2025年に向けて〜AIとデータの未来を予測〜
2025年に近づくにつれ、業界のリーダーは組織がAI（人工知能）を活用してデータを管理する方法に根本的な変化が起こると予測しています。
これは、試験的な事例から、測定可能な成果を伴う統合システムへの移行を意味します。
本記事では、Aerospike Incテクニカルアドバイザーのレンリー・ヘンサーリングと、グローバルAdTechソリューションディレクターのダニエル・ランズマンのインサイトを交えながら、2025年に向けた5つの予測を紹介します。
1.AI革新には広範なデータセットの保持が必要に
生成AIの効果は、活用できるデータの量と種類によって大きく左右されます
ヘンサーリングはデータ保持の重要性を次のように強調しています。
「生成AIは、構造化データ、非構造化データ、内部データ、外部データなど、幅広いデータに依存しています。 その可能性は、トレーニング、微調整、そしてRAG（検索補強生成）をサポートする強力なデータエコシステムに支えられています。」
この見方は、ストレージコストや重要性が低いと考えられて破棄されることの多かった過去のデータに、まだ活用されていない戦略的価値があるという認識の高まりを反映しています。
2025年、企業は以下の点を重視すると予想
a) スケーラブルな長期間のデータ保持戦略
企業は、AIモデルのトレーニングのために、構造化データ、非構造化データ、リアルタイムデータなど、多様なデータタイプを扱える先進的なストレージソリューションに投資するでしょう。
b) 強化されたトレンドとパターン分析
過去のデータとリアルタイムデータを組み合わせることで、企業は非効率性や機会を、対処できる時期に検出できるようになります。
c) 業界固有のデータモデル
特定分野のデータを保持することで、企業は医療、金融、製造などの分野で競争優位性を提供するカスタマイズされたAIモデルを作成できるようになります。
このアプローチにより、データ保持は負担からイノベーションの推進力へと変わります。
2.可視性のギャップを埋めることで生成AIの導入が加速
AI技術が進歩している一方、多くの企業は生成AIの効果的な導入に課題を抱えています。
これは、トランザクション、IoT、顧客行動データへのリアルタイムの可視性が、多くの場合サイロ化（部門ごとに分断）されているためです。
ヘンサーリングは、これらのギャップに対処することの重要性を次のように強調しています。
「2025年には、企業はベクトルデータ、類似性検索、ナレッジグラフ、生データストアをサポートするためにプラットフォームを強化することで、可視性のギャップを埋めることに注力するでしょう。」
これらの強化は、AI運用をスケールアップする上で重要です。
この分野で進展が見込まれまれること
a) ベクトルベースの検索と分析：ベクトル埋め込みの採用拡大により、組織が非構造化データを保存、インデックス化、検索する方法が革新され、より速く正確なインサイトが得られるように
b) ナレッジグラフの実装：ナレッジグラフはデータセット間の関係を示すため、企業は複雑なつながりを活用して適切なビジネス判断を行うことができるように
c) 統合データエコシステム：構造化データと非構造化データ間のサイロを解消することで、企業はより効率的に運営し、部門を超えたデータ分析が可能に
これらのギャップを埋めることで、企業はパイロットプロジェクトから統合された生成AIシステムへの移行をより適切に進められるようになります。
3.リアルタイムデータが生成AIの生命線に
生成AIシステムへのリアルタイムデータの統合により、その効果が高まります。
ヘンサーリングは、このトレンドが2025年の企業アプリケーションを形作ると予測します。
「生成AIは、効果を最大限に高めるために、ベクトルやグラフなどの特定のリアルタイムデータで補完される必要があります。
2025年には、主要ベンダーがこれらの進歩を活用したアプリケーションの展開を開始するでしょう。」
リアルタイムデータがAIの効果に与える影響は大きく、以下のような変化が見込まれます：
A) 迅速な意思決定：企業は、市場の変化、顧客行動、業務の混乱に素早く対応するために、リアルタイムのインサイトを活用できるように
B) 大規模なパーソナライゼーション：AIシステムは、ユーザーの行動やリアルタイムの状況変化に基づいて出力を調整し、より的確なレコメンデーションを提供
