非構造化データ管理:ストレージ問題からAIの利点へ

主なポイント

• ファイルを利用可能なデータに変換する4つの段階があります: 発見と分類、準備と強化、分析のためのアクティブ、そしてAIの基盤です。
• このカテゴリーは変わりました。: ストレージ経済性が昔の課題でしたが、現在の課題は、そのファイル内のコンテンツを分析やAIに利用可能にすることです。
• 2層、2つのジョブ、ストレージ :とファイル管理が管理されキュレーションされた資産を生み出し、分析プラットフォームはその資産を分析と回答に変換します。
• AIの準備度はデータ管理の結果であり、: 分類、系譜、新鮮度、検索権限がAIの回答を信頼できるかどうかを決定し、モデル自体ではありません。

非構造化データ管理とは何ですか?

非構造化データ 管理とは、文書、メール、画像、音声、映像、機械出力など、あらかじめ定義されたスキーマがないデータを発見、分類、管理、そして有効化する実践のことです。アクティベーション(保存されたデータや分析的洞察をリアルタイムで自動化されたビジネス成果に変換する)が変わった部分です。このデータを管理するには、単にコストパフォーマンスで保存するだけでなく、その内容を分析可能にし、検索可能にすることを意味します。

一般的な業界推計では、企業データの約80〜90%が非構造化であり、最も急速に成長している割合です。過去10年の大半はインフラに焦点が当てられていました。すなわち、ファイルの保管場所、コスト、移動時期です。その作業は依然として必要ですが、もはやそれだけで十分ではありません。

カテゴリーが変わった理由:コスト問題からAI問題へ

生成型かつエージェント型AIは、非構造化データの利用を変革しました。2020年に保持義務とされていた契約アーカイブは、2026年にはAIモデルを基盤とする集中リポジトリとして機能する可能性があります。コンプライアンスコストだった通話録音は、現在ではトレーニングやモデル化のファクトチェック素材に使われています。価値はファイルからその中のコンテンツへ移ります。そして、コンテンツはシステムがそれを見つけ出し、解釈し、信頼できる場合にのみ有用です。

野心と準備度のギャップはよく記録されています。ガートナーは2026年までに、組織がAI対応データに支えられない60%のAIプロジェクトを放棄すると予測しています。調査結果も同様の傾向を示しています。非構造化データのAI分類は、このカテゴリーで企業が報告する主要な課題であり、データを中断なく移動させることに先立ちます。両方の結果は同じ失敗を示しています。すなわち、非構造化データを保存できるものの、利用の資格を満たせない組織です。

非構造化データ管理の4つの段階

効果的なデータ管理は4つの段階に分かれます。最初の2段階はストレージとファイル管理の分野です。最後の2つは分析とAIプラットフォームに関わるものです。

舞台	何が起こるか	それが生み出すもの
発見と分類	エステートをファイルストレージとオブジェクトストレージ間でインデックス化しましょう。何が存在し、誰が所有しているか、何が機密で、何が古くなっているかを特定しましょう。	全地の信頼できる目録と分類。
準備して豊かにしろ	文書やメディアからテキストや特徴を抽出し、メタデータを添付し、冗長で時代遅れのコンテンツをフィルタリングします。	生のファイルダンプではなく、厳選されたタグ付きコンテンツセット。
分析のためにアクティベート	抽出したコンテンツを構造化されたレコードと並べて、フルボリュームで、かつ一つのガバナンスモデルの下でクエリ可能にしましょう。	分析に使える非構造化コンテンツで、単に検索できるだけでなく。
AIの基盤	取得のためのコンテンツを埋め込み、インデックス化し、モデルやエージェントがエンタープライズ資料から応答できるようにし、許可が強制されます。	AIの回答は規制された企業ソースに遡ることができます。

ステージ1と2は、ほとんどの企業がすでに所有しているファイル管理およびストレージツールによって十分にサポートされています。ステージ3と4はほとんどの組織にとって作業が止まる段階であり、このガイドの残りの部分に焦点を当てています。

非構造化データを分析可能にする

非構造化データを分析するということは、クエリが操作可能な内容にコンテンツを変換することを意味します。実際には4つの動きが必要で、それぞれに名前を挙げるに値する失敗モードがあります。

