生成AIとエージェントでの

非構造化データ活用のための

必携ガイド

非構造化データは、Eメール、ドキュメント、動画、ソーシャルメディア投稿など多岐にわたり、世界の全データの90%を占めています。非構造化データには潜在的なインサイトが手つかずで眠っています。しかし、従来のデータパイプライン（ETL/ELT）は非構造化データの膨大な量と多様さを処理できるように構築されていないため、その分析作業はコストのかかる複雑なものとなっていました。

LLMや生成AIの登場によって、非構造化データの活用における障壁とコストは低下しました。今こそ、自社のデータから新たなインサイトを獲得し、競争優位を実現できます。

「生成AIとエージェントでの非構造化データの活用のための必携ガイド」では、以下の内容を取り上げています。ぜひダウンロードして詳細をご確認ください。

• AI-readyなパイプラインの構築方法を10段階のステップで解説します。生の非構造化データをAIモデルに適したスケーラブルで機械可読なアセットに変換する方法です。
• AIエージェントによるデータ活用の変革について説明します。エージェントは情報の分析や重要なインサイトの抽出のほか、請求処理や市場動向の予測といったタスクも自律的に実行します。
• データ融合技術について紹介します。複数のモダリティの情報を組み合わせることで、単一のデータタイプを使用した場合と比較してより詳細で信頼性の高いビジネスインサイトを抽出できるようになります。