2023 年の全世界におけるデータと AI のトレンド トップ 5

※この投稿は米国時間 2023 年 2 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

今年、貴社ではデータ量増加とビジネス要件をどのように管理する予定ですか？データと AI に関するアクションと戦略により、今後数か月または数年で組織の競争力が向上するか、低迷するかが決まります。Google Cloud のチームは将来を見据えたうえで、テクノロジーの選択肢の保護、データ統合の簡略化、AI 導入の拡大、オンデマンドでの必要な情報の配信、セキュリティ要件の充足を実現できるよう戦略を進化させています。

Google Cloud は IDC と提携*し、さまざまな業界のグローバル組織を対象とした複数の調査を行いました。その目的は、データリーダーがどのようにしてデータと AI の主要な課題に対応しているかを知ることです。調査結果をまとめて、2023 年のデータと AI のトレンドに関するレポートを作成しました。このレポートでは、データおよび AI の上位 5 つのトレンドの背後にある、豊富な指標を使用した調査結果を提供しています。さらに、貴社の計画の立案にあたって参考になるヒントやお客様事例も紹介しています。

1: データサイロが完全になくなる

管理するデータの量が増加しているため、トランザクション データベースがサイロ化し、データ ウェアハウス戦略が現在の需要に対応できなくなっているのは驚くに当たりません。組織はすべてのデータを保存、管理、分析、統制する方法を改善しつつ、費用を削減する方法を求めています。また、複製されたデータから分析情報の競合を除外し、全従業員が最新データを活用できるようにしたいと考えています。

レポートでは、データ ライフサイクルのあらゆるステージをサポートする統合データクラウドを採用して、データの使用状況、アクセシビリティ、ガバナンスを改善する方法が説明されています。80 以上のデータサイロを接続することでカスタマー エクスペリエンスを改善するデータ ファブリックや、費用を節約し成長を簡素化する統合データクラウドなど、さまざまな組織の事例を戦略の立案にお役立てください。

2: 開かれたデータ エコシステムの時代が始まる

データは、AI を最大限に活用し、開発サイクルを加速化して、費用対効果を向上するための鍵となります。データやテクノロジーのロックインを防ぐため、オープンソースのソフトウェアやオープン API を採用する組織が増えています。

レポートでは、開かれたデータ エコシステムを通じて、データ統合の簡略化、マルチクラウド分析の促進、必要なテクノロジーの利用を実現する方法を理解できます。グローバルなオープンソースの採用と一般公開データセットの使用に関する指標もご確認ください。また、開かれたデータ エコシステムを採用して、治療成果の向上、ウェブサイトのトラフィックの 25% 増加、運用費の 90% 削減を実現したグローバル企業の事例もご覧ください。

3: AI の転換期を受け入れる

データから役立つ情報を引き出す場合、AI と ML を使用すると簡単になります。迅速にパターンを特定して質問に回答できるだけでなく、大規模に問題を解決するのも簡単になります。

AI と ML を使用することにより、「シチズン データ サイエンティスト」がデータを活用して、まずは小さな成功に集中できるようにした組織の事例をご覧ください。貴社の AI 戦略を立案するために活用できる、Yang やその他のエキスパートからのヒントも紹介しています。また、パターン認識などの AI 機能を使用して、二酸化炭素の年間排出量を 7,400 トン削減したり、広告費の費用対効果を 200% 以上増加させたりした事例もご覧ください。

4: あらゆる場所で分析情報が活用される

以前の BI ソリューションを使用すると、汎用的な指標と古い情報に基づいた陳腐化した分析情報が導き出されるという現状に、ユーザーは疲弊していました。調査によれば、新しいツールがリリースされることで、BI への期待は変化しつつあります。企業は各従業員に必要な情報をオンデマンドで提供することにより、意思決定の向上、新しい収益源の開拓の迅速化、顧客の獲得と維持の促進を実現できるよう戦略を見直しています。

このレポートでは、自動化されたワークフロー、カスタマイズ可能なダッシュボード、オンデマンドのレポートでユーザーがデータを信頼して活用できるようにするために、データリーダーが BI 分析戦略やアプリケーションを見直している理由や方法について説明しています。また、セルフサービス BI による意思決定の向上、IoT 分析を使用したカスタマー エクスペリエンスの改善、埋め込み分析による脅威の軽減を実現したグローバル企業の事例も紹介しています。

5: 未知のデータが理解される

データ量の増加によって、どこにどのようなデータを保存したかを把握するのが難しくなり、これによりリスクが生じる可能性があります。たとえば、録音されているカスタマー サポートの通話やチャット セッション中に、お客様が予期せず個人情報を共有してしまった場合、そのデータに、標準的な保存プロセスでは提供されない特別なガバナンスが必要になる場合があります。

レポートをご覧になり、見落とされがちなデータ セキュリティ リスクと、センシティブ データに関する先を見越したガバナンス戦略を立案する方法をご確認ください。構造化データと非構造化データを検出、分類、管理する方法を改善することで、グローバル組織がお客様からの信頼を高め、生産性を向上した方法についても知ることができます。  

将来に備える

ご紹介した 5 つのトレンドの素晴らしい点は、さまざまな業界の組織が好みのテクノロジーを使用して、それぞれの目標を達成できるようになるということです。すべてのトレンドが相互に関係していますが、調査によれば、このうち 1 つを採用するだけでも、目に見えるメリットを実現できます。

レポートをお読みになり、800 以上のグローバル組織の分析情報、エクスペリエンス、成功事例を活用して、貴社のデータおよび AI 戦略の改善にお役立てください。

^{*Google Cloud の依頼による}