AIに投資する前に、データがAIに対応可能な状態かを評価しましょう

• **AI対応はビジネスを変革しますが、ほとんどの組織はAIに対応する準備ができていない：**AIソリューションの可能性を最大限に活用するためには、企業のデータ、インフラストラクチャ、および従業員がAIに対応する準備を整える必要があります。

• **品質の高いデータが鍵：**高品質で厳選されたAI対応のコンテンツは、AIの効果的な出力を保証し、構造化データと非構造化データを活用した、豊富なインサイトに基づく意思決定を可能にします。

• **成功のためのAIフレームワーク：**強固なインフラストラクチャ、高品質のコンテンツ、ガバナンス、倫理的な実践、スキルアップしたチームを備え、安全で責任ある影響力のあるAI実装のためのAI対応力を構築します。

貴社のコンテンツのAI対応は、AIの潜在能力を最大限に引き出す鍵です。AIテクノロジーを効果的に活用するためには、組織のデータ、インフラストラクチャ、そして従業員の連携が必要です。インフラストラクチャ、AI対応コンテンツ、ガバナンス、倫理、スキルという5つの主要な柱に焦点を当てることで、AIへの投資の効果を確実に最大限に引き出すことができます。

組織がAI対応準備を整えると、以下を実現することができます。

• 意思決定の強化： データ主導の洞察を活用して戦略的優位性を得ることができます。

• **業務の最適化：**プロセスを合理化し、自動化を通じてコストを削減します。

• **カスタマーエクスペリエンスの向上：**パーソナライズされたサービスと革新的なソリューションを提供します。

• **イノベーションを推進する：**イノベーションの文化を育み、新しいビジネスチャンスを模索できます。

• **AI を大規模に効果的に導入する：**AI 対応データにより、AI 搭載の検索、AI 処理、AI エージェントのパフォーマンスが向上します。

**AI対応とはどういう意味でしょうか？**エンタープライズコンテンツは、高品質で関連性が高く、安全なデータがAIシステムに供給され、約束されたすべての利益を生み出せるように設定されていなければなりません。

AIは強力な武器になり得ますが、そのためには適切な燃料が必要です。

質の高いデータは、企業のコンテンツに自動的に存在するわけではありません。準備が必要です。エンタープライズコンテンツ管理プロバイダーは、お客様がこの目的を果たすためにデータを適切に加工する独自の立場にあります。

エンタープライズコンテンツから洞察を引き出すことにより、運用および分析の成果を促進し、驚くべきチャンスを生み出すことができます。AIを活用するためには、これが重要です。リポジトリやデータベースにあるすべてのものを AI エンジンに投入すれば、AIがすべてを学習するという誤解があります。残念ながら、そのような仕組みにはなっていません。

第一に、経済的に見てそうした試みは現実的ではありません。第二に、AIモデルにはクリーンなデータが必要です。

「ごみを入れれば、ごみが出てくる」というコンセプト（つまりあらゆるものをAIソリューションに投入するということ）は、求められる正確でしっかりとしたAIアウトプットが得られないという状況を表現しています。

AIに対応可能なデータに変換

AIの力を最大限に活用するには、企業データをAIエンジンに投入可能な状態にしておく必要があります。たとえば、データ変換を行い、人間が使用するためにコンピューターに処理させる必要のあるコンテンツを作成します。

ハイランドのAIプロダクトマネージャーであるティアゴ・カルドーゾは、次のように説明します。「テキストと画像が満載された文書を思い浮かべてください。LLMのためにコンテンツを検索する場合は、その意味と文脈を理解し、関連する部分のみを選択する必要があります。

企業はAIエンジンに投入するのに適切なコンテンツを選択する必要もあります。新しいモデルを開始するのは大変な作業であり、システムの訓練、テスト、微調整に適したデータが必要です。これは科学です。モデルが大きすぎたり、小さすぎたりする事態も避けたいものです。誤った情報（アネクデータとも呼ばれる）が多すぎると、生成AIの出力の質が低下し始めます。

AIが持つインパクトの大きいサービスを組織が実装できるようになるには、まず、AIエンジンに投入可能な適切なコンテンツを用意する必要があります。

非構造化データの有効活用化

コンテンツには、構造化と非構造化の両方の形式で、企業が収集する重要なデータが含まれています。ところが調査によると、データソースの80%が非構造化形式であるにもかかわらず、ビジネスプロセスや意思決定に利用されていると推定される非構造化データは10%未満にとどまります。

