製造業を変革する人工知能の力！ 🤖✨
近年、人工知能は、目指すべき技術から製造業の革新と効率化の推進力へと変貌を遂げました。製造業におけるAIの現状と将来の可能性を理解することは、戦略的な意思決定にとって不可欠になっています。最近の研究によれば、製造業は年間で1,800ペタバイト以上のデータを生成しており、これは他のどの業界よりも多いです。これによりAIの実装には機会と課題が生じています。 今日の製造業でのAIの使用方法 AIの製造業への利用は急速に加速しており、業界のエグゼクティブの41％が、来年に向けてデータとAIの支出を25％以上増やす予定であると、2023年7月から9月にかけて大企業や公共部門の組織のCレベルのエグゼクティブにインタビューした結果、DatabricksがスポンサーとなったMIT Technology Review Insightsのレポートに掲載されています。この投資は、いくつかの主要な領域で製造業の運営を再形成しています： 予測保守と品質管理： AIを活用したシステムは、リアルタイムのセンサーデータを分析し、設備の故障を発生
エンタープライズAIの現状：先行導入企業が成功をけん引しています
生成型AIブームが最初に火をつけたとき、すべての企業がこの技術を急いで展開しました。多くの人々にとって、その興奮は依然として残っています。しかし、企業はまた、AIを生活に取り入れる際の課題を熱心に認識しています。そして、彼らは戦略を見直し、一般的な知識のLLMから、真のビジネス利益をもたらすことができる専門的なシステムに焦点を移しています。 私たちはエコノミストと協力して、AIが現実の世界でどのように機能しているかを理解しました。 エンタープライズAIの解放：機会と戦略 , これは1,100人のエグゼクティブとテクノロジスト、および28人のCスイートエグゼクティブを対象にした調査に基づいて、エンタープライズAIの現状について深く掘り下げた新しいレポートです。 その結果は、企業が組織内でAIをどのように戦略化しているかについて、私たちに多くを教えてくれます。一つは明らかです：各業界の「勝者」は、データ管理、セキュリティ、ガバナンス、文化、ドメイン固有の専門知識を包括するAIへの全体的なアプローチを取る者であり、最終
データサイロの解説：問題点と解決策
データサイロとは？ データは企業にとって最も価値のある資産の1つですが、その価値は企業がいかにデータを活用して、インパクトと収益を生み出すビジネス上の意思決定を行えるかにかかっています。データサイロは、企業がデータの全体像を把握することを妨げ、そのギャップはリーダーのデータ駆動型意思決定能力に影響を与える可能性があります。 「サイロ」という名前は、農場で異なる穀物を別々の容器に保管するサイロのイメージを想起させるかもしれません。データサイロも企業内でのデータの同様の分離を指します。異なるチームが独自にデータを収集、管理、保存し、アクセスは特定のグループ内に限定されることが多いのです。時には製品部門や職務機能に基づいて分離が設計されることもありますが、企業買収によってデータサイロが生まれることもあります。 多くの組織では、データはタイプ別にサイロ化されています。この場合、構造化データは複数のデータウェアハウスに、オンプレミスとクラウドの両方に保存されます。一方、非構造化データやストリーミングデータは、データレイクに
データ戦略：なぜ重要なのか？成功する構築方法とは
現代のビジネススピードとデータ需要の増加に伴い、企業は「データ管理の実践が本当にビジネス戦略を支えているのか？」と正しく問うようになっています。特に、複数のプラットフォームにまたがるデータをまとめ、リアルタイム分析や生成AIを活用しようとする企業にとっては重要な課題です。 この最も貴重な資産が、新たなトレンドや機会に迅速に対応できる柔軟性をもたらしているか？ 意思決定に必要な洞察が得られているか？ 増え続けるデータを協力して活用できているのか？それとも、部門ごとのサイロに分断され、ガバナンスや品質、コスト管理のバラツキが生じ ているか？ これらの問いに対する答えが曖昧ならば、今こそデータ戦略を新たに構築するか、見直す時です。 データ戦略とは何か？ データ戦略とは、企業がデータの収集、管理、ガバナンス、活用、価値創出をどのように行うかを定めた包括的な計画です。これにより、データ活動をビジネスの目標に整合させ、データ民主化の目標やデータ管理戦略の優先事項を設定するためのロードマップが生まれます。 データ戦略の目的は何で