C) 予測モニタリングと介入：リアルタイム分析により、企業は設備の故障やサプライチェーンのボトルネックなどの問題が悪化する前に予測して対処できるように
これにより、生成AIは企業の成長と競争力を高める重要なツールとなります。
4.AIがマルチチャネル広告戦略を変革
複雑なデータセットを分析するAIの能力は、ブランドが複数のチャネルを通じて顧客と関わる方法を革新します。
ランズマンはこの変化を次のように強調しています。
「2025年には、広告主はファネル（購買までの過程）のあらゆる段階で消費者とつながるための、さらに洗練されたツールを手にすることになるでしょう。」
この変化には、以下のような特徴が見られます：
A) 精密化されたターゲティング施策：AIを活用した予測分析により、広告主は消費者行動を予測し、適切なタイミングでパーソナライズされたメッセージを届けることができるように
B) 統合マーケティングエコシステム：データプラットフォーム間のサイロを解消することで、統合されたシステムが作られ、チャネルを横断したキャンペーン管理が可能に
C) AIによるコンテンツ作成支援：マーケターはAIを活用してコンテンツの生成と最適化を行い、クリエイティブチームは戦略とイノベーションに集中できるように
これらの変化により、広告はより効果的になり、ブランドは顧客とより強く、意味のある関係を築けるようになります。
5.マーケティングは統合データエコシステムを通じた協業を重視
広告の領域を超えて、ランズマンは統合データシステムによって促進される部門間協業へのより広範な移行を予見しています。
「統合データシステムを活用して、マーケティング、営業、IT、カスタマーサービスなど、部門を越えた協業が増加するでしょう。」
このトレンドは複数の領域で複雑さを軽減し、より良い結果をもたらします：
A) 効率化されたワークフロー：共有データプラットフォームにより、マーケティング、営業、カスタマーサービスのチームがより効果的に協力し、遅延やコミュニケーションの齟齬を減らすことができます。
B) データ駆動型の意思決定：一貫性のある包括的なデータにアクセスできることで、チームはより迅速で、より確かな情報に基づいた判断を下し、キャンペーンのパフォーマンスを向上させることができます。
C) 強化されたROI（投資対効果）の追跡：統合システムにより、マーケティング投資の測定が改善され、キャンペーンをビジネス目標とより緊密に結びつけることができます。
協業を促進することで、組織は顧客中心のマーケティングアプローチへと一歩近づきます。
6.企業が重要システム全体でAIをスケール
2025年までに、生成AIは企業の中核的な業務に組み込まれることになります。
ヘンサーリング氏は、この移行の規模を次のように強調しています。
「2025年は、企業がカスタマーサポート、サプライチェーン、製造、財務などの重要システム全体で生成AIのスケールを開始する転換点となるでしょう。」
AIのスケーリングには、企業がいくつかの課題を克服する必要があります。
A) AIのガバナンスとコンプライアンス：組織は、AIのパフォーマンスを監視し、倫理的に使用し、データを透明性を持って取り扱うためのフレームワークを確立する必要があります。
B) レガシーシステムの近代化：高度なAIアプリケーションをサポートするために、企業はリアルタイム処理と分析のためにレガシーインフラをアップグレードしなければなりません。
C) カスタマイズされたAIアプリケーション：製造プロセスの自動化から財務予測の最適化まで、業界特有のニーズに対応したカスタマイズされたAIツールが開発されます。
これらのシステムにAIを組み込むことで、企業はより効率的で革新的になり、急速に進化する市場で競争優位性を維持できるようになります。
データ駆動型の未来に向けた準備を始めましょう！
2025年の予測は、AIとデータプラットフォームの方向性を明確に示しています。
AIは、データ保持、可視性のギャップの解消、リアルタイムデータの活用、そして部門を横断した連携に焦点を当てることで、斬新な実験から不可欠なツールへと変貌を遂げるでしょう。
新年度に向けて、これらのトレンドを活用するための準備を整えていきましょう！
ぜひお気軽に弊社へお問い合わせください。
本記事は2024年12月27日「What’s next for AI and data platforms? Predictions for 2025」の翻訳です。