生成AIを使用して、アクセスできない未使用のデータをすべて解放することを想像してみてください。非構造化データの増加が予測される中で、既存データをフル活用できるようになれば、ビジネス上の影響は計り知れません。

AIがこうしたデータソースにアクセスして、有効活用するようになったら、組織は貴重な情報を大規模に抽出し、AIが紐付け可能なセマンティック関係からメリットを得ることができます。

たとえば、データがAI対応になると、AIエージェントは強化された意思決定を行い、行動を起こすために必要なコンテキストを持つようになります。さらに、従来の構造化ソースだけでなく、より複雑な非構造化ドキュメントからもデータをマイニングして解釈するAIの能力により、よりインテリジェントな検索結果が得られるようになります。組織は狭義のメタデータに依存しなくても、従来はばらばらだったデータポイント同士の関係を全体的に把握できるようになるため、特定の検索条件ではなく、関係に基づいて必要な情報を見つけることができるようになります。

ハイランドはコンテンツとAIの両面で専門知識を持つため、インテリジェンスチームのメンバーはAI対応可能性に関して独自の見解を持っています。こうした見解に基づき策定された評価フレームワークは次の5要素を柱とします。

1. インフラストラクチャ

インフラストラクチャは技術的な準備状況に左右されます。組織がAIを安全に活用するには、データを管理するための堅牢で包括的なインフラと、インフラを機能させるための適切なツールが必要です。情報が保存されるデータベースは、ビジネスの浮き沈みに対応できるよう、安全性、準拠性、拡張可能性を兼ね備えている必要があります。

適切なインフラストラクチャ（フェデレーションされたクラウドネイティブECMプラットフォーム）では、エンタープライズコンテンツを機械が使用可能な形式に変換するモジュール型サービスを展開できます。これは、重要なデータを抽出し、メタデータで強化し、AIシステムがアクセス許可して解釈できる構造化された方法で保存することを意味します。このようにコンテンツが処理され、インデックス化されると、AIシステムはリアルタイムの接続を確立し、コンテキストに関連する情報を検索し、安全で拡張可能で監査対応のコンテンツを操作できます。

これは多くの場合、組織が単独で行うのが難しいため、ハイランドはHyland Content Intelligenceを開発しました。

2. AI対応コンテンツ

AI対応のコンテンツを用意することは、解決すべきもう一つの技術的な課題です。高品質なAI出力を得るためには、コンテンツをキュレーションし、エンリッチメントする必要があります。

最初のステップは、実績のあるツールを使用してデータをキュレートすることです。このプロセスでは、コンテンツの抽出、正規化、構造化を行い、AIアプリケーション用にクリーンで一貫性のあるデータ形式に整えます。

次に、データの正規化と構造化に取り組む必要があります。この段階では、非構造化テキストを標準化された形式に変換する必要があります。これにより、AIを活用した多くの価値を提供する機械学習（ML）モデル、分析、自動化ワークフローの準備が整います。

最後に、システムが情報の検索性とAIモデルの精度を向上させることができるように、新しいメタデータを生成する必要があります。

**これが現実の姿です。**大手小売企業がメタデータ生成を自動化し、製品カタログのインサイトを強化する必要があると想像してみてください。企業コンテンツをAI対応資産に変換することで、そのコンテンツはイノベーションと業務効率をよりシームレスに推進できます。メタデータの自動タグ付けにより、製品の詳細をさまざまな形式で正確に抽出し構造化でき、コンテキストの充実によりブランド、仕様、カテゴリなどの主要な属性を特定できます。これらの改善により、正確なデータ分類が可能になり、自然言語検索の精度が向上し、レコメンデーションエンジンの性能が強化されます。

その結果、信頼性の高い製品データ、検索の関連性の向上、パーソナライズされた推奨事項により、カスタマーエクスペリエンスが向上し、よりスマートなAI主導のビジネスプロセスが支援されます。

3. ガバナンス

ガバナンスは、技術とビジネスの両面での対応可能性に関係します。AIのガバナンスに関して組織が負う責任は多大であり、データアクセスの監視や悪意のある侵入の検知から、組織全体で責任あるAIの実践確保に至るまで、厳格な基準を設けることで、安全かつセキュアにAIを導入できるようにする必要があります。

AIを製品や日常業務に取り入れる場合、組織は製品チームや従業員向けに明確なガイドラインを策定し、ビジネスのさまざまな側面においてAI関連リスクを軽減する必要があります。

