データ基盤の課題

生成AIも万能ではないため、最適な回答を引き出すために
細かな設計・設定が必要

• 主な失敗1

  最適なデータを、システムと
  結び付けられていない

  

  いかに多くのデータを集めても、その中から目的達成に最適な質の高い回答を検索し、アウトプットできなければAXは実現できません。

• 主な失敗2

  活用業務での要件定義が
  細かくされていない

  

  データ活用業務での目的達成のためにはその内容に合わせたデータの種類やデータ間の関係性等を詳細に定義する必要があります。

• 主な失敗3

  誰もが正確に使える
  仕様になっていない

  

  プロンプトの細かな表現や設定の違いで生成AIからの回答が大きく異なるため常に最適な回答を引き出せる設定が必要です。

構築のポイント

機能データ収集-蓄積

ファイル形式を問わず、さまざまなデータを活用いただける基盤を構築します。

AIms Bridgeではまず、多様なデータから目的達成に必要なものを選定。むやみなデータ活用はストレージや通信、費用を圧迫するため、目的に合わせて必要なデータを精査した上で、コネクタ等を活用してデータ基盤へ蓄積します。

データ整備

生成AIでは非構造化データも活用できますが、そのままではハルシネーションの原因になりえます。

複雑なデータも目的に合わせた整備/連携を行い、目的に合わせたアウトプットが出るようにデータ環境を構築します。
RAG構築においては、データ量以上にデータの質や客観性を重視し、データの整備ルールを設けていきます。

データ提供-活用

構築するデータ基盤は生成AIはもちろん、BIなど多様な用途やアプリにご利用いただき、全体で目的とするDXやデータマネジメント経営を推進できるようにしていきます。

各用途のシステム要件に合わせ、データをいかに組み合わせて最適に提供するか、その仕組みを構築します。

標準プラン

「データ基盤構築」は、AIms Bridgeの1メニューとして、AIサービスと合わせてご提供しています。

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