企業が保管するデータの現状

企業が保管しているデータ量は、これまでのオンプレミスのコンピュータやデータセンターのストレージの利用に加えて、近年ではクラウドベースのストレージの活用も進み、増加の一途をたどっています。

通常そのデータの多くは非構造化データで、変換も整理もされていない状態にあります。PDFやテキストファイル、画像、動画、音声ファイルが格納されていても、そうした格納方法では内容へのアクセスや内容の分析、ビジネスでの活用が容易にできません。その上、企業のかかえる非構造化データの量は毎年55～65%増加しており、これはすぐに解決できる問題ではありません。

この問題の解決に向けては、これら企業が持つデジタルデータを、一貫性のある形で集約をしていくことを推奨しています。データの構造化はAIソリューションの実装に向けた重要な"最初の一歩"であり、時間とコストを抑制することができます。

データの構造化のメリット

データの構造化がメリットになる一般的な例として、小売事業者のカタログの改善とユーザ体験の向上が挙げられます。小売事業者は現在、製品の特徴や注文書など重要なデータの多くをファックス用紙、PDF、デジタル画像といった様々な形式で受け取っています。非構造化データを使用した適切な在庫管理が行われているような場合でも、各企業のニーズに合わせてデータのデジタル化、分類、タグ付けを行えば、それを使用してより徹底した最新の製品カタログを作成することができます。従業員だけでなく、顧客もオンライン検索の機能改善により、より正確な在庫管理が実感できるようになります。また、受注処理がより正確になるため、処理も迅速になります。

さらに、データを構造化することで、より高度なAIソリューション適用の準備が整います。前述したビジネス処理の改善に加えて、構造化データは幅広い機械学習アプリケーションで使用できます。これにより、コストの削減、効率化、精度の向上と人的作業への依存度の低下が実現できます。

そして保有データの構造化により、これまで手つかずのままだったデータも活用できるようになります。これは企業のAI活用に向けた"最初の一歩"にもなるでしょう。

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