AI評議会は、AIの導入と実装を監督し、ガイドラインが技術の進歩と法改正を反映するようにするのにも役立ちます。

組織のセキュリティとコンプライアンス基準を順守することは不可欠です。AIがデータに大きく依存することを考えると、強固なポリシーと適切な技術ツールを導入することは、AIを安全に導入するうえで強固な基盤となります。

4. 倫理

倫理的な基盤を整備する必要があります。責任あるAIを実現するには、それが不可欠です。

倫理的AIは、顧客およびRFPにおける共通の懸念事項です。誠実さ、偏見、説明可能性はすべて、ビジネス面で対応準備を整えるための側面となります。

AIエンジンが意思決定を下したり、推奨事項を提案したりする場合、お客様はAIがそうした結論に至った経緯と、結論が正確であることを示す指標と評価を理解する必要があります。倫理的な観点から対応可能とは、保護策が整備されている状態を指します。

ハイランドのAI基準には、透明性、データ所有権、誠実さ、検証可能な結果、プライバシーとセキュリティ、ガバナンスが含まれます。私たちは、AIは次のようであるべきだと考えています。

• 社会に有益であり、私たちを個人としても集団としても豊かにする

• 透明性があるため、結果を説明でき、意思決定を監査することができる

• 安全性とプライバシーを強化し、組織および個人のデータを保護する

• AIライフサイクル全体を通じて責任を持って構築、使用、展開されている

• 意図しない結果や不公平な偏見を監視し、軽減するために設計され、展開されている

AIへの対応準備が整った企業は、倫理的なデータを使用して質の高いAI出力をサポートし、偏見などの懸念要素を監視できます。また、ユーザーがアクセスすべきでない情報を入手するために不誠実なプロンプトの使用を試みるような状況に対して、AIモデルを防御できるようにする必要もあります。

倫理的でないAIの使用の影響は、金融サービス 、保険 高等教育を中心に、多数の業界にとってまさに現実的な問題となっています。特定地域の住民への貸付拒否といった従来の慣行から、不正な保険金請求や学生評価に至るまで、リスクは大きく、AIモデルに投入されるデータを偏見や汚染データから保護する必要があります。

5.スキル

今や、AI機能は、新旧問わずあらゆる業界の技術に組み込まれているため、AIを活用した野望を完全に実現するには、そうした野望を完成に導く適切な人材が不可欠です。AIスキルを持つ人材の獲得競争は熾烈であり、エンジニアリングやデータサイエンティストから、活用可能なAIノウハウを必要とするビジネスユーザーまで、さまざまな人材ギャップが生じています。

組織は高度に訓練された人材の採用に熱心ですが、AIの専門家は代替手段としてスキルアップとユーザーフレンドリーなインターフェースの採用を提案しています。適切なスキルアップにより、組織内の全員がAIに関する知識の面でレベルアップし、ポイント・アンド・クリックやlow-codeツールなどの直感的なインターフェースにより、日常的なビジネスユーザーがAIを活用できるようになります。

企業がAIへの対応準備を整えると、AIを活用した職場の構築という刺激的な作業が始まります。新しいプロセスだけでなく、新たなビジネスチャンスも検討されるようになります。大局的には、従業員とお客様は次のような効率と可視性の向上から恩恵を受けます。

• 正確なビジネス情報を迅速に提供

• 質の高い意思決定を加速

• 時間のかかるインテリジェントな作業をAIに委託可能

• 労働力の支援と拡大

• カスタマーエクスペリエンスの満足度向上

加えて、ハイランドのAI専門家は特に魅力的な4つの領域を特定しています。

包括的なインテリジェント検索

よりインテリジェントな検索は、AIの用途で特に需要が高いものの1つです。実際、Forresterが調査したITリーダーの67％が、コンテンツからインテリジェンスを抽出し、管理し、導き出すことができるソリューションがあれば、イノベーションの目標に大きな影響を与えると述べています。ユーザーが望んでいるのは、会話形式で自然言語プロンプトを使って検索を実行できることです。データが複数の場所にある場合でも、情報を要求して正しい回答を得ることができます。ユーザーは、AIが迅速かつ状況に応じた推奨、ガイダンス、さらには実用的なインサイトを提供することを望んでいます。

