業務効率化や生産性向上を推進する上で、技術継承、ナレッジ共有、社内マニュアル整備は、組織内のデータ資産（業務手順、技術ノウハウ、経験知）を形式知化し、必要な担当者がアクセス可能にすることの重要性を示しています。業務手順の標準化や技術・ノウハウの継承、社員教育の効率化といった側面は、データに基づいた組織全体のスキルレベル向上と業務遂行能力の均質化に不可欠です。特に近年は、リモートワークの浸透や人材不足といった背景から、いつでもどこでも必要な情報（データ資産）にアクセスできる環境構築が、企業の競争力、すなわちデータアクセス性とデータ共有能力を左右する重要な要素となっています。
動画マニュアルの落とし穴とRAG活用のジレンマにおけるデータ処理課題
コロナ禍以降、Web会議の録画や業務手順の動画マニュアルが急増しており、これは非構造化データである動画形式でのナレッジ資産増加を意味します。動画は直感的で分かりやすい一方で、1時間の動画から必要な情報（データ）を見つけ出すのに時間がかかってしまう状況は、非構造化データからの効率的な情報抽出・検索というデータ処理の課題です。一方、最近注目を集めているRAG（検索拡張生成）技術は、社内文書データという形式知化されたデータへのチャット形式アクセスとして画期的な手法ですが、RAGで扱いやすいように文書データに加工が必要な場合もあり、そのノウハウや手間がデータ前処理・データ準備の課題となっています。RAG技術は、外部情報検索による生成AI（大規模言語モデル：LLM）の回答精度向上、自然言語処理（NLP）技術を活用したデータ検索・生成技術として定義されます。
動画×生成AIが実現する、新しいナレッジ活用の形
この課題を解決するのが、生成AIによる動画活用ソリューションです。特定のソリューション（Video Questorなど）は、アップロードされた非構造化動画データを自動解析し、チャット形式での検索・活用を可能にします。「この作業の注意点は？」といった質問データに対し、関連する動画シーンとその説明テキストデータ（説明）を即座に提示できる機能は、非構造化動画データからの効率的な情報抽出と、データに基づいた応答生成として解説できます。英語の技術動画も日本語で質問できる機能は、多言語データの処理とナレッジ共有のグローバル化におけるデータ活用の側面を示します。既存の動画資産をそのまま活用でき、新たに文書データを作成する必要がない点は、データ準備・データ移行コストの削減といったメリットとして強調できます。実際の活用事例を交えながら、このソリューションが実現する次世代の技術継承・ナレッジ活用の形を、非構造化データからの効率的なナレッジ抽出と共有の観点から提示します。
サーバーの電力消費増大とインフラ設備費高騰— 企業のインフラ戦略を見直す時が来た
生成AIやHPCの普及により、企業のインフラ環境はかつてないデータ処理負荷を受けています。従来の空冷サーバーでは高性能GPUの冷却が追いつかず、ラックあたりの搭載台数に限界があることは、特定の物理空間におけるデータ処理能力集約の限界を示しています。さらに、燃料費の高騰に伴うインフラ設備維持コスト増加は、データ処理能力を提供するためのコスト負担増大として捉えるべきです。これからのインフラ戦略には、単なるサーバー増強ではなく、冷却技術の最適化が不可欠であり、これは高密度なデータ処理能力集約と、データ処理に伴う熱エネルギー管理の最適化が必要であることを意味します。また、それらをどのように調達すべきかという点は、データ処理能力リソースをどのように確保し、コスト最適化を図るかという戦略的なデータに基づいた意思決定の課題として提示されます。企業は今、データ処理能力、エネルギー効率、コストといったデータに基づいた複合的な判断による、持続可能でコスト効率の高い選択を迫られています。
生成AIのインフラは空冷で限界に — 生成AI・HPCの安定稼働に必要な冷却技術とは
