる
生成AIを使うのは簡単で、便利だ。そして生成AIは、大体の質問に答えてくれる。
例えば、私は、「過去一番話題になったスーパーボウルを教えて?」と生成AIに質問をすると、
と、簡単に答えてくれる。とても便利である。
この一般的な質問に必要なのは、「公開情報」だけだからである。
このような質問を、企業の事業や、企業の活動について実行しようとすると、途端に難易度が変わる。
その難易度が高くなる例の一つとして、以下のCOMEMOの記事で、MUTABORという事例を振り返りたい。
このMUTABORは、その企業の写真・イラストをAIが学習し、その企業のトーンに相応しいイラストを生成するサービスを提供している。
上記の動画のように、行なっていることや、利用の仕方はシンプルに思える。
そこで、みなさんに質問です。「御社で利用できる写真、イラストのデータベースはどこにありますか?」実は、企業活動の質問にAIを活用しようとした場合、その活動に必要な、企業の非公開情報も必要になるのである。
このことを少し、データサイエンス時代との対比で考えると、わかりやすくなるだろう。企業の中で準備しておくべきデータが、データサイエンス時代よりも多いのである。
データサイエンスに必要なデータ
売り上げ、事業経営などで出力される数値データ
重要な発言や、お客様の問いわせなどのテキストデータ
AIに必要なデータ
データサイエンスに必要なデータ
音声
画像
動画
これから、AIが対応するデータ
と、AIが便利で、技術進化が早いこともあり、データサイエンスの時より、対応可能なデータ、いや企業内で整理しておくべきデータの種類が多いのである。
生成AIの企業活動での効果的な活用の成否の一つは、その企業の中にある、「非公開情報」を上手にAI上で活用できるかどうかである。その理由の一つとして、通常のAIは、「公開情報」は活用してくれる。公開情報だけのデータ活用では、AI活用の効果にさほど違いが出ないだろう。AI活用での違いは、企業しか持っていない情報、つまり「非公開情報」のAIでの活用有無になるだろうと思われるのだ。その一つの実例が、Mutabo.Aiなのである。
社内のデータの整備、これはAI活用において、とても重要なテーマなのである。
2020年にデータサイエンスに真面目に取り組んだか、成果が問われる
2020年、日経新聞、日経COMEMOでは、「データ」に焦点を当てていました。「データが、現在の重要な石油」であると、その重要性を説明し、啓蒙し続けていました。
実は、AI時代になり、より「データの世紀」になったのです。
ぜひ、企業の経営者の方は、AI時代の御社の社内のデータの管理方法、活用方法についての議論を推進してください。生成AIの導入を決めるのは、一瞬でできることですが、企業活動で生成したデータを整理・整頓するには、長時間かかります。
AI時代は、データの世紀なのです。ぜひ、そのことを忘れないでください。
もし良ければ、サポートをお願いします。今後の執筆のための、調査費用などに、有効に活用して、記事としてお戻しします。