生成AIを筆頭に、AIのビジネス活用が広がっている。膨大なデータの中から有意義なインサイトを見つけだす分析の領域においても、AIの活用は喫緊の課題。データを数多く保有する企業であればあるほど、AIへのキャッチアップはまさに急務となっている。

本資料は、そうしたデータ分析におけるAI活用で鍵をにぎる、データ基盤の整備について解説したものだ。一言にデータ基盤の整備といっても、そこはセールスフォースならではの知見や洞察にあふれており、一歩踏み込んだ内容となっている。特に「データを1か所に集めるだけでは十分ではありません」との指摘は示唆的だ。例えばクルマの購買行動について。購入者のデータは購入履歴はもちろん、保証の状況や走行距離など、様々な情報によって構成されている。それらデータを、適切に統合・調整しなければ有意な結果を望むことはできない、というワケだ。

データ分析でのAI活用において注意しておきたいのは、“AIによるデータ分析では、所持しているデータの量だけで優劣が決まる訳ではない”ということでもある。米国のとあるピザチェーンではデータ基盤を整備することで、60億を超えるエンゲージメントを有するに至っているという。テキストや画像、音声、動画、ログファイルなど。各所に分散保存されている多様かつ膨大なデータから有意な情報を引き出すためにも、ぜひ本資料のご一読をおすすめしたい。「どこに、どのような形で、どんな手法で」データが管理されているのかを把握し、活用への道筋をひらく一助となってくれることだろう。