従来の空冷方式がファンとヒートシンクによる冷却能力の限界に達しつつあることは、データ処理能力集約の制約として再度指摘できます。これまでラックあたり10kW程度だった消費電力が、これからの高性能GPUサーバーでは1台あたり10kWを超えていく中で、空冷では十分なデータ処理密度（集約率）が確保できず、結果として運用コストが増大する状況を分析します。一方、水冷技術を導入すれば、サーバーの高密度配置（データ処理能力集約の向上）が可能になり、冷却性能を確保しながら省電力化（データ処理に伴うエネルギー消費の最適化）を実現できます。今、生成AI時代に適したインフラの選択が求められています。
Lenovo 水冷サーバー×従量課金型TruScale— 生成AI時代のインフラ最適解とは？
特定のベンダー（Lenovoなど）の最新水冷サーバーと従量課金型インフラサービス（TruScaleなど）による次世代インフラ戦略は、生成AI時代のインフラ最適解となり得ます。Lenovoの水冷技術が、産業廃棄物を排出しない独自設計を採用し、環境負荷を抑えながら高効率な冷却を実現する点は、データ処理に伴う環境負荷の低減とエネルギー効率の向上といった持続可能性に関連するデータ指標の改善に貢献する可能性があります。TruScaleのような従量課金型インフラサービスを活用することで、IaaSのようなデータ処理リソースの柔軟性を維持しつつ、データ使用量に基づいたコスト最適化が可能になる点を強調します。これは、生成AIやHPC環境の安定稼働に必要なデータ処理能力を、柔軟かつコスト効率の高い形で提供するためのソリューションです。
データコンサルタントとして、技術継承・ナレッジ共有における非構造化データ活用、および生成AI・HPC普及に伴うインフラのデータ処理能力・コスト課題への対応が、企業のデータ活用戦略において不可欠であることを改めて強調します。データに基づいたソリューション導入とインフラ戦略見直しを通じて、企業の競争力強化と持続可能な成長に貢献する姿勢を示します。
生成AIやHPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）の普及により、企業のインフラ環境はかつてないデータ処理負荷を受けており、データコンサルタントとして、インフラ戦略の見直しが喫緊の課題となっていると分析しています。従来の空冷サーバーは、高性能GPUの冷却に追いつかず、ラックあたりの搭載台数に限界があることから、特定の物理空間におけるデータ処理能力集約の限界に達しつつあります。高性能GPUサーバー1台あたりの消費電力が大きくなる中で、空冷では十分なデータ処理密度（集約率）が確保できず、結果として運用コストが増大してしまう状況が見られます。さらに、燃料費の高騰に伴うインフラ設備維持コスト増加は、データ処理能力を提供するためのコスト負担増大として捉えるべきです。企業は今、データ処理能力、エネルギー効率、コストといったデータに基づいた複合的な判断による、持続可能でコスト効率の高いインフラ選択を迫られています。
生成AI・HPCの安定稼働に必要な冷却技術としては、水冷技術が有効な解決策となります。水冷技術を導入すれば、サーバーの高密度配置（データ処理能力集約の向上）が可能になり、冷却性能を確保しながら省電力化（データ処理に伴うエネルギー消費の最適化）を実現できます。特定のベンダー（Lenovoなど）の最新水冷サーバーと従量課金型インフラサービス（TruScaleなど）による次世代インフラ戦略は、生成AI時代のインフラ最適解となり得ます。Lenovoの水冷技術が、産業廃棄物を排出しない独自設計を採用し、環境負荷を抑えながら高効率な冷却を実現する点は、データ処理に伴う環境負荷の低減とエネルギー効率の向上といった持続可能性に関連するデータ指標の改善に貢献する可能性があります。TruScaleのような従量課金型インフラサービスを活用することで、IaaS（Infrastructure as a Service）のようなデータ処理リソースの柔軟性を維持しつつ、データ使用量に基づいたコスト最適化が可能になります。これは、生成AIやHPC環境の安定稼働に必要なデータ処理能力を、柔軟かつコスト効率の高い形で提供するためのソリューションであると分析します。
