2025 年の人工知能開発トレンドの予測では、データ品質とガバナンスが企業が AI をうまく適用するための重要な要素となり、その重要性が生成 AI テクノロジーそのものよりもさらに重要であることが示されています。企業は、スケーラブルで柔軟な AI ソリューションに注意を払い、高品質のリアルタイム データに投資し、異なるシステム間のシームレスな統合を実現するオープン プラットフォームを確立する必要があります。 この記事では、AI の開発を推進する際の独自のビジネス データの中心的な役割と、AI イノベーションとデータ統合を促進する際のオープン プラットフォームの重要な重要性について詳しく説明します。
人工知能（AI）技術が産業分野で急速に発展するにつれ、専門家は生成技術よりも高品質のデータとデータガバナンスの方が重要になると指摘しています。 2025 年までに、企業は AI を導入する際に、生成 AI (GenAI) のみに依存するのではなく、スケーラブルで柔軟なソリューションをより重視する必要があります。
画像出典注：画像はAIにより生成され、画像認証サービスプロバイダMidjourney
Qlik アナリストによると、AI の可能性を最大限に引き出す鍵は、企業が高品質のリアルタイム データに投資し、異なるエコシステム間のシームレスな統合を可能にするオープン プラットフォームを構築することです。データ抽出における大規模言語モデル (LLM) の影響にもかかわらず、多くの企業は独自の非構造化データを扱う際に LLM を最大限に活用していないことがよくあります。
Qlik の分析および AI 担当最高技術責任者であるチャーリー・ファラー氏は次のように述べています。「2025 年の AI の成功は信頼とデータ品質によって決まります。ユーザーが自然言語でデータセットをクエリできるようにするソリューションは、高まる需要を満たすために必要となります。」 AI の真の価値は、企業が責任を持ってデータを運用し、イノベーションと制御、セキュリティ、コンプライアンスのバランスをとれるように支援することにあります。」
予測によれば、2025 年までに独自のビジネス データが高度な AI の結果を推進する中核要素になることが示されています。 AIモデルの性能が徐々に限界に達する中、ビジネスデータの活用がAIの効率を向上させ、業界での競争優位性を獲得する鍵となります。
Qlik のオーストラリアおよびニュージーランド担当カントリー マネージャーである Mark Fazackerley 氏は次のように説明しています。「ビジネス データは AI を前進させる原動力ですが、それは単なるデータではありません。それは独自のリアルタイムで適切に統合されたデータです。」
自律型インテリジェント AI の台頭により、これはビジネス テクノロジーの大きな進化を示しています。自律型インテリジェント AI を効果的に活用するために、Qlik の専門家は、イノベーションを妨げる可能性のある独自システムの制限を回避するために、オープンで非依存的なプラットフォームを展開することを推奨しています。このようなプラットフォームは、データの継続的なフローを保証し、AI の協調機能を促進します。
Charlie Farah 氏は次のように強調しました。「AI の成功は、クラウド プラットフォーム間をシームレスに統合し、継続的なデータ フローを確保できるシステムにかかっています。閉鎖的なエコシステムはイノベーションを制限し、企業を時代遅れのテクノロジーに閉じ込めてしまいます。AWS では、Databricks のような環境と統合される Snowflake Agnostic Platform が、データの断片化により、AI が統合された適応可能なユニットとして動作できるようになります。」
データとそのガバナンスの役割が強調されることは、より責任ある AI 戦略への業界内での変化を示唆しています。これは、独自のデータとオープン システムを統合する特定のソリューションがもたらす利点も強調しています。
ハイライト:
AI の成功を左右するのは、生成テクノロジーではなく、データの品質とガバナンスです。
2025 年には、独自のビジネス データが AI の効率性と競争力を推進する中核となるでしょう。
オープン プラットフォームと不可知論的なシステムは、AI イノベーションとデータのシームレスな統合を促進します。
全体として、AI の将来の成功は、データの品質とガバナンスを重視すること、およびオープンで柔軟なプラットフォームを企業が導入することにかかっています。 独自のビジネス データとオープン システムは、企業が競争上の優位性を獲得するための重要な要素となり、より安全で信頼性が高く、より責任ある方向への AI テクノロジーの開発を促進します。