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
メインフレームのデータをクラウドと共有するには
メインフレームとクラウドのデータを、接続性、レイテンシ、変換、シンプルさに対応することで統合し、シームレスなハイブリッドデータ移動とリアルタイム同期を可能にします。
エキスパートはいつか引退します。しかし、その知識は引退させる必要はありません。
経験豊富なAdabas & Naturalの開発者が定年退職を迎えるにつれ、組織は彼らと共に数十年にわたるミッションクリティカルなビジネス知識を失うリスクに直面しています。Software AGの開発近代化ツールと手法は、長年にわたり在籍してきたチームが持つ深いアプリケーションロジックや運用上の知見を組織が維持できるよう支援します。
ワークロードが増加していますか？ 移行の前に試すべき対策
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