2024年は生成AIで「データ」が変わる年に:その11の予測

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Image made by DALL-E / BRIDGE

2023年は生成AIと基盤モデルの話題がすべてだった。しかし企業がワークフローにおいて生成AIを真剣に使おうとすればするほど、データ管理を整えることがいかに重要であるかに気付き出したのだ。

企業は常にビジネスの成功における高品質データの役割を理解していたが、生成AIの台頭によってその価値はさらに高まり、誰もがデータに注目するようになった。2024年はさらに大きな生成AIのストーリーが生まれると予想されている。そこで本稿では業界をリードする専門家やベンダーたちに、データ・エコシステムが今後の数カ月でどのように進化するかについて、それぞれの予測を語ってもらった。

1.リレーショナルはSQLから脱却する

最新のエッジ、IoT、または生成AIアプリケーションを活用してビジネスを成長させるにせよ、2024年の企業の大胆な計画には事欠かない。これらの計画はすべて、企業データへの安全なアクセスに依存している。多くの企業にとって、これらのアプリケーションを支えるデータインフラは停滞したままだ。多くの企業は、数十年前のテクノロジーの要求を処理するために構築された、時代遅れの運用データベースに依存し続けている。

SQLはデータベース言語であるが、手続き型ロジックへの標準化されたアプローチを欠いており、ほとんどのアプリケーションでは、ステートフルで永続的なセッションを使用してSQLデータベースに接続されたアプリケーションサーバー内に組み込まれている。SQLのこの設計アプローチは50年前には理にかなっていたが、現代のコネクションレスなクラウド・サービスにとっては痛みを伴う「遺産」だ。一般的に、アプリケーション・コードとデータベースは同じデータ・センター・リージョンに同居する必要があり、IoTやエッジ・アプリケーションのような、今日の企業にとって重要なサーバーレスや地理的に分散したアプリケーションの大きな妨げとなっている。

今後はIoT、エッジ、AIにまたがるモダン・アプリケーションの分散、一貫性、スケーラビリティ、柔軟性をサポートする、より俊敏なデータベース・インフラストラクチャを採用する企業が現れるだろう。レガシーデータベースの課題は、その制限が企業の開発者にとって負担となり、ビジネス革新のペースにとってより大きなボトルネックとなるため、よりコストがかかるようになるだけなのだ。

Fauna会長でSnowflakeの前CEOのBob Muglia氏

2.ベクトル・データベースが最も求められる技術になる

2024年、ベクトル・データベースは最も注目されるテクノロジーになるだろう。データ主導の洞察がイノベーションを促進する時代において、ベクトル・データベースは、高次元データの処理に優れ、複雑な類似性検索を容易にすることから、急速に注目を集めるようになった。レコメンデーションシステム、画像認識、自然言語処理、金融予測、その他のAI主導型ベンチャーなど、業界を問わずソフトウェア開発には、トップベクトル・データベースを理解することが重要になるだろう。

新しいアプリケーションがAIによってゼロから構築されるにつれ、ベクトル・データベースは、これまでのアプリケーションデータベースと同様に、技術スタックにおいてますます重要な役割を果たすようになるだろう。チームは、LLMを活用した新しい機能でAI対応製品を作ろうとするため、スケーラブルで使いやすく、運用がシンプルなベクトル・データストレージを必要とするだろう。

Talentica Softwareのプリンシパル・アーキテクト、Ratnesh Singh Parihar氏と、TimescaleのAI・ベクトル担当GM、Avthar Sewrathan氏。

3.企業データレイクがLLMの金のなる木になる

平均的な企業がどれだけの情報を保存しているかについての統計には事欠かない。しかし多くの企業が、実用的な洞察のためにマイニングしている情報(主に構造化されたデータ)はその半分以下だと報告している。2024年、企業はLLMの構築とカスタマイズにAIを活用することで、未開拓のデータを活用し始めるだろう。

AIを搭載したスーパーコンピューティングにより、企業はチャット、ビデオ、コードなどの非構造化データのマイニングを開始し、生成AIの開発をマルチモーダルモデルのトレーニングに拡大する。表やその他の構造化データをマイニングする能力を超えるこの飛躍により、企業は質問に対してより具体的な回答を提供し、新たな機会を見つけることができるようになる。これにより、医療現場でのスキャンによる異常の検出や、小売業における新たなトレンドの発見、より健全な事業運営の実現などが果たされるだろう。

Nvidia、DGXシステムズ担当バイスプレジデント、Charlie Boyle氏

4.AIを活用するだけの自動化ができていない企業は火傷する

企業が競争力を維持するためにAIを導入するにつれ、多くの企業は無秩序なデータ・インフラの影響をより強く感じるようになるはずだ。単に悪い情報をダッシュボードに表示するだけでなく、そのデータに基づいて間違った意思決定や行動を自動化する可能性まで高まってくると、悪いデータ(あるいは十分ではないデータ)の影響はさらに大きくなる。強力なデータ・インフラとガバナンスを持たない誰かが、生成AIをミッション・クリティカルな文脈に置き、精度の低下に苦しむのは時間の問題だ。

