研究分野でAI活用が進まない？　真の成果につなげるデータ管理の在り方とは

　研究分野でAIに対するニーズが高まる一方、AI活用は当初の期待ほど進んでいないという声も聞かれる。その原因をAIの性能不足とする見方もあるが、実際には個々のPC、学内ファイルサーバ、クラウドなどにAIの原資となる研究データが分散し、サイロ化していることに起因する。

　研究データの存在は分かっていても、それがどこに保存されているのか、扱う権限は誰にあるのか、出自は確かなものか、本当に最新のものなのかを説明できなければ、AIの原資として利用できない。そのため、AI活用に向けた研究データ基盤においては、「単に保存するだけ」にとどまらず、DMP／RDMの視点に立った管理を実現することが重要となる。

　本動画では、AI活用の前に立ちはだかる課題として、研究データのサイロ化に伴う多大な転送時間とコスト、二重管理などを挙げ、あらゆるデータをそのコンテクストとともに適正に管理する基盤の必要性を解説する。その上で、このような要件を満たすストレージソリューションの概要や特徴を紹介しているので、ぜひ参考にしてほしい。