生成AIの実装を妨げる、データのサイロ化やセキュリティの課題をどう解消する？

　生成AIの活用は、今や企業の競争力を左右する重要な要素となった。しかし、その導入に際しては、スキルやコストをはじめ、さまざまな障壁が立ちはだかる。中でも大きいのがデータに関するもので、言語やツールの違いによるサイロ化、セキュリティリスクの増大、運用の複雑化といった課題により、生成AIの実装に至っていない企業は多い。

　こうした課題を克服する方法として注目したいのが、クラウド型の統合データプラットフォームの活用だ。アーキテクチャや言語、ツールの違いによるサイロ化を解消する他、コンプライアンスを自動的かつ継続的に監視することで、厳しいセキュリティ要件を満たすことができる。また、実質的に無制限のユーザーとジョブを処理できるため、パフォーマンスを損なわずに、総保有コストを削減できるという。

　本資料では、生成AIの略史から、AIの急速な進化に対応するための4つのポイント、実装を妨げる障壁まで、詳しく解説する。あわせて、生成AIの潜在能力を最大限に引き出す同プラットフォームの特長も紹介しているので、ぜひ参考にしてほしい。