• 抽出。 PDFの段落、通話の単語、画像内のオブジェクトなど、テキスト、トランスクリプト、特徴をファイルから抽出します。汎用データ統合ツールは構造化入力向けに作られており、これらの形式のサポートが限られていることが多いため、抽出が最初のボトルネックとなることが多いです。
• 抽出した内容を構造化すること。 出力をビジネスがすでに追跡しているエンティティに添付します。例えば、特定の契約が特定の顧客に属したり、トランスクリプトが特定のサポートケースに適用される場合などです。構造化されたレコードに結合されていないコンテンツは、どんなによくインデックスされていても、独立した島のままです。
• 意味の表現。 コンテンツを埋め込みに変換し、正確なキーワードではなく意味で検索できるようにしましょう。これにより、「更新リスク」に関する質問が、そのフレーズを一切使わない文書が浮上することが可能になります。
• 両方を同時にクエリすること。 その成果は、サポートトランスクリプトの感情を顧客テーブルでチャーンに結合したり、欠陥説明を保証請求に結合したりするなど、両方のデータをカバーする単一の分析的質問です。両者が別々のシステムで存在する場合、その質問にはプロジェクトが必要です。同じプラットフォームで運営されている場合は、クエリだけで十分です。

ここでSERPの従来の答えが崩れます。非構造化データに最適なデータベースを尋ねると、多くの指針はドキュメントストアかオブジェクトストレージを指しています。しかし、それは保存の問題を解決するだけで、結合の問題ではありません。 非構造化データの価値を解き放つには 、それを他のすべてのものと結びつける必要があります。そこに困難が生じることが多いのです。

AIが非構造化データの利用方法

生成的およびエージェント系システムは 、検索を通じて非構造化のコンテンツを消費します。内容は文章に分割され、ベクトルとして埋め込まれ、インデックスされ、質問時に取得されるため、モデルは一般的な訓練ではなく教材から答えを引き出します。このパターンはよく確立されています。しかし、それがうまく機能するかどうかを決める要因はいくつかあります。

• コーパスの品質はモデル選択よりも優先されます。 上書きや重複の集合に対する検索は信頼性が低いです。例えば、共有ドライブには価格文書の5つのバージョンが保存されていることがあります。誰かがAIに「返金ポリシーは何ですか?」と尋ねると、どのバージョンが最新かを教えてくれるものがないため、古いバージョンから取得することがあります。上記の第1・第2段階で行われた分類とキュレーションこそが、検索の正確性を生み出します。だからこそ、AIの準備状況はモデルの決定ではなく、データ管理の成果です。
• 新鮮さはアーキテクチャ的なものだ。 一度コンテンツをエクスポートするパイプラインは、その答えを静かに生み出している。データ収集はソースコンテンツの変更に合わせて更新が必要で、そうでなければAIは自信を持って前四半期に報告する。
• グラウンディングは両方のデータタイプで最も効果的に機能します。 最も有用なエンタープライズ回答は、取得したコンテンツと契約条項やアカウントのライブ残高などの現在の構造化事実を組み合わせるものです。2つのデータポイントのうち1つしか到達できないシステムは不完全な結果を生み出します。

エンタープライズ規模でのマルチモーダルコンテンツ

非構造化データに関する多くの指針は文書に関するものです。より急速に増加し、より難しい問題は、画像、音声、映像、センサー出力などのマルチモーダルコンテンツです。これには医療画像、検査映像、録音通話、製品写真、テレメトリーなどのデータが含まれます。

マルチモーダルコンテンツは、ドキュメントパイプラインにはない3つの要件を提示します。

• 画像は特徴(物体や色など)を生み出し、音声ファイルは文字起こしと話している人物の情報を得るため、モダリティに応じた抽出が必要です
• 異なるモダリティを一緒に検索できる表現が必要で、質問が書き起こしのフレーズやフレーム内の対象と一致することができるように
• また、単一の資産がキロバイトではなくギガバイト単位になるほどの容量で経済的に保存・取得できる必要があります

適切に扱えば、マルチモーダルコンテンツは最大の未開発価値が存在する場所であり、それは長い間分析に耐えてきたからです。

ガバナンス:取得後に残る許可

分類や機密データ検出は、ほとんどの非構造化ガバナンスプログラムが止まる段階です。AIの導入は、従来の管理が解決するために設計されていなかったさらなる疑問を提起します。すなわち、ユーザーがアシスタントに質問をした場合、その特定のユーザーは回答としてどの文書を受け取ることができるのか?

