非構造化データの力を解き放つ: 人工知能を適用するためのガイド

ほぼすべての業界がデジタル化する中、「データは新しい石油である」とよく言われます。しかし、十分に理解されていないことがよくありますが、石油は精製され、ディーゼル、ガソリン、天然ガス、航空燃料などの望ましい形で存在するまでは、機械の動力としては適していないということです。状況は非構造化データでもほぼ同じです。 。

非構造化データは、世界中の組織によって生成および保存されているデータの約 80% を占めると推定されています。データ量が増加するにつれて、企業は複数の課題に直面しています。特に、データを安全に保存し、そこから大規模かつ迅速に実用的な洞察を引き出す必要性が挙げられます。現在、テキスト文書、画像、オーディオ、ビデオ ファイルなどのさまざまな非構造化ソースから関連データを抽出し、それを標準化してレポートや入力を作成し、最終的にその結果を運用プロセスに組み込むプロセスは、言うは易く行うは難しです。

金融サービスなどの業界におけるデータ生成は加速していると推定されています。 2025 年までに、グローバル企業は 175ZB (1ZB=1 兆 GB) のデータを生成し、その約 80% が非構造化されると予想されています。現代のほとんどの企業にとって、このデータを意味のあるビジネス インテリジェンスに変換することは困難な作業であり、非構造化データを処理する従来の方法は時間がかかり、エラーが発生しやすく、コストがかかります。非構造化データが絶え間なく流入するため、最も経験豊富な担当者でも圧倒される可能性がある人的ミス、見落とし、疲労のリスクが常に存在します。光学式文字認識 (OCR) ツールは、データをある程度デジタル化するのに役立ちますが、データにコンテキストを追加することはできません。 書き直された内容: 非構造化データを処理する従来の方法は時間がかかり、エラーが発生しやすく、コストがかかります。非構造化データが絶え間なく流入するため、最も経験豊富な担当者でも圧倒される可能性がある人的ミス、見落とし、疲労のリスクが常に存在します。光学式文字認識 (OCR) ツールは、データをある程度デジタル化するのに役立ちますが、データにコンテキストを追加することはできません

ロボット プロセス オートメーション (RPA) を導入している企業でも、データをフェッチすることで追加できる場合があります。ソース データをコンパイルしてデータベースに追加しますが、書式設定の変更、データの構造化、その他のタスクは実行できません。非構造化データを構造化された実用的な洞察に変換することで、企業が顧客エクスペリエンスを変革し、優れた意思決定を促進し、イノベーションを推進するのに役立ちます。製品開発、リスクの軽減、コストの削減を実現し、企業に競争上の優位性をもたらします。だからこそ、人工知能を使って非構造化データの力を解き放つことが絶対に必要なのです。

レポートによると、非構造化データを利用する組織は、収益を 10% ～ 20% 増加させ、コストを 20% ～ 50% 削減することができます。 NLP テクノロジーの世界市場は 2025 年までに 433 億ドルに達すると予想されており、非構造化テキスト データの分析需要が高まっていることがわかります。

大手テクノロジー企業はこれらの予測に基づいて迅速に行動し、問題に対処するために設計されたソリューションを開発しました。たとえば、Amazon は Textract を立ち上げ、Google は Vision、Document、AutoML、NLP などのさまざまな API を立ち上げました。 Microsoft も一連のコグニティブ サービスで非構造化データ処理を可能にしており、IBM も Datacap を提供しています。大量の非構造化データの処理、探索、さらにはそれを使用したプロトタイピングに関しては、これらのソリューションがすべて優れていることに疑いの余地はありません。

ただし、これらのツールは業界に依存せず、ドメイン固有の十分かつ正確な洞察を提供するのに苦労することがよくあります。業界用語の誤解や、異なるデータセット間の複雑さや共通性についての誤った理解により、エラーが発生する可能性があります。したがって、非構造化データを活用する必要性を認識していても、一般的な方法や手動による方法で望ましい結果を達成できるとは限りません。

非構造化データの可能性を最大限に活用するには、企業は投資する必要があります。高度なデータ分析ツールと技術。自然言語処理 (NLP)、人工知能 (AI)、機械学習 (ML) を活用した深層学習ツールを活用することで、企業はドメイン固有の洞察を獲得し、一般的なソリューションでは達成できないパターンを特定できます。より良い解決策は、非構造化データの処理を専門とし、正確な洞察を得るために広範なテクノロジー インフラストラクチャと人材を備えたサービス プロバイダーと提携することです。このアプローチは、企業が定期的により深い洞察を得るのに役立つだけでなく、インフラストラクチャ、スタッフの採用、カスタム ツールの開発への多大な社内投資を必要とせずに、非構造化データに含まれる洞察がビジネスを変革できるため、現代の企業にとって不可欠です。成長、運用効率、顧客エクスペリエンス、運用コスト。ただし、最大限のメリットを得るには、企業はデータ分析と構造化へのアプローチを見直す必要があります。このプロセスは、高度な人工知能ツールとデータ ストリームを統合することで大幅に簡素化できます。専門的な非構造化データ分析に対する人工知能主導のアプローチを通じて、金融サービスなどの垂直分野における将来の勝者と敗者の差が決まります。

以上が非構造化データの力を解き放つ: 人工知能を適用するためのガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。