2026年の非構造化データ管理を極める

要約

重要性と課題

• 非構造化データを効果的に管理することは重要です。これは、競争優位性の確保、AI施策の推進、意思決定の高度化、コラボレーションの向上、およびコンプライアンス確保に不可欠です。
• 主な課題には次のようなものがあります：膨大なデータ量と多様なフォーマット、データサイロ、複数のリポジトリ、データ品質の問題、コンプライアンス向けのデータリネージ追跡の困難さ、およびアクセスガバナンスのスケーリング。

戦略とAIの統合

• 効果的な戦略には次のようなものがあります：明確な要件の定義、メタデータによる検出性の向上、堅牢なアクセス制御の導入、データリネージの追跡、およびデータ品質の確保。
• AI向けに非構造化データを準備するには、一元化、メタデータ強化、処理の効率化、およびデータタイプ間の統合が必要です。
• 非構造化データから得られるAI主導のインサイトによって、予測分析、自動化、および高度なAI機能を実現できます。

非構造化データの現状

非構造化データとは、事前定義されたデータモデルやスキーマに従わない情報を指し、一貫したフォーマットを持ちません。これは、人間向けに設計された自由形式のフォーマットで存在しているため、従来のコンピューターシステムでは理解や活用が困難です。さらに、その価値を活用する機会を逃している要因として、非構造化データは複数のリポジトリーに分散していることが多く、Forresterによると平均21のリポジトリーにまたがって存在しているため、情報を集約することが困難です。

非構造化データの例：

• テキストドキュメント：ワープロファイル、PDF、会議メモ、電子メール、ソーシャルメディア投稿、Webコンテンツ、および社内コミュニケーション
• マルチメディア：画像、音声ファイル、および動画記録
• その他：ZIPファイル、Webコンテンツ、およびログファイルなど

これに対して、構造化データは固定スキーマを持ち、リレーショナルデータベースやスプレッドシートのように、行と列へ整理して格納されます。半構造化データは、この2つの中間に位置し、ある程度の組織化要素を持ちながらも、厳格なスキーマは持ちません。代表的な例として、CSV、XML、およびJSONなどのフォーマットがあります。

非構造化データ管理が重要な理由

非構造化データの可能性を引き出すことで、データは効率性、イノベーション、および戦略的意思決定を推進する原動力へと変わります。主なメリットは次のとおりです。

AIと機械学習を強化

最近のMITの調査では、AI導入における厳しい現実が明らかになっています。生成系AIプロジェクトの95%は、測定可能な投資対効果を実現できていません。このレポートでは、この失敗の原因はAIモデル自体ではなく、基礎となる学習とコンテキストのギャップにあるとしています。

ほとんどのエンタープライズAIツールは静的であり、ワークフローと統合したり、運用される固有のビジネスコンテキストから学習したりすることができません。そこで解決策となるのが、非構造化データです。そこには、AIエージェントとシステムが効果的に機能するために必要な重要なコンテキストが含まれています。このような豊富で現実世界に基づく情報がなければ、AIは不完全な情報に基づいて動作することになります。

このデータを分析することで、AIエージェントはビジネスオペレーションや業界特有のニュアンスをより深く理解できるようになります。この強化されたコンテキストによって、より正確な意思決定が可能になります。 

意思決定と効率性の向上

構造化データと非構造化データを組み合わせる能力によって、全体的なビューを作成できます。これにより、より多くの情報に基づいた高度な意思決定が可能になります。

非構造化データを分析することで、AIシステムとそれを利用する人々の双方にとって、意思決定を向上させるために必要な重要なコンテキストを提供できます。

この同じコンテキストは、AIエージェントの能力向上にも役立ちます。ビジネスのニュアンスを理解することで、エージェントはよりスマートな意思決定を行えるようになり、個々の判断と自動化プロセス全体の両方を加速できます。

さらに、このデータに隠れたパターンや傾向は、新しいアイデアを刺激し、イノベーションの機会を明らかにすることができます。

コラボレーションとコンプライアンスの向上

組織全体の情報を一元化することで、データサイロが解消され、コラボレーションが促進されるとともに、より強力なコンプライアンスを支援します。効率的な管理は、非アクティブまたは冗長なデータの識別とアーカイブを支援することで、ストレージコストの削減にもつながり、コスト最適化を実現できます。適切な管理によって、機密情報へのアクセス、保存、および利用を制御し、データプライバシー規制へのコンプライアンスを強化できます。

