テクノロジとデータ戦略
信頼性の高い AI の結果は、適切なプラットフォームとデータから始まります。 このユニットでは、概念実証から運用環境に移行できるように、テクノロジを戦略に合わせ、データ資産を準備し、ビルドと購入を選択する方法について説明します。
テクノロジ戦略をビジネス目標に合わせる
テクノロジの選択により、戦略的な優先順位を直接有効にする必要があります。 これは、スケーラビリティ、セキュリティ、およびパフォーマンスをサポートするターゲット アーキテクチャを定義することを意味します。リスクとコスト プロファイルに一致するデプロイ モデルの選択。また、ランディング ゾーンとガバナンス パターンを標準化して、チームが迅速にオンボードおよび反復できるようにします。
- スケーラビリティ、セキュリティ、パフォーマンスをサポートするターゲット アーキテクチャを定義します。
- リスクとコスト プロファイルに合った デプロイ モデル (クラウド、オンプレミス、コロケーション、またはハイブリッド) を選択します。
- ランディング ゾーンとガバナンス パターンを標準化してオンボードを高速化します。
データ資産を準備する
Reliable AI は、信頼性の高いデータから始まります。 データ資産を戦略的な資産として扱います。サイロを分割して統一されたビューを作成し、クリーニングとエンリッチメントを通じて品質を向上させ、パイプライン、カタログ、系列、アクセス制御を使用してデータを運用化し、チームがユース ケース間でデータを信頼して再利用できるようにします。
- サイロを分割する: ドメイン間で統合ビューを作成します。
- データ品質の向上: クリーン、重複除去、エンリッチ。
- セマンティック モデルとディクショナリを作成する: チーム間でデータを理解できるようにします。
- データの運用化: パイプライン、カタログ、系列、アクセス制御。
ヒント
顧客、製品、サプライ チェーンなど、複数のユース ケースのロックを解除する上位 3 つのデータ ドメインから始めます。
ビルドするか購入するか
事前構築済みの AI 機能を購入するか、カスタム ソリューションを構築するかを決定するかどうかは、目標、タイムライン、リスク プロファイルによって異なります。 次の表は、購入するタイミングとビルドするタイミングに関するいくつかの考慮事項を示しています。
| 購入 | 建築する |
|---|---|
| 価値を迅速に出すために標準的な能力が必要です。標準機能には、検索、分類、Retrieval-Augmented Generation (RAG) などがあります。 | 一意の IP または高度に特殊化されたドメイン |
| 社内の ML に関する制限付き専門知識 | 長期的な差別化にはカスタム モデルが必要 |
| カスタマイズのコストがメリットを上回る | データは独自性があり、機密性が高い。コンプライアンスのニーズが複雑である |
コンプライアンスとセキュリティの計画
コンプライアンスとセキュリティを最初から AI に組み込む。 関連する規制に対応し、データを保護し、強力なクラウドとオンプレミスの制御を使用することで、リスクが軽減され、自信を持ってスケーラブルな導入が可能になります。
- コンプライアンスとセキュリティを計画し、ニーズに合ったデプロイ モデルを選択します。
- データのプライバシー、保存場所、暗号化を確保します。
- ID、アクセス、監視にクラウド セキュリティ サービスを使用する。必要に応じて、データ主権のためにオンプレミスに保持します。
データの準備状態を継続的に保つ
信頼できる AI は、継続的なデータ検疫に依存します。 データ準備を継続的なサイクル (ラベル、監視、更新) として扱い、条件の変化に応じてモデルの信頼性を維持します。
- データセットにラベルを付け、注釈を付ける。運用環境からトレーニングへのフィードバック ループを作成します。
- データドリフトを監視し、更新されたデータを使用してモデルを再トレーニングし、信頼性を維持します。
強力なテクノロジとデータ戦略は、信頼できる AI 出力を提供し、長期的なイノベーションをサポートし、責任を持ってスケーリングするようにユーザーを配置します。 データとプラットフォームの準備ができたら、次のステップは、パイロットの実行、迅速な学習、規範によるスケーリングというエクスペリエンスを得することです。