組織とデータをAIに対応させるための、最も基本的なデータ管理機能の一つは、データのインデックス化と即時検索性です。組織は、構造化または非構造化したデータを制限なく保存してインデックス化し、IT部門やユーザーが必要とするときに、データ全体を即座に検索できるようにする必要があります。最新の優れたデータ管理およびデータセキュリティープラットフォームでは、数十年前のデータを即座に検索し、異なる期間の異なるデータバリエーションを確認することが可能です。レガシーなデータ管理テクノロジーの使用によって、ファイルやオブジェクトのメタデータにインデックスを付けずにデータを保存している組織は、AI導入の機能を低下させています。
全くもってその通りなのですが、いかに社内のデータを適切に管理するかは難しくないだろうか？
組織が大きくなればルールの徹底は難しし、管理ツールはコスト増になるし。
管理そのものをAIに任せたい。
Bingに聞いた
データのインデックス化と即時検索性を任せられるAIある？
送信済みメッセージ. データのインデックス化と即時検索性を任せられるAIある？
‘データのインデックス化と即時検索性を任せられるAI’ を検索しています
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受信したメッセージ. データのインデックス化と即時検索性を任せられるAIというのは、具体的にどのようなものを想像していますか？ 一般的には、データベースやファイルシステムなどにおけるインデックス化や検索は、人工知能（AI）とは別の技術領域と考えられます。 AIは、人が実現するさまざまな知覚や知性を人工的に再現するものという意味合いで理解されており、画像認識や自然言語処理、推薦システムなどが代表的な応用例です。 ただし、AI分析という観点からは、データのインデックス化や検索性を向上させることも重要な課題の一つです。 AI分析とは、AI技術を活用した分析のことで、膨大なデータから特定のルールや法則性を学習し、出力結果の精度を上げていく技術です。 AI分析を行うためには、目的に沿ったデータを事前に準備する必要がありますが、その際にインデックス化や検索性が低いと、必要なデータを効率的に抽出できません。 また、AI分析の結果を活用する際にも、インデックス化や検索性が高いと、より迅速かつ正確に情報を提供できます。 したがって、データのインデックス化や検索性を任せられるAIというのは、AI分析の前提条件や成果物として考えることができます。 しかし、現在ではAI分析に必要なデータのインデックス化や検索性を完全に任せられるAIは存在しません。 データベースやファイルシステムなどにおけるインデックス化や検索は、専用のツールやコマンドを使うことが多く、それらはAIではなくプログラムです。 AI分析に必要なデータの準備や活用は、まだ人間の判断や操作が必要な部分が多いといえます。 しかし、今後はAI技術の発展により、より簡単にデータのインデックス化や即時検索性を実現できるようになるかもしれません。 例えば、「AI戦略2022」では、「差し迫った危機への対処」や「国際的AI研究・教育・社会基盤ネットワークの構築」といった戦略目標の中で、「デジタル・ツイン」や「データ経済圏」などの基盤整備が提案されています。 デジタル・ツインとは、現実世界を高精度に再現した仮想空間であり、「防災・減災・救助・復興」といった一連の流れを統合的にサポートできる基盤です。 デジタル・ツインでは、現実世界のデータをリアルタイムにインデックス化し、即時に検索できるようにすることが必要です。 データ経済圏とは、データ基盤の国際的連携によるものであり、国際情勢をふまえつつ、適切な相手国との連携を強めることにより、日本のレジリエンスを向上させることを目指しています。 データ経済圏では、異なる国や地域のデータをインデックス化し、即時に検索できるようにすることが必要です。 このように、AI分析に関連する分野では、データのインデックス化や即時検索性を実現するための取り組みが進められています。 しかし、それらはまだ研究開発段階であり、実用化されるまでには時間がかかると考えられます。 したがって、現時点ではデータのインデックス化や即時検索性を任せられるAIは存在しないといえますが、将来的には可能性があるといえます。
データをAIが使えるようにするには人がデータを整理しないといけないということのようだ。
人の意思でデータを活用するか考えないといけないという事ですね。
Amazon
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