ビッグデータを優れたデータに転換するヒントとなる、AI に関するトップ 10 トレンドをご紹介します。これまで、生成 AI 向けのデータアクセスは無秩序かつ広範に開放されており、データの出所の追跡や品質管理も行われてきませんでした。今こそ、量（Volume）・スピード（Velocity）・多様性（Variety）を備えたビッグデータを、有効性（Validity）・価値（Value）をも備えた優れたデータに転換することが求められています。データを量から質へ転換するには？
機械学習や拡張を問わず、不正や解約の分析といった使用法が確立されているユースケースに、従来の AI を本格的に導入・拡張する時代に突入しました。
2025年までに、AI 市場シェアの最大 30% を生成 AI が占めるだろう。
出典 : Boston Consulting Group多くのユーザーは、自然言語で説明できる、自動生成されたビジュアライゼーションとインサイトを高く評価しています。
2025年までに、グローバル 2000 企業の 66% が、チャット・Q&A・事前通知機能を備えた AI 主導型で人間の操作を必要としない BI と分析を導入。ビジネス状況に応じた情報にアクセスできるユーザーが 4 倍に増えるだろう。
出典：IDC FutureScape: Worldwide Data and Analytics 2024 Predictions, IDC #US51295223, Oct 2023ナレッジグラフとベクトルデータベースを RAG（検索・補強・生成）で補完して使用すれば、構造化データと非構造化データを信頼できる方法で組み合わせるチャンスが無限に広がります。
2024年までに、企業が管理する非構造化データは倍増するだろう。
出典 : Forrester, Predictions 2024: Data And Analytics組み込みの可能性・接続性・API で 2 つのモードを切り替えて、各プラットフォームから最大限のメリットを引き出します。
2026年までに、生成 AI は新しい Web アプリケーションやモバイルアプリの設計・開発作業の 70% を大々的に変えるだろう。
出典：Gartner, Top Strategic Technology Trends for 2024, 16 October 2023. GARTNER is a registered trademark and service mark of Gartner, Inc. and/or its affiliates in the U.S. and internationally and is used herein with permission. All rights reserved.「データの DNA 検査」を作成するには、まだ発明されていない技術にデータの出所の特定と暗号化 の技術を組み合わせて、データに明確なラベルを付けて識別できるようにする仕組みが必要です。
2025年までに、オンラインコンテンツの 90% が AI で生成されるだろう。
出典：Nina Schick interview with Yahoo Finance Live, January 7, 2023「一般の開発者」が構築したアプリが、爆発的に増加しています。企業は、生成 AI のメリットと落とし穴について、従業員を教育する必要があります。
2025年末までに、生成 AI の利用が企業内で普及することで生じる新たなリスクを軽減するため、大手企業の 60% が、正式なデータリテラシーと責任ある AI 活用の教育を義務付けることになるだろう。
出典 : IDC FutureScape: Worldwide Future of Enterprise Intelligence 2024 Predictions, IDC #US51293423, Oct 2023ビジネスアナリストは、パイプラインの初期段階に遡ってデータを管理・準備できるようになります。さらに、高度なワークベンチにエクスポートしなくても、毎日扱うデータやツールに高度な統計モデルを適用できるようになります。
2026年までに、市場の収束によって企業の 50% が ABI および DSML プラットフォームを構成可能なオールインワン型プラットフォームとして評価することになるだろう。
出典 : Gartner, Predicts 2023: Analytics, BI and Data Science Composability and Consolidation大規模言語モデルと生成 AI は、主に推論や分析の実行をサポートするのに利用されてきました。現在は、推論とアクションの相乗効果を促す大規模言語モデルへのアプローチに加え、iPaaS やアクションをサポートする複数の画期的な取り組みが進行しています。
2027年までに、外れ値の検出やその他の拡張アナリティクス機能は、ビジネスプロセスの 20% を完全に管理・実行する自律型の分析プラットフォームへと進化するだろう。
出典 : Gartner, Predicts 2023: Analytics, BI, and Data Science Composabilityand Consolidation自社特有のデータが貴重な原材料となり、ドメイン固有のデータやアプリを共有・取引できる「ソリューションファブリック」が出現します。
2026年までに、企業における生成 AI のユースケースの 80% 以上が、パブリ ック API 経由で提供される汎用的な基盤モデルではなく、カスタマイズされた特殊な AI モデルを活用するようになるだろう。
出典 : IDC FutureScape: Worldwide Future of Enterprise Intelligence 2024 Predictions, IDC #US51293423, Oct 2023データを価値ある資産や製品として扱うという考え方は、データをカタログに掲載したり、社内でさまざまな目的に利用するなど、取引ができる商品に転換するということです。音楽業界のストリーミングプラットフォームの台頭と同様に、高品質なデータ製品のクリエイターは、データの取引を増やす必要に迫られます。
2026年までに、大手エンタープライズインテリジェンス企業の 60% がデータ製品を特定し、15% がデータ評価手法で製品のビジネス価値を評価するようになるだろう。
出典 : IDC FutureScape: Worldwide Future of Enterprise Intelligence 2024 Predictions, IDC #US51293423, Oct 2023AI にとってデータは必須の製品となり、取引などで利用される度に価値が上がる未来を想像してみてください。AI に対する期待は現実になるのか？信頼できるデータへの転換には多くの課題が伴いますが、多くのチャンスもあることを忘れないでください。