データの価値

データはしばしば「新しい石油」や「新しい金」と呼ばれてきました。しかし、今日の人工知能（AI）の世界では、このような比較は不十分です。

データは、人々の生活のあらゆる部分に組み込まれています。それは私たちの携帯電話を通じて流れ、私たちの周りの無数のセンサーから流れ、世界中のサーバーに響き渡ります。それは、あらゆるやりとり、あらゆる洞察、あらゆる経験の断片とともに、より豊かになります。その結果、想像もつかなかった洞察や革新が生み出されます。

すべてのバイトはユニークで、歴史の記録、発見、創造的な冒険、記憶など、無限の可能性を秘めており、それを解き放つ適切なモデルと適切な瞬間を待っています。 

AI時代においてデータは時間の経過とともに価値が合成されていく資本です。今日保存するデータを増やせば増やすほど、教訓と発見が増え、明日にはより大きな進歩を遂げることができます。

データの価値は4つの方法で実現できます。

1. データを再利用する＝無限の活用
2. データを増やす＝より良い結果
3. データを所有する＝競争優位性
4. データの信頼性を高める＝信頼できるAI

データを再利用する＝無限の活用

データは強力かつ無尽蔵な資源であり、いくら使用しても枯渇することはありません。数十億台の接続されたデバイスとシステムが毎秒膨大な量のデータを生成するため、モデルはそこから継続的に学習し、直感、理解、範囲が拡大していきます。

これまで、これらのデータの多くが十分に活用されていませんでした。Seagateが2020年に行った調査によると、企業は利用可能なデータの68％を活用していませんでした。それ以来、ツール、技術、計算能力が進歩し、組織がデータを活用する環境が整いました。現在のデータや過去のデータを使用しないと、組織の最も貴重なリソースを活用する機会を逃すことになります。

データを増やす＝より良い結果

AIがうまく機能するには膨大な量のデータが必要です。大規模言語モデル (LLM) は、大量のテキスト、画像、ビデオ ファイルをトレーニングすることで学習します。データセットの規模が大きく多様化することで、特に顧客サービス、サイバーセキュリティ、予知保全などの非構造化ドメインにおいてモデルの精度が向上します。

データを所有する＝競争優位性

保存可能なデータをすべて保存することは賢明な投資ですが、そのデータを所有することで、本当の経済的差別化要因が実現します。所有物としてのデータセットは、分野固有の競争優位性を構築する複製不可能な資本です。モデルプロバイダーはある程度のコモディティ化のリスクを負いますが、特にエージェントシステムの出現に伴い、データはよりスマートで価値の高い AI を推進するものです。

市場はこの現実を認識しています。データを真の資産として扱い、適切に管理し、大規模な独自のデータセットを中心に AI を構築する企業は、市場がそのデータと AI の能力を将来の成長の強力な原動力と見なすため、投資家からより高く評価される傾向があります。

データの信頼性を高める＝信頼できるAI

信頼できるデータは信頼できる AI を意味し、最終的には信頼できる組織を意味します。データを透明性が高い倫理的な方法で調達すれば、コンプライアンス・リスクと風評リスクを低減しながら、AIの成果を向上させることができます。

来歴が明確で透明性が高く追跡可能なデータを使用することは、AIモデルを監査可能にし、説明責任を果たすために不可欠です。データの来歴を検証可能にし、説明可能なモデルを使用することで、コンプライアンス・リスクと風評リスクを低減できます。これは、規制のある業界では特に重要です。

ストレージ：データの価値を増幅する装置

データの価値が資本であることが理解されれば、データが保存されるようになります。データが保存されれば、それを活用することができます。

AI 時代では、データはより重く、より密度が高く、より豊富で、容赦ないものになっています。データの価値を実現するには、その重さに耐え、提供し続けることができるストレージ・インフラストラクチャが必要です。

データはAI経済の資本です。ストレージはデータの価値を支える基盤です。この2つが競争優位とビジネス変革の鍵を握っています。

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