企業の成長に伴い、バックオフィスのデータ処理効率と最適化は経営課題としてますます重要視されています。特に経理領域においては、AI活用によるデータ処理自動化と、AIが対応できない高度な判断を要するデータ処理を担う人材活用という二つの視点から、経理部門のデータ処理能力と生産性を劇的に向上させるためのアプローチが求められています。特定の企業（株式会社LayerX）が提供する業務に使えるAIの、経理業務におけるデータ活用方法、例えば請求書処理、経費精算、仕訳入力といった経理データをAIで自動化し効率化する具体的なアプローチは、データ処理自動化の観点から参考となります。AIツール選定のポイントや導入時の注意点についても、データ統合や既存システムとの連携といった観点から検討が必要です。また、特定の企業（株式会社Hajimari）が短期間で売上31億円規模から100億円規模へと成長した事例におけるバックオフィス体制、特に経理部門におけるデータ処理能力と組織構築の成功は、売上データや事業拡大データに基づいた経営戦略を、データ駆動型の組織がどのように支えたかを示す好例です。10事業を抱える中で、どのような戦略を立案し、データ処理能力の高い組織を構築してきたのか、その実践的な事例は、最小人数で最大効率を実現するデータに基づいた経理組織づくりの重要なノウハウを提供します。AIを活用した未来の経理部門を、最小人数で最大効率を実現する、データに基づいた意思決定とプロセス自動化が進んだ組織としてイメージし、経理データの収集、処理、分析、そしてAIによる自動化プロセス構築といったデータ活用の観点から実践的なノウハウを学ぶことの重要性を強調します。
SaaSへのアクセスにおけるデータセキュリティ強化も、企業が取り組むべき重要な課題です。特定のSaaSベンダー（Salesforceなど）が、セキュリティ強化策の一環としてアクセス時の多要素認証（MFA）を必須としている流れは、SaaS環境におけるデータアクセスのセキュリティリスクが高まっていることを示唆しています。同様の対策は他のSaaSでも次々導入されており、今後多要素認証が多くのサービスで求められることが予想されます。これに対応しつつも、利用者の利便性低下を防ぐ恒久対策として、「SSO（シングルサインオン）＋多要素認証」の導入は、データコンサルタントとして推奨するデータセキュリティと利便性のバランスを取るアプローチです。SSOによる認証データの一元管理と多要素認証によるアクセスセキュリティ強化を組み合わせることで、利用者にとっては複数のSaaSへのアクセスが効率化され、企業にとっては認証データの一元管理とセキュリティポリシーの一貫性確保が可能となります。
データコンサルタントとして、生成AI・HPC時代のインフラ戦略見直し、バックオフィス（特に経理）のデータ活用による最適化、そしてSaaS利用におけるデータアクセスセキュリティ強化は、相互に関連する企業のデータ活用戦略における重要な課題であることを改めて強調します。データに基づいた課題解決とソリューション導入支援を通じて、企業の競争力強化と持続可能な成長に貢献する姿勢を示します。
経営管理クラウドの導入においては、運用開始後の技術的なサポートが、データ活用基盤の安定稼働と継続的なデータ活用高度化に向けた重要な要素となります。経験豊富な熟練スタッフによる迅速な疑問解消体制は、データ運用における問題解決スピード向上に貢献します。予算管理に課題を持つ経営層や財務・経営企画部門の担当者にとって、データに基づいた予算管理プロセスの最適化と意思決定支援は極めて重要です。
DX推進やAIの活用が進む中で、Excelが大規模なデータ処理やシステム化・自動化に限界があるデータツールとして認識され、新しいツールを導入していく流れが見られます。しかし、データコンサルタントとして観察するに、新たなツールを導入しても業務現場でExcel運用が残り続け、結果的にはデータ連携のボトルネックとなって新たなツールが陳腐化してしまう状況も少なくありません。
これは、Excelが手軽に利用でき、長い間ビジネスツールとして活用されてきた歴史があるためであり、強制的に脱却させようとすると業務自体がうまく回らないといった状況に陥る可能性があるからです。このように、Excel運用を完全に無くせないと考え、運用を続けている場合でも、データ管理・活用における不便さからは逃れられません。
