- 構造化されていないデータから戦略的な洞察を得ることは、AI時代においてますます重要。
- 構造化されていないデータは異なるソースからのデータであり、分析や価値ある洞察を見つけることが難しい。
- 大規模な言語モデル（例：GPT）は、構造化されていないデータから傾向や予測を見つけるためのツールとして有用であるが、完璧な解決策ではない。
- 構造化されていないビジネスデータを生成AIで最大限に活用するには、戦略的な考慮が必要。
- 構造化されていないデータから離散値を抽出することは、データ分析を行う上で重要。
- 一般的な大規模言語モデルは、構造化されていないデータを離散値に変換するのに最適化されていない。
- AIモデルを微調整することで、構造化されていないデータを離散値に変換し、特定のビジネス領域に最適化することが可能。
- 構造化されていないデータを活用することで、企業は新たな価値を生み出すことができる。
考察:
構造化されていないデータから価値を引き出すことは重要であるが、その過程は複雑である。生成AIのハイプが簡単なプラグアンドプレイプロセスのように聞こえるが、現実には複雑な作業である。しかし、この取り組みは価値がある。企業がデータから具体的な洞察を引き出す能力が大幅に向上し、彼らがどのように運営し競争するかを革新するであろう。