AIの学習に必要なデータとは？データマネジメントの5つのポイント

AIは様々なデータを機械学習し分析することで、業務自動化や効率化をもたらします。機械学習をする場合には、当然学習データが必要になってきます。このデータをマネジメントするには、いくつかのポイントが存在します。そこで、当記事ではAIの学習に必要なデータの種類や、データの正しい管理方法について解説していきます。

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そもそもAIとは？

そもそもAIとは、どのようなテクノロジーなのでしょうか。その特徴について見ていきましょう。

AIとは

AI（Artificial Intelligence）とは、コンピューターサイエンスの一分野で、人間の知能に関連するタスクをコンピューターが学習して実行する仕組みを意味します。
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AIとビッグデータの関係

ビッグデータとは、テキスト・画像・音声・動画などを含めた、膨大なデータ群のことです。AI技術の進歩と共に、ビッグデータ活用の可能性が拓かれています。

AIの学習に必要なデータは主に5種類

AIが機械学習を行うためには、目的に応じてさまざまなデータが必要になります。AIの学習に必要なデータは主に下記の5種類です。

画像データ

画像データは画像解析に使われます。共通点や差異などの規則性を分類していくため、ポジティブサンプルとネガティブサンプルを使って機械学習を行うことが一般的です。

音声データ

音声データは、音声認識に使われます。音声データをコンピュータに認識させ、文字変換する活用方法が代表的です。

映像データ

映像データは、動作検知や時系列予測に使われます。最も代表的なものは、車の自動運転開発に活用されている走行中の周囲の映像です。また、店舗内や交通施設内の様子を映した映像なども、効率的なサービスを発見するためのAIの学習用データセットとして使われています。

テキストデータ

テキストデータは、幅広い使用目的のあるデータです。昨今ではチャットボットやスマートスピーカーが代表的な活用事例として取り上げられています。

数値データ

数値データは、機械学習において最も活用が進んでいる分野といえます。過去のデータをもとに、分析を行う統計的な手法だけではなく、異常なデータを検知する異常検知や、将来の数値を予測する需要予測などにも活用が進んでいます。

データを管理するにはデータマネジメントが必要

データは、ただ収集するだけではその価値を発揮することはできません。データ本来の価値を見出すためには、適切な管理・運用を行う「データマネジメント」が重要です。ここでは、データマネジメントの概要や、データマネジメントが必要な理由について説明します。

データマネジメントとは？

データマネジメントとは、文字通りデータを管理することです。具体的には、企業の持つデータの品質管理や、どのように運用・維持していくのかを考え、実行していくことを指します。

データマネジメントのメリット

データマネジメントによって得られるメリットは、定量的な分析に基づいたロジカルなマーケティング戦略を立案できることにあります。たとえば、顧客からのアンケート結果を細かく分析することで、顧客の潜在的な需要を把握できるようになります。顧客の需要のような数値化が困難な定性データを分析することで、正確な需要予測や顧客ニーズに基づくマーケティングを行えます。

データマネジメントで行う業務

データマネジメントを担う部署では一般的に、データの流れ・内容・関係者を洗い出し、現状と理想のギャップを可視化するといった業務を遂行します。

データマネジメントの5つのポイント

データマネジメントの運用には、いくつかのポイントをおさえる必要があります。データマネジメント導入を成功に導くためにも、ここでデータマネジメントの注意点について理解を深めておきましょう。

1.マスターデータの管理を徹底する

マスターデータとは、「基本となるデータ」を意味します。部署ごとに異なるシステムで顧客を管理している場合、全社を横断した分析を行うことはできません。全社で管理が必要とみなされるデータは、重要項目と定めたうえで、マスターデータとしてデータの被りが発生しないように留意しましょう。

2.データ品質を維持する

データを事業に活用するためには、データ品質を維持することも重要なポイントです。データ量が少ない場合や内容が不十分な場合には、思うように活用を進めることができません。正確性、完全性、一貫性など、あらゆる観点からデータの品質を一定に保つ必要があります。

3.安定したデータストレージを用意する

データを適切に管理するためには、安定したデータストレージの用意も欠かせません。例えば、データを置いている部屋が木造で火災に弱かったり、地盤が弱く、地震によって倒壊のおそれがあったりする場合には、安心してデータを置くことはできません。また、データストレージがあまりにも低いと、蓄積したデータを全て保管することが難しく、容量不足に陥る可能性が考えられます。そのため、データの管理においてもデータを配置するデータベースが安定しているのか、セキュリティに問題がないかなどを詳しく精査した上で意思決定することが重要です。

4.データガバナンスを明確にする

データガバナンスとは、組織が目標を達成するうえで情報を効果的かつ効率的に使用するための、プロセス・役割・ポリシー・評価指標を意味する単語です。マスターデータは、さまざまなデータベースをつなぐ役割を果たすときに最も基盤となるデータです。そのようなデータを全ての従業員が編集できる状態にしたままでは、認識の齟齬が起き、人的なミスでデータが誤ったかたちに編集されてしまう恐れがあります。そのため、重要なデータは編集権限を設け、データ変更の際には上長の承認を得るようにするなど、データガバナンスを明確にしておくことが重要です。

5.適切なデータツールを使用する

一口にデータ管理ツールといっても、その種類は多岐に渡ります。自社の運用に適していないツールでは、期待通りの効果を得ることが難しいため、自社の目的に沿ったツールを選択することがデータマネジメントを成功に導く肝要となります。

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まとめ

AIの登場により、データは企業にとって大切な資産になりました。自社で蓄積したデータを活用することは、事業の更なる発展に欠かせません。しかし、データが整理されていないような場合や管理体制が整っていない場合、社内に眠るデータを資産に変えることはできません。AIをフル活用するためにも、この記事を参考にデータマネジメントに注力し、企業経営に役立ててみてください。

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