イノベーション機会の発見

非構造化データを分析することで、繰り返し発生する顧客サポートの問題など、非効率な領域を特定できます。これらのインサイトに対応することで、コスト削減と全体的なパフォーマンス向上につながる可能性があります。

業務効率の向上

非構造化データの中には、新しいアイデアを生み出すきっかけとなるパターンやトレンドが隠れています。市場で見落とされているニッチを特定する場合でも、顧客フィードバックに基づいてユーザー体験を改善する場合でも、イノベーションはより深いインサイトから生まれます。 

サイロの解消

組織全体のデータを一元化することで、コラボレーションが促進され、より強力なコンプライアンスを支援します。統合されたビューによって、チームはシームレスに連携できるようになり、正確かつ最新の情報を利用しているという確信を持てるようになります。

非構造化データ管理における主な課題

非構造化データの管理は、組織にとっていくつかの重大な課題をもたらします。

量と多様性

膨大な量の非構造化データと多様なフォーマットの組み合わせにより、従来のツールでは検出と分類が困難になります。

データ品質の問題

正確性と品質を維持することは容易ではありません。古いデータ、重複データ、および不要なデータは、AI施策の妨げとなる可能性があります。Hyland Knowledge Enrichmentのようなツールは、セマンティクスを維持しながら、コンテキスト情報を抽出し、ドキュメント内およびドキュメント間の関係を識別することで、データ品質の向上を支援します。

データリネージとコンプライアンス

非構造化データは動的であり、さまざまなシステム間で変換されるため、データソースの追跡や整合性の検証が困難になります。これにより、コンプライアンスおよびセキュリティリスクにつながる可能性があります。非構造化データには、多くの場合、大量の個人識別情報（PII）が含まれているため、脅威を回避し、データおよびAI関連法規へ準拠するためには、適切なマスキング、秘匿化、または暗号化制御が必要です。

Hyland Knowledge Enrichmentを使用することで、組織は600種類を超える対応ファイルタイプ全体で機密情報を識別し、マスキングできます。構成可能なポリシーによって、開発者は、どの情報をマスク、秘匿化、または保持するかを決定できます。

> 詳しく知る｜ Hyland Knowledge Enrichmentでできること

ガバナンスと拡張性

非効率なアクセス制御は、特にペタバイト規模のデータを扱う場合に、機密データの漏えいにつながる可能性があります。この課題は、AI導入時にさらに深刻化します。なぜなら、適切なデータガバナンスは、効果的なAIガバナンスの不可欠な基盤となるためです。組織がAIへの投資を拡大するにつれて、データレベルとAIレベルの両方でガバナンスのスケーラビリティを確保する必要があります。

複雑な処理と情報の損失

マルチモーダルな非構造化データは、生の形式では直接利用できず、複雑な処理を必要とします。しかし、汎用的なAIアプローチでは、このデータを任意の断片へ分割してしまうことが多く、その結果、重要なコンテキストが失われ、大きな情報損失につながる可能性があります。AIシステムの品質は、その基盤となるデータ品質に左右されるため、処理中に本来の意味が失われると、出力結果にも悪影響が及びます。

冗長性

複数のストレージプラットフォームに分散したデータと、アセットの複雑な性質により、タグ付けや変更追跡が困難になり、一元管理されていない場合には不整合が発生する可能性があります。

効果的な非構造化データ管理のための戦略

組織が課題を理解すると、効果的な非構造化データ管理のために複数の戦略を導入できるようになります。

要件とガバナンスの定義

効果的な管理は、データ収集と利用に関する明確な目標を定義することから始まります。その上で、組織はデータ品質、セキュリティ、および可用性を網羅する堅牢なガバナンスフレームワークを導入する必要があります。このフレームワークは、信頼性が高く効果的なAIガバナンスの不可欠な基盤です。

AI時代において、データプライバシーと所有権は極めて重要です。すべての顧客データは分離されたテナント内に格納され、情報の厳格な分離を確保するためにフェデレーション機能を使用する必要があります。

HylandとAIガバナンス

Hylandは、適切な人材とモデルが適切なデータにアクセスできるようにすることで、組織による堅牢なAIガバナンス制御の適用を支援します。これにより、組織はAIの応答方法を調整できるようになり、コンプライアンスを確保し、リスクを低減するとともに、信頼性と導入を向上させることができます。

