強固なデータ戦略による生成AIイノベーションの促進

現在のビジネスとテクノロジーにおいてイノベーションが究極の目標であるとすれば、私たちをそこに連れて行ってくれるのは生成AIであり、強力なデータ戦略であり燃料であると考えてみてください。生産性の向上や新しい発見が期待されていますが、生成AIだけですべてを実行できるわけではありません。MIT Technology Review InsightsがSnowflakeと提携した新しいレポート によると、このテクノロジーには、現在大多数の企業（78%）が持っていない、「すぐに使える」データファウンデーションが必要です。

本レポートでは、さまざまな業界の275人以上のグローバルビジネスリーダーを対象に、生成AIへの期待について調査しました。その結果、5社のうち4社は、データ基盤が貧弱であることを理由に、テクノロジーのメリットを最大限に活用できていないことがわかりました。 

お客様との会話の中で、組織は生成AIを事業や販売のあり方を再構築する手段として捉えています。しかし、これは生成AI機能のコアである強力なデータファウンデーションなしでは実現できません。ビジネスリーダーは、これを迅速に進めて、データセキュリティやコストなどのAI採用に関する懸念を払拭し、テクノロジーの約束を果たすために必要な基盤を確立する必要があります。

MITとの共同研究により、組織がAIアプリケーションを展開する緊急性が高まっている中、自社のデータがこれまで利用できなかった情報源からのインサイトの提供に役立つことに気付いていることが明らかになりました。この調査では、AIカスタマーの優先順位が細分化されており、組織がどこに労力を割き、AIソリューションに何を期待しているかが明らかになりました。

組織はAIに信頼と説明責任を求めている

この調査で最も目立った発見の1つは、リーダーの59%がデータガバナンス、セキュリティ、プライバシーを何よりも優先しているということです。これは、組織がAIを業務に統合する際に期待する信頼性と説明責任のレベルを物語っています。その後、品質問題（特にAI出力の「幻覚」現象の軽減）とコスト管理が続きます。これらはすべて、Snowflakeが大規模に取り組んでいる分野です。

私たちはすでに、データがAIの生命線であることを認識し、データインフラストラクチャーに多額の投資をしている企業を目にしています。Snowflakeプラットフォームは、この点で堅牢なサポートを提供し、組織がデータを効果的に管理できるようアクセス制御と安全なデータシェアリングを提供します。

Snowflakeのお客様は、AI機能をデータと一緒に直接位置づけることで、投資を最大限に活用し、生産性の向上を推進できます。たとえば、Siemens Energy社は、検索拡張生成（RAG）アーキテクチャに基づくAIチャットボットを構築し、70万ページ以上の内部文書を迅速に処理して要約しました。このツールは研究開発の促進に役立ち、これまで利用できなかった情報を研究組織にとって検索可能な資産に変えることができました。これにより、生産性が向上するだけでなく、さまざまなセクターでのイノベーションが促進されます。

興味深いことに、組織は課題に対処する一方で、生成AIに対する野心も持っています。これは、Siemens Energyのようなサクセスストーリーがあるからです 。

具体的には、回答者の4人に3人近く（72%）が効率性を強化したいと回答し、47%がAIを活用してより良い製品やサービスを開発することに注力しています。これらの調査結果は、安全で信頼性の高いAIに対する基本的なニーズと、イノベーションと改善に向けた絶え間ない推進という、2つの焦点を強調しています。

AI導入の課題を克服

楽観的な見通しにもかかわらず、多くの組織は依然として、特にデータガバナンスとプライバシーに関するAI導入のハードルに直面しています。調査の回答者は、これらの課題がAIイニシアチブを拡大する上で大きな障害になっていると回答しています。このような状況に対処するために、組織はコンプライアンスを確保しながら信頼を育むガバナンスフレームワークを確立する必要があります。

厳格なアクセス制御とデータガバナンスプロトコルを効果的に導入する組織が増えています。たとえば、社内のプロモーションなどのセンシティブな問い合わせに対応するように設計されたHRチャットボットを考えてみてください。データプライバシーを維持しながら、適切な情報を適切なユーザーに届けることが重要です。AIシステムに堅牢なセキュリティ対策を組み込めば、組織は信頼を損なうことなくAIの力を活用できます。

データ品質の確保

データ品質も、組織が優先しなければならない重要な分野です。AIの精度は譲れません。これに対処するため、Snowflakeは、お客様が自信をもって対応するか、明確化を求めるかを区別できるAIシステムの構築を支援するプラットフォームを提供することに注力しています。誤情報を防ぎ、AIが信頼できる意思決定ツールとして役立つようにするためには、この機能が不可欠です。

AIの未来に目を向ける

AIの未来を考えると、可能性は無限にあります。現在、カスタマーサービスの強化から膨大なデータセットから収集されたインサイトまで、さまざまなドメインで生産性が向上しています。しかし、AIシステムが質問に答えるだけでなく、データから得られたインサイトに基づいて先を見越して行動する、さらに革新的な未来もあります。エージェントシステムへのシフトは、AIにとってエキサイティングな章であり、Snowflakeはこの先頭に立ちたいと考えています。

ここ数か月、私たちは速いペースで取り組みを進めており、Snowflake ArcticやSnowflake Cortex AIなどの素晴らしい機能をいくつかリリースしています。Snowflakeの目標は、AIを簡単、効率的、信頼できるものにすることです。データの近くでAIを実行することで、Snowflakeのソリューションは品質と費用対効果を優先し、そのすべてが安全なフレームワーク内で行われます。

AIの未来には大きな可能性があり、組織は適切なデータ戦略とガバナンスを導入することで、これまでにない価値を解き放つことができます。Snowflakeは、お客様が自信を持って安全にAIの可能性を最大限に活用できるよう、このジャーニーをサポートすることに尽力しています。