信頼できるAIのために今考えるべきデータガバナンスとデータ基盤アーキテクチャ

【セッション概要】
ChatGPTで注目が高まる生成AI、LLMをはじめとするAIのビジネス活用が進み始めている現在において、そのAIモデルが学習するデータの重要性が再認識されつつあります。AIモデルの開発や運用には健全で適切なデータが大量に必要であるからです。しかし、増え続けるデータ、サイロ化し続け、一向に統合が進まないデータ基盤は、そのデータの提供、そして信頼できるAIをビジネスで大規模に活用することを困難なものとしています。AIプロジェクトにおいて、データは中核的な課題であり、信頼できるデータなくして信頼できるAIの実現はあり得ません。
本セッションでは、AIのビジネス活用に向けて、信頼できるデータを提供するためのいくつかの重要なポイント（データガバナンス、データマネジメント、データファブリックなど）にフォーカスし、大規模で高度なアナリティクスとデータ活用を長年支援してきたTeradataの知見から、効果的で信頼性の高いAIを実現するためのデータ課題の解決方法を探ります。

【講演者】
日本テラデータ株式会社
ワールドワイド・データ・アーキテクト
藪 公子