メタデータによる検出性の向上

AIがコンテンツを理解するためには、メタデータをコンテキストで強化する必要があります。このプロセスには、AIを使用して、トピック、企業組織体、およびドキュメント間の関係を識別するなど、より深い意味のレイヤーを追加することが含まれます。

Hyland Knowledge Enrichmentは、AIを使用してセマンティックベクトル、トピック階層、および品質メトリクスをメタデータに追加します。これにより、AIエージェントがより優れたパフォーマンスを発揮するために必要な重要なコンテキストが提供され、よりスマートな意思決定とパフォーマンス向上につながります。

データへのアクセスを統合する

エンタープライズナレッジの全体像を把握するには、分散したシステム全体から情報を集約する必要があります。これにより、分析やイノベーションを妨げるデータサイロが解消され、AIシステムがコンテンツへよりアクセスしやすくなります。

Hylandによるデータ統合

Hylandのソリューションでは、高コストで業務に支障をきたすデータ移行は必要ありません。コンテンツレイクは、この変革の出発点として機能し、既存環境内で情報への統合アクセスを提供できます。

> 詳細を読む |  AIによってコンテンツを強化する

データの検出と抽出を自動化

非構造化コンテンツを活用可能にするには、まず組織が重要な情報を自動的に識別、分類、および抽出する必要があります。このプロセスでは、自然言語処理（NLP）や光学文字認識（OCR）などのAIを活用した技術を使用して、大量のドキュメントをより高速かつ高品質に処理します。

Hyland IDPは、AIを活用したエージェント型ドキュメントを提供し、これらのタスクを自動化します。このソリューションは、異なるドキュメントタイプをインテリジェントに分類し、複数ドキュメントのパケットを個別ファイルへ分割し、重要なデータを抽出してビジネスプロセスへ取り込むことで、手動介入を最小限に抑えます。さらに、大規模言語AIモデル（LLM）を活用しているため、Hyland IDPは、従来のキャプチャーソリューションで必要だった大規模なトレーニングを行うことなく、これらすべてを実現でき、価値創出までの時間を大幅に短縮します。

AI活用向けのデータキュレーション

AIツールが高速かつ正確に処理できるようにするために、生データはクリーン化、構造化、および標準化する必要があります。このデータキュレーションプロセスは、多様なコンテンツを、システムが容易に理解して活用できる一貫性のあるAI対応フォーマットへ変換します。

Hylandのコンテンツインテリジェンスツールは、データキュレーションを支援し、出力結果が構造化され、AI向けに準備された状態になることを保証します。これは、生コンテンツを信頼性の高いAI対応アセットへ変換するための重要なステップです。

品質とライフサイクル管理の確保

鮮度、一意性、完全性、正確性、および関連性に重点を置き、メタデータを推測しながらファイルを評価します。保存、移行、アーカイブ、および削除を含め、作成から削除までデータを管理します。 

セキュリティと検索システム

データおよびAIモデルとのインタラクションに対して、インラインのプライバシーおよびセキュリティ制御を確立し、適切な権限を割り当てるとともに、ポリシーを策定します。自然言語クエリ向けの高度なAIアルゴリズムを備えた情報検索システムを導入し、検索性と検出性を向上させます。

コンテキスト基盤の構築

AIを真に活用するために、組織は業務全体を統合的かつ動的に捉える視点を構築する必要があります。これには、関連するすべての情報を接続した、エンタープライズアクティビティの生きた記録を作成することが含まれます。

このコンテキスト基盤は、非構造化コンテンツを、プロセス、人材、および他の中核アプリケーションのデータとシームレスに関連付けることで構築されます。これは、情報がビジネスライフサイクル全体を通じて、どのように生成され、変換され、利用されるかを可視化するマップを作成します。

この相互接続モデル内でデータをキュレーションすることで、組織はデータの整合性と信頼性を確保できます。これにより、AIシステムとエージェントは、真にインテリジェントで信頼性の高い意思決定を行うために必要な、深く透明性の高いコンテキストを得ることができます。

実世界における影響：実用化される非構造化データ

非構造化データの価値は、さまざまな業界で明らかになっています。非構造化データはワークフローを改善し、実際の成果を生み出します。

ヘルスケア

ヘルスケア分野では、AIを活用したオントロジーによって、患者の診断、検査結果、および治療履歴間の関係を定義できます。これにより、単一ドキュメントを個別に分析する段階を超えた活用が可能になります。

