AIを成功に導くデータ基盤に関する7つのチェックポイント

プロジェクトの強固な基盤を構築するために重要なステップを特定

生成AIは、私たちの働き方を変革する計り知れない可能性を秘めています。しかし、この要求の厳しいテクノロジーをサポートするデータ・インフラストラクチャの準備が整っていないことから、非常に多くの生成AIの取り組みが難航しています。

この問題に対する解決策の重要な点は、ストレージや処理、セキュリティ、ガバナンスに至るまで、組織的・インフラ的な側面に焦点をあてることです。このガイドでは以下の内容を含む、AIの成功をサポートし、コストのかかる問題が発生する可能性を低減する堅牢なデータ基盤を構築するための実践的なフレームワークをご紹介します。

• ファインチューニングと検索拡張生成（RAG）を使用して大規模言語モデルが組織を「理解」できるよう支援する方法
• マルチモーダル・データベースがAIワークロードに優位性をもたらす方法
• AIセンター・オブ・エクセレンスの設立が初期の効果的なステップになり得る理由

データ・インフラストラクチャに関する7つのチェックポイントに先行的に取り組むことで、AIの真の価値である有意義なビジネス成果の実現を支援することができます。