AI で非構造化データの力を引き出す方法

ほぼすべての業界がデジタル化しており、「データは新たな石油である」とよく言われます。しかし、十分に認識されていないことが多いのは、石油が精製されてディーゼル、ガソリン、天然ガス、ジェット燃料などの望ましい形になるまでは機械の動力源として適さないのと同じように、非構造化データについても同じことが当てはまるということです。

世界中の組織によって生成および保存されるデータの約 80% が非構造化データであると推定されています。データ量が増加するにつれて、企業はデータを安全に保存し、大規模かつ迅速にデータから実用的な洞察を得る必要性など、さまざまな課題に直面します。今日では、テキスト ドキュメント、画像、オーディオ ファイル、ビデオ ファイルなどのさまざまな非構造化ソースから関連データを抽出し、それを標準化してレポートや入力を作成し、最終的に結果を運用プロセスに組み込むというプロセスは、言うほど簡単ではありません。

金融サービスなどの業界ではデータ生成が加速していると推定されています。 2025 年までに、世界中の企業は 175ZB (1ZB = 1 兆 GB) のデータを生成すると予想されており、前述のようにそのうち約 80% は非構造化データになります。このデータを意味のあるビジネス インテリジェンスに変換することは、現代のほとんどの企業にとって困難な作業です。

非構造化データを処理する従来の方法は、時間がかかり、エラーが発生しやすく、コストがかかります。非構造化データが絶えず流入すると、人為的エラー、見落とし、疲労のリスクが常に存在し、最も経験豊富な担当者でさえ対応が困難になる可能性があります。光学文字認識 (OCR) ツールは、ある程度までデータをデジタル化するのに役立ちますが、コンテキストを追加することはできません。

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) を導入している企業でも、ソースからデータを取得してデータベースに追加することでデータをコンパイルすることはできるかもしれませんが、形式の変更、データ構造、またはその他のタスクを実行して非構造化データを構造化された実用的な洞察に変換することはできません。これにより、企業は顧客体験を変革し、優れた意思決定を促進し、イノベーションと製品開発を推進し、リスクを軽減し、コストを節約し、競争上の優位性を獲得することができます。そのため、AI を活用して非構造化データの力を最大限に引き出すことが絶対に必要になります。

レポートによると、非構造化データを活用する組織は、収益を 10%～20% 増加し、コストを 20%～50% 削減できます。 NLP テクノロジーの世界市場は 2025 年までに 433 億ドルに達すると予想されており、非構造化テキスト データの分析に対する需要が高まっていることを示しています。

大手テクノロジー企業はこれらの予測に基づいてすぐに行動し、問題に対処するためのソリューションを開発しました。たとえば、Amazon は Textract をリリースし、Google は Vision、Document、AutoML、NLP などのさまざまな API をリリースしました。 Microsoft も、コグニティブ サービス スイートで非構造化データ処理を可能にしており、IBM は Datacap を提供しています。大量の非構造化データの処理、調査、さらにはプロトタイプ作成に関しては、これらすべてのソリューションが優れていることは間違いありません。

ただし、これらは業界に依存しないツールであり、適切かつ正確なドメイン固有の洞察を提供するのに苦労することがよくあります。業界用語の誤解や、さまざまなデータ セット間の複雑さや共通性の誤った理解により、エラーが発生する可能性があります。したがって、非構造化データを活用する必要性を認識した場合でも、一般的なアプローチや手動で行われるアプローチでは必ずしも望ましい結果が得られるとは限りません。

非構造化データの潜在能力を活用するには、企業は高度なデータ分析ツールと技術に投資する必要があります。 NLP、AI、ML を活用したディープラーニング ツールを使用すると、ドメイン固有の洞察を獲得し、汎用ソリューションでは不可能なパターンを特定できるようになります。

もう 1 つのより効果的な解決策は、非構造化データの処理を専門とし、正確な洞察を引き出すための広範な技術インフラストラクチャと才能を備えたサービス プロバイダーと連携することです。このアプローチは、企業が定期的により深い洞察を得るのに役立つだけでなく、インフラストラクチャ、人員の雇用、カスタム ツールの開発に多大な社内投資を行う必要もなく、それを実現します。

結論は

非構造化データは、それに含まれる洞察によってビジネスの成長、運用効率、顧客体験、運用コストを変革できるため、現代のあらゆる企業にとって重要です。ただし、最適なメリットを実現するには、企業はデータ分析と構造化へのアプローチを見直す必要があります。高度な AI ツールとデータ ストリームを統合すると、プロセスを大幅に効率化できます。金融サービスなどの業界で将来の勝者と敗者を分けるのは、特殊な非構造化データ分析に対するこの AI ファーストのアプローチです。