この情報を関連付けることで、臨床医は、より完全でコンテキストを踏まえたビューを取得できます。この包括的な理解により、治療効率が向上し、患者の転帰改善にも役立ちます。

>続きを読む | 非構造化データによるヘルスケア相互運用性の向上

保険

保険業界では、ナレッジグラフによって、受理した請求を顧客の保険契約だけでなく、関連するすべてのコミュニケーションや関係文書にも関連付けることができます。これにより、請求全体を360度で把握できる統合ビューが作成されます。

この完全なコンテキストによって、査定担当者は情報をより迅速に検証し、処理時間を短縮するとともに、不正の可能性があるパターンをより容易に特定できるようになります。

金融サービス

金融機関は、構造化された取引データを、ローン申請書、電子メール、およびサポートチャットログなどの非構造化コンテンツと関連付けることで、顧客の包括的なビューを作成できます。

この統合プロファイルはより詳細な情報を提供し、より迅速かつ正確な不正検出と、より精度の高いリスク評価を可能にします。

患者サービス

専門医薬品向けの患者登録では、医療記録や検査結果から保険申請書類まで、大量の非構造化コンテンツを処理する必要があります。これらのドキュメントは、多くの場合、単一のデジタルファイル内に大規模かつ混在したパケットとして送られてくるため、正しく整理、分類、およびデータ入力を行うには、多大な手作業が必要になります。

インテリジェントドキュメント処理（IDP）は、このフロントエンドワークフロー全体を自動化します。このテクノロジーは、AIを使用して混在パケットを分析し、その中の各ドキュメントタイプをインテリジェントに分類した上で、それに応じてファイルを分割します。分割後は、患者名、保険証券番号、および臨床情報などの重要なデータポイントを自動的に抽出し、情報を検証します。

これにより、手作業による分割やデータ入力に伴う、時間のかかるエラーが発生しやすい作業を排除できます。正確な情報の取り込みを高速化することで、組織は患者登録プロセスを大幅に短縮し、重要な医薬品をより少ない遅延で提供できるようになります。

> 事例を読む｜Hyland IDPが患者登録プロセスをどのように加速したか

Hyland Content Innovation Cloud™

Hylandの統合コンテンツ・プロセス・アプリケーションインテリジェンスプラットフォームは、非構造化データをAI対応アセットへ変換します。このプラットフォームは、AIソリューションとエージェントが効果的に機能し、よりスマートな意思決定を行うために必要な深いコンテキストを提供します。

Hyland Enterprise Context Engine：この業界初のソリューションは、コンテンツ、プロセス、およびアプリケーションを関連付けることで、業務全体を統合的かつ動的に可視化します。これは、インテリジェントオートメーションと意思決定を支援する、エンタープライズアクティビティの生きた記録として機能します。

Hyland Cloud Content Repository：HylandのオープンソースCloud Content Repositoryは、大規模なスケールと高いパフォーマンスを実現するために構築された、次世代のAI対応ソリューションです。組み込みのセマンティック検索機能を備えており、より高度でインテリジェントなコンテンツ検出を可能にします。

Hyland IDP：このソリューションは、高度なAIを使用して、ドキュメントの取り込み、抽出、および分類を自動化し、効率的なデータ処理を実現します。AIを活用したエージェント型ドキュメント処理によって、複雑なコンテンツを迅速に処理できます。

詳しく見る｜Hyland IDPでできること

Hyland Knowledge Enrichment：このツールは、未加工の非構造化コンテンツを、AIベースの自動化のための構造化された高品質なコンテキストデータに変換します。関係性を特定し、高度なAIアプリケーションを活用するための情報を抽出することで、コンテンツを充実させます。

Hyland Knowledge Discovery：このAIを活用した検索および情報検出アプリケーションは、関連性の高いビジネスインサイトを引き出します。AIエージェントを使用して正確な情報を取得・生成し、意思決定を加速します。 

Hyland Automate：この堅牢なエージェント型自動化およびオーケストレーションソリューションは、AIエージェントによるプロセス自動化に必要なすべての機能を提供します。直感的なプロンプトベースのデザインスタジオと容易な統合オプションにより、手動タスクの自動化と業務効率向上を迅速に開始できます。

Hyland Agent Builder：これは、AIを大規模に導入するためのエージェント構成およびライフサイクル管理ツールです。これにより、ユーザーは人材を補完する特化型AIエージェントを作成、構成、および配置できるようになります。