企業AI：人工知能がビジネスの未来をどのように作り上げていくのかとそのガイド
エンタープライズAIとは何ですか？ 企業AIは、人工知能、機械学習、自然言語処理（NLP）の能力をビジネスインテリジェンスと組み合わせます。組織は、企業AIを使用して意思決定を推進し、競争優位性を拡大します。AIの実装は、自動化されたワークフローや改善されたデータ管理など、ビジネス価値を生み出す大規模なプロセスを企業が容易に行うのを助けます。エンタープライズAIは、組織の収益を増加させ、プロセスを効率化し、顧客エンゲージメントを向上させ、新たなビジネスチャンスを創出し、その他多くのことを支援することができます。 企業環境でのAIの利点は何ですか？ エンタープライズAIは、大規模なデータセットと高度なアル ゴリズムを活用して、企業全体での運用を最適化し、ワークフローを効率化し、スケールでのイノベーションを推進します。これは既存のエンタープライズシステムやツールと統合します。エンタープライズAIの使用例には次のようなものがあります： データインテリジェンス 企業AIの重要な要素はデータインテリジェンスです。データインテ
Databricksを使用してビジネス成功のためのAI戦略を築く
AIは、その潜在能力が業務を変革し、競争力を維持することを組織が認識するにつれて、急速に新興技術からビジネスの必須項目に移行しました。しかし、AIの効果的な採用には、新しい技術を導入するだけでは不十分です。AIの潜在能力を実現するには、包括的なAI戦略が必要です。この戦略は、ビジネス目標と一致し、組織が賢明な決定を下し、AIの能力を最大限に活用するために必要な「大きな絵（ビッグピクチャー）」を提供します。 AIビジネス戦略とは何ですか？ AIビジネス戦略は、組織全体でAIを実装し運用するためのビジネスが取るアプローチを示しています。AI戦略を作成する過程で、組織は「なぜAIなのか？」や「組織がAIの成功を燃え上がらせるために何が必要なのか？」といった重要な問いを探求することができます。 技術とビジネス目標は、どのAI戦略にも中心的な要素ですが、 AIが人々にどのよう な影響を与えるか についても対処することが重要です。AI戦略は、倫理的原則を定義し、潜在的な人間への害を最小限に抑える方法についての指導を提供するべき
概要：オープンな基盤モデルの台頭
生成 AI アプリケーションを概念実証段階から本番運用段階に移行するには、制御、信頼性、データガバナンスが必要です。 組織は、モデルとトレーニングに使用するデータの両方をより厳密に管理することで、制御と出力へのより良い影響を与える能力を求めて、オープンソースの基盤モデルに注目しています。 Databricks は、何千ものお客様が生成 AI のユースケースを評価し、組織に最適なアーキテクチャを決定するのを支援してきました。 当社の顧客は、多くの場合困難でコストがかかる、本番運用品質のAIモデルの構築と展開の課題を私たちと共有しています。 その結果、ほとんどの CIO はモデルを本番運用に導入することに不安を感じています。 これには、制御、所有権、品質の欠如、予測不可能なパフォーマンス、これらの基本モデルのスケーリングに関連する高いコストなど、さまざまな理由があります。 私たちは顧客の行動の変化に気づきました。 効率性の向上とコストの削減のために、オープンソース モデルを採用する組織が増えています。 これに応えて、
データの民主化：信頼されたデータの活用によるビジネスの変革
データの民主化は、単なるテクノロジー、技術のバズワードのように聞こえるかもしれませんが、組織が収集するデータは日々増加しており、企業がそこから価値を引き出したいのであれば、データの正確性、信頼性、アクセシビリティを優先する必要があります。 そこで、データの民主化が役立ちます。 しかし、データの民主化とは一体何なのでしょうか。また、高いレベルのガバナンスと信頼を維持しながら、それを達成するにはどうすればよいでしょうか。 データの民主化を成功させるためのステップと、それがビジネスにどのような利益をもたらし、人工知能（AI）戦略をどのようにサポートできるかをご覧ください。 データの民主化とは？ データの民主化とは、組織内のすべての人がデータに（適切に）アクセスできるようにすることであり、データを理解するために必要なツールやトレーニングを提供することです。 つまり、すべてのエンドユーザー（従業員、利害関係者、消費者）がデータを扱うことに自信を持ち、特にAIモデルに関して最終結果を信頼できるように、障壁を取り除き、教育を提