要約:

  • 高品質なデータはAIプロジェクトの成功に不可欠であるが、多くのITマネージャーがデータ品質を確保するための必要な手順を踏んでいない。
  • Hitachi Vantaraの新しい報告書によると、37%の回答者がデータを最大の懸念事項として挙げている。
  • データの保存容量は2026年までに122%増加すると予測されており、データの管理がますます困難になる。
  • 調査では、データのラベリングや品質向上に取り組まない企業が存在し、セキュリティも主要な懸念事項であることが示されている。
  • 持続可能性やAIのROIは戦略にほとんど考慮されておらず、大企業の51%が大規模な言語モデルを開発している。

感想:

データ品質の確保やセキュリティの重要性が強調されており、AIプロジェクトの成功にはこれらが不可欠であることが明らかです。特にデータのラベリングや品質向上に取り組まない企業の割合が高いのは懸念されます。持続可能性やROIに対する意識の低さも改善が必要とされています。

元記事: https://www.techzine.eu/news/data-management/127473/data-quality-still-lags-behind-leaving-ai-promise-unfulfilled/