取得は取得時に強制されない限り権限をフラット化します。もしインデックスがすべてに対して一度だけ作成され、全員がクエリした場合、アクセス制御は実質的にモデルに委譲されたことになりますが、モデルはコントロールではありません。代替案としては、権利を検索層に持ち込み、生成前にリクエスターごとに結果をフィルタリングすることです。そして、どのソースがどの回答を生んだかの監査記録を保持することです。

以下の3つの実務的な要件があります。

• 機密性の高い内容は検索コーパスに入る前に特定されなければならず、後ではなく
• 権利は静的インデックスに組み込まれるのではなく、クエリ時に評価されるべきです
• 生成された回答は、ユーザーの信頼と規制遵守のために、元の文書に遡ることができるべきです

ストレージ層と分析層がどのように組み合わさっているか

これらは異なる仕事であり、混同しているのがプログラムが停滞する原因です。まず答えるべき重要な問いは、コスト削減のために非構造化データを管理しているのか、それともAIに使えるようにするのかということです。

もし目的が...	作品は	見た目
保管コストの削減	ストレージおよびファイル管理層	コールドデータの階層化、重複除去、移行、NASおよびオブジェクトストレージにおけるライフサイクルポリシー。
自分が何を手に入れているかを知ること	ストレージおよびファイル管理層	遺産のインデックス化、分類、機密データの検出、所有権。
内容の分析	分析およびデータプラットフォーム層	抽出、構造化レコードへの結合、両者を大規模にまとめてクエリすること。
AIの動力	分析およびデータプラットフォーム層	埋め込み、検索、許可の強制、追跡可能な回答。

ほとんどの企業は両方の層を必要としており、両者は競合するのではなく補完的です。前者は統治され、キュレーションされた資産を生み出し、後者はそれを分析と回答へと変えます。問題は、組織が一方の層に完全に投資し、結果を他方の層に依存すると期待する場合に発生します。

あなたの非構造化データはAI対応ですか?

単に保存されているデータ資産と、すぐに使えるデータ資産を分けて5つの質問があります。ツールを選ぶ前に、必ず答えてください。

• 見つけられますか? すべてのリポジトリで非構造化コンテンツの現在の在庫や見積もりはありますか?
• 中身はご存知ですか?コンテンツはタイプ、機密度、ビジネスコンテキストで分類されるのか、それともサイズや年齢などのファイル属性だけで分類されるのか?
• 構造化データと関連していますか?文書、トランスクリプト、画像は顧客、製品、またはケースに結びつくことはできますか?
• AIは安全に検索できますか? コンテンツが取得された際に権利が強制されるのか、またどの情報源が特定の回答を生み出したのかを示せますか?
• 最新の状態を保っていますか?ソースコンテンツが変わったとき、下流のインデックスやコーパスは更新されますか?それともパイプラインは一度きりのエクスポートでしたか?

「いいえ」があれば、プログラムが停滞する段階を示し、次の投資のためにどの層を特定できるかを示します。

統治された遺産からAI対応コンテンツまで

ほとんどの企業はすでに非構造化データ管理の前半を解決しています。彼らは何を保存し、コストがどれくらいで、どこに保管されているかを知っています。より難しいのは、ファイルやメディアからコンテンツを抽出し、構造化レコードに結合し、AIをそこに根付かせ、取得時に権限を強制することです。ここで資産は単なるストレージの項目ではなく、リアルタイムの分析と回答を生み出すようになります。

Teradataは、すでに運用している発見、分類、保存ツールと並行して機能するのではなく、その後半部分で機能します。Teradataがどのようにスケーラブルなマルチモーダルインテリジェンスを解放するのに役立つかを知りたい方は、 Enterprise Vector Storeをご覧ください。

よくある質問