人工知能（AI）について語るに、ありきたりな表現を使わないようにするのは難しいものです。今日、AIは私たちの身の回りにあふれているように思えます。そして、その文化的影響がどのようなものであれ、急速な進化により、幅広い業界で採用されるようになっています。多くの議論は、機械知能が私たちの生活やビジネスをどのように豊かにできるかに焦点を当てています。しかし、データについてはあまり語られておらず、すべてのAIシステムがその運用にデータに依存していることについてはあまり語られていません。
人工知能におけるデータベースの健全性の重要性
AI主導の経済において、データベースとデータベースの健全性の重要性はいくら強調してもし過ぎることはありません。人間の知能は人間の脳の単一のインスタンスに特定することができますが、人工知能の例で単一のデータベースや単一のテクノロジーにまで遡れるものはほとんどありません。AIシステムに必要なデータの量は膨大です。そのすべてのデータは、オンプレミス、クラウド、またはハイブリッドソリューションのいずれかであるにせよ、どこかに保存されなければなりません。
AIで使用されるデータのストレージソリューションは、膨大な量のデータを処理でき、高いスループットと低いレイテンシを提供できなければなりません。 また、データの耐久性と可用性を確保する必要もあります。 クラウドストレージは、シームレスなデータアクセス、拡張性、柔軟性のおかげで、特にAIのワークロードに適していることが分かっています。 そして何よりも、データベースは可能な限り効率的に動作する必要があります。 パフォーマンスの低いアプリケーションに対する許容度は一般的に低いものです。 パフォーマンスの低いAIに対する許容度はゼロに等しいといえます。
ユーザのデータ資産
ユーザのデータ資産について語る際、私たちはデータを保存するインフラストラクチャについて言及することがあります。より広義では、ユーザのデータ資産には、ユーザのアプリケーションにデータを供給し、ユーザのビジネスの継続的な成功を確保するために、ユーザがデータを取得、処理、保存するアプローチや取り組みが含まれます。AIの導入を検討している企業の多くは、既存のデータベースと企業データをAIと併用します。また、特別に作成されたデータセットを使用する企業も多くあります。
自社でAIの導入を検討している場合、留意すべき重要なポイントがいくつかあります。まず第一に、データの品質です。データの取り扱い方法や保存場所に関わらず、信頼性の高いAIシステムを構築するには、データの質と量が重要となります。データの質が低いと、AIモデルや分析に悪影響を及ぼします。AIが意思決定プロセスに利用される場合、不正確なデータや不完全なデータがあると、予測の欠陥や最適とは言えない洞察につながる可能性があります。
次にデータ管理が挙げられます。これは非常に幅広いトピックですが、要するに、優れたデータ管理とは、データを安全に収集、保存、利用することです。明確なポリシーと基準を設けることで、データの整合性と安全性を確保することができます。
最後に、データベースのパフォーマンスがあります。データがどれほど優れていても、データガバナンスが厳格であっても、データベースが適切に機能していなければ、リスクは深刻なものとなります。クエリの処理、データの取得、トランザクションの実行に遅延が生じると、アプリケーションの速度が低下し、ユーザのフラストレーションが高まり、顧客体験の質が低下します。 システムのクラッシュ、予定外のダウンタイム、アプリケーションの応答性の低下は、収益機会の損失につながる可能性があります。 データベースの非効率的な運用は、運用コストの増加につながります。 データの不整合、エラー、損失はデータの整合性を損ない、企業を法規制順守のリスクにさらす可能性があります。
すべてはデータから始まる
AIシステムでは、入力よりも出力に重点が置かれることが多いため、人工知能とデータベースの関連性が必ずしも明確ではありません。機械学習は、コンピュータサイエンスにおける最も要求の厳しいシステムの要件に合わせて最適化されたデータベースに依存しています。AIに限らず、パフォーマンスの低いデータベースによって引き起こされる問題は数え切れないほどあり、データベースの監視および管理ツールの必要性が明白です。
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