Ascend.ioのCEO、Sean Knapp氏

5.データパイプラインが最適化される

2024年には、財務とエンジニアリングの両チームが重要な役割を果たし、不要な支出を特定するために、組織横断的な真のパートナーシップが必要になると考えている。Ascendの年次調査では、回答者の48%がクラウド・コンピューティング・コストを削減するためにデータ・パイプラインを最適化する計画を挙げており、そのうち89%が今後12カ月でパイプラインの数が増加すると予想している。来年は、データパイプラインで余分な出費が発生している箇所をピンポイントで特定するプラットフォームを活用し、上層部からの誤った指示を避けるために、コスト最適化の迅速な実証を後押しすることが不可欠になるだろう。

Ascend.ioのCEO、Sean Knapp氏

6.インテント・データは市場開拓チームの必需品になる

2024年、インテント・データは市場開拓チームにとって、もはや「あればいいもの」ではなくなるはずだ。企業が営業とマーケティングの連携を図る中で、インテント・データによる行動データ分析を通じて顧客のニーズを予測する能力は、ますます不可欠になる。AIが年々高度化する中、顧客エンゲージメントがリアクティブからプロアクティブに移行し続け、コンバージョンを高め、長期的な顧客ロイヤルティを醸成することが期待される。

ZoomInfo CEO Henry Schuck氏

7.データチームとビジネスチームは、AI製品のオンボーディングで協力するようになる

ChatGPTのようなAI製品に対するビジネスユーザーの需要はすでに顕在化しているが、データチームは依然として、企業データへのアクセスを許可する前に膨大なチェックリストを課すことになるだろう。AIが信頼でき、安全であることが証明されれば、採用は遅かれ早かれ実現する。さらに、企業はAI主導の分析の時流に乗るために、クリーンなデータセットを優先するはずだ。クリーンなデータセットは、AI導入を成功させるための基盤となり、企業が価値ある洞察を導き出し、競争力を維持することを可能にする。

DataGPTのCEO兼共同設立者のArina Curtis氏

8.企業はリアルタイムとAIのダブルパンチを受ける

AIを活用したリアルタイムのデータ分析は、自動化によって企業に従来よりもはるかに大きなコスト削減と競争力のあるインテリジェンスをもたらし、ソフトウェア・エンジニアが組織内でより速く動くことを可能にする。例えば保険会社では、何テラバイトものデータがデータベースに保存されている。AIを使えば、2024年には、これらの文書をリアルタイムで処理し、カスタムモデルをコーディングすることなく、このデータセットから優れたインテリジェンスを得ることができるようになるだろう。

これまではソフトウェア・エンジニアがこれらのドキュメントを解析するコードを書き、さらにキーワードや値を抽出するコードを書き、それをデータベースに入れてクエリーし、実用的なインサイトを生成する必要があった。リアルタイム生成AIのおかげで、企業はデータから競争力のある価値を引き出すために多くのスタッフを雇用する必要がなくなるため、企業にとってのコスト削減効果は非常に大きくなる。

Rockset CTO兼共同創設者のDhruba Borthakur氏

9.ナレッジグラフは、ユーザーがデータのサイロ化を解消するのに役立つ

企業がより多くのデータをデータ・クラウドに移し続けるにつれ、クラウドには何百、何千、時には何万ものデータ・サイロが集まるようになる。ナレッジ・グラフは、様々なデータ・ソース間の関係を活用できるため、存在するすべてのデータ・サイロをナビゲートすることのできる言語モデルを容易にするはずだ。これにより、新年には、インテリジェント・アプリケーションの開発をサポートするナレッジグラフ・ベースのAI技術が、確立されたものから斬新なものまで、様々な形で登場することになるだろう。

RelationalAI CEO兼創設者のMolham Aref氏

10.AIがデータ管理のアプローチを変える

企業は、全体的な価値提案と競争上の優位性に貢献するAIの可能性に気づいている。これを実現するために、AIはさまざまな種類のデータについて学習し、処理する必要がある。公開されているデータもあるが、その多くは消費者の個人情報や組織固有の知的財産だ。企業は、AIモデルによって使用されるデータを保護しつつ、価値ある意思決定をサポートするデータを使用するために、バランスを取る必要があることに気づくだろう。このような革新的なデータ管理ソリューションは、法規制の遵守や新たな法律とともに進化し続ける。

Inrupt製品管理担当副社長のOsmar Olivo氏

11.チーフ・データ・オフィサーはCIOの必須条件となる

2024年、CIO(Chief Information Officer・情報管理最高責任者)を目指す人々のために、新たな確実なキャリアパスが切り開かれる。ここ数年、CDOは低予算のアドバイザー的役割から、企業がデータを最大限に活用するための重要な資産へと進化している。データを民主化し、イノベーションを促進するためにAIやクラウドに投資する組織が増えるにつれCIOへのニーズは高まっており、これまで以上にビジネスの成功に近づいている。優れたCIOを探している組織は、データがどのように移動し、流れ、組織に影響を与えるかを真に理解している人を選ぶはずだ。つまり、CDOはそのキャリアパスを追求する上で当然有利になり、企業において絶大な影響力を発揮し続けることになる、

Quest Software社長兼GM、Heath Thompson氏

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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