まとめ
エンタープライズAIがスケールしない原因は、AIモデル自体の限界ではなく、不完全または古いデータに依存していることにあります。本稿では、AIが一般的に利用するデータと、基幹システム（Systems of Record）に存在するリアルタイムかつ信頼性の高い正規データとの間にあるギャップについて解説します。そして、このギャップが、特に高い精度や信頼性が求められる業務において、AIの失敗につながる理由を明らかにします。こうした課題を解決するには、AIがエンタープライズデータにどのようにアクセスし、どのようにガバナンスを適用し、どのようにアクションへ結び付けるかを根本から見直す必要があります。
この資料でわかること
- ガバナンスや監査要件を含め、エンタープライズデータを真にAI対応にするために必要なこと
- 重要なビジネス上の意思決定を安全かつ確実に支えることができるデータとは何か
- 多くのAIシステムが、実証実験（PoC）では成功しても本番環境で失敗する理由
- データの鮮度と更新タイミングが、AIの設計と成果に与える影響
- なぜエージェント型AIには、システム・オブ・レコードへのリアルタイムアクセスが不可欠なのか
- 古いデータや複製されたデータが、自動化された意思決定において高コストなミスを招く理由
分析の欠けていた部分：リアルタイムのメインフレームデータ
Power BI のような分析プラットフォームに多額の投資を行っているにもかかわらず、多くの組織では、依然としてタイムリーかつ効果的な意思決定に苦戦しています。原因として多いのが、リアルタイムのメインフレーム・データへアクセスできないことです。このギャップをどのように埋め、分析チームを強化し、将来のイノベーションへの基盤を築けるのかをご紹介します。
モダナイゼーションへの新たな道：メインフレーム・データへのアクセスでチームの力を引き出す
メインフレームデータへの非侵襲的なアクセスと、システムを横断した一元的なビューを実現する明確な道筋――これにより、チームは分析、AI、ハイブリッドクラウド向けに信頼性の高いデータを活用し、より迅速に行動できるようになります。
IBM z17™：AIを活用したイノベーション、レジリエンス、成長を加速
IBM z17プラットフォームは、AI、高度な自動化、エンタープライズレベルのセキュリティを統合することでイノベーションを推進し、組織の信頼性の高いミッションクリティカルな業務を支えます。.