レガシーシステムではデータラベルやフィルターは狭い範囲にとどまりましたが、AI搭載プラットフォームではその制限を超えて、より人間に近い方法でコンテンツを整理します。Hyland Knowledge Discoveryのようなソリューションは、コンテンツがどこに保存されていても、データポイント間のより洞察に満ちた関係を直感的に理解することができます。さらに、生成AIはインサイトと回答を提供することで、検索を次のレベルに飛躍させることができます。

よりスマートな自動化

ハイランドをはじめとする最新のコンテンツ管理ソリューションには、構造化データと非構造化データを活用して関係を構築し、新しいビジネスプロセスを推進するオートメーション機能をネイティブで搭載しています。

舞台裏でAIエージェントを使用することは、プロセスを前進させるのに役立ちます。しかも、ここでいう自動化とは単なるプロセスの自動化ではありません。AIは、これらプロセスの担当者の能力を増幅・強化し、より迅速かつ効率的に作業できるようにします。AIモデルは、プロセスの仕組みを理解し、学習内容に基づいてプロセスフローの変更を推奨することさえ可能です。

メタデータを超えたインテリジェンス

AI対応コンテンツが用意されれば、情報ライフサイクル全体がアップグレードします。AIによって構築・理解されるデータポイント間の関係は、コンテンツ管理、プロセス、検索、ガバナンスを強化する機会につながります。例えばAIは、次の方法でワークストリームを強化します。

• **コンテンツ管理：**非構造化コンテンツからより多くの量の価値の高い情報を整理、認識、抽出、有効活用可能になるため、より包括的にコンテンツを管理して、意思決定の質を高めることができます。

• **プロセス：**非構造化コンテンツから関連性のある重要なデータの意味を見出し、人間のようなインテリジェンスを使用してワークフローを推進するAIの能力で、より複雑なプロセスを自動化できます。

AIのさまざまな用途

企業全体でAIを効果的に活用するには、時間、教育、イノベーションが必要です。多くの組織は、AIに対する自信、使用スキル、創造性を習得するにつれ、AIの利用を拡大しています。AI 実行の3つのシナリオを見てみましょう。

レベル1：AIが人間をサポートする

従業員がすべてを検討し、決定を下す既存のプロセスを考えてみてください。AIはコンテンツに関する質問への回答を提供するサポート役としてプロセスに介入できます。現在では、従業員が何千もの文書を読む代わりに、AIが内容を要約し、十分な情報に基づいた決断を迅速に下すのに必要な情報を従業員に提供できるようになっています。

レベル2：AIが人間の監督のもとでプロセスを自動化する

このシナリオでは、AIモデルが下準備を行い、その結果を高度なスキルを持つ従業員に提示してレビューを受けるプロセスが設定されています。例えば、プロセスにAIが自動化できる判断が5つあるとします。AIモデルはこれらの決断を下す過程で、確認フローに戻ることもありますが、最終的にはそのプロセスをやり遂げます。モデルの結果は、高度な訓練を受けた従業員に送られ、レビューされます。このようにインテリジェントな作業と熟練したレビューで強化されることで、効率が向上し、人間が時間をかける作業の質が向上します。

レベル3：100% AI駆動

AIモデルの精度が99%に達すると、完全に運用可能と見なされます。もちろん、ガバナンスと品質管理は依然として必要ですが、この段階ではAIは完全に自動化されたチームの一部となります。

AIが機能するにはデータが必要であり、データはコンテンツから生まれます。

そのため、ハイランドをはじめとするコンテンツ管理プロバイダは、お客様がAIの力を活用する支援をするうえで独自の立場にあります。委託されたデータの信頼のおける管理者として、ハイランドはお客様がAIの約束するメリットを享受できるように、当社プラットフォームのエクスペリエンス、インサイト、効率をレベルアップすることに全力を注いでいます。

「ハイランドでは、企業のコンテンツとデータに秘められたインテリジェンスを解き放つことが、イノベーションを推進し、持続可能な成長を達成する鍵であると信じています」と、ハイランドCEOのジテシュ・S・ガーイは述べます。「当社のContent Innovation Cloudは、コンテンツ、プロセス、アプリケーションを連携させ、構造化データと非構造化データを戦略的なインサイトに変換し、よりスマートな意思決定を可能にしながら、企業全体の自動化を推進するように設計されています」

コンテンツを管理するだけではなく、それを戦略的な優位性に変えることが重要です。Hyland のクラウドネイティブサービスは、コンテンツを充実させ、AIの力を活用するように設計されています。

貴社のエンタープライズコンテンツはAI対応ですか？ハイランドはその実現を支援します。