要約:
- 非構造化データから戦略的な価値ある洞察を得ることは、AI時代においてますます重要。
- 非構造化データは異なる形式とカタログ規則に従うさまざまなソースから来るため、分析が困難。
- 大規模な言語モデル（LLM）は非構造化データから理由や傾向を引き出すのに有用だが、汎用的なツールとしては不十分。
- 非構造化ビジネスデータを生成AIを活用するには、戦略的な検討が必要。
- 非構造化データを生成AIで有効に利用するためには、ファインチューニングが必要。
考察:
この記事は、非構造化データの価値を引き出すためにAI技術を活用する重要性に焦点を当てています。非構造化データはビジネスにとって貴重な情報源であり、生成AIを用いてこのデータを分析し、価値ある洞察を得ることができます。しかし、現在の汎用的な大規模言語モデルでは、非構造化データを効果的に処理するには不十分であり、ファインチューニングを行う必要があります。ビジネスにおける非構造化データの適切な活用は、組織に新たな価値をもたらす可能性がありますが、この過程は複雑であるという点が強調されています。