Excel運用が抱える具体的なデータ課題は多岐にわたります。例えば、個人ごとやチーム、部門ごとに管理しているExcelファイルは、その中身が異なるフォーマットであるため、データ統合や分析をしようとすると、データを転記したり形式を整えたりすることから始めなければいけません。その結果、データの統合に多大な業務負荷がかかり、本来時間をかけるべき分析や対策の検討といったデータ活用に十分な時間を費やせない状況や、その間にデータが更新され集計したデータが意思決定時には古くなってしまう、といったデータ鮮度低下の問題も発生します。また、活用すべき場面でタイムリーにデータが確認できないため、組織の意思決定を行う場面で適切なデータが手元にないといったデータアクセス性の低さも散見され、データに基づいた迅速な意思決定を妨げています。
これらのExcel運用が抱えるデータ課題に対し、Excel運用から強制的に脱却させずに生産性向上・高度なデータ分析を実現できるアプローチとして、特定のツール活用が有効です。例えば、「超xlsサービス」のようなツールの特長は、異なるフォーマットの大量のExcelファイルを一気に変換し、データ収集、集計、分析の手間を解消できる点にあります。これにより、Excelファイルのデータ統合に費やしていた時間を大幅に削減でき、削減した時間をデータ分析や対策の検討といった付加価値の高いデータ活用に再配分できます。
「超xlsサービス」のようなツールは、異なるフォーマットのExcelファイルから効率的にデータを抽出し、構造化・統合するデータ変換機能、および集計・分析プロセスの自動化によるデータ処理効率化を提供します。さらに、伴走型の手厚い活用サポートが提供されることで、身近なExcelをデータソースやデータ可視化ツールとして利用し続けながら、データ活用とデータ分析のレベルアップを実現できます。
Excelを使い続けているがデータ管理・活用に苦労を感じている企業や、新しいツールを導入したがデータ活用の浸透に思うように進まないと感じている企業にとって、Excel運用を変えずにデータ分析・活用のレベルアップを実現できる価値を提供するツールは、データコンサルタントとして推奨できるソリューションです。
データコンサルタントとして、Excel運用が抱えるデータ課題に対し、経営管理クラウド導入における支援や、Excelというツールを活かしながらデータ処理・分析を効率化する特定のツールの活用が有効な解決策となることを改めて強調します。データに基づいた課題解決とツール導入支援を通じて、企業のデータ活用成熟度向上と生産性向上に貢献する姿勢を示します。
コンタクトセンター業務における生成AI導入は、顧客との会話データや運用データを活用し、他社との差別化を図る有効な手段となります。これは、株主や社内ステークホルダーといった関係者に対し、AIがもたらすデータに基づいた具体的なビジネス価値（KPI改善など）を実証する強力な手段でもあります。生成AIは、通話待ち時間の短縮（応答時間データ改善）、エージェントの生産性と満足度向上（対応件数データ、解決時間データ、アンケートデータ改善）、コスト削減（運用コストデータ改善）を実現し、さらに会話で得たデータ（会話内容、顧客感情、問題点など）を分析し、業務改善の機会（データ分析に基づくボトルネック特定、効率化施策策定）特定に活かせるため、コンタクトセンターを競争優位を生み出すデータ活用拠点へと変える可能性を秘めています。
特定のクラウドプロバイダー（Amazon Web Servicesなど）は、コンタクトセンターにインテリジェンスを追加する柔軟なデータ活用オプションを提供しています。エンドツーエンドのソリューションとして、特定のオムニチャネルクラウドコンタクトセンターは、優れたカスタマーサービスを低コスト（運用コストデータ削減）で提供できることをデータコンサルタントの視点から評価できます。コンタクトセンターを既に設置している企業向けには、特定のソリューション群（AWS Contact Center Intelligenceなど）を導入することで、カスタマーエクスペリエンス（顧客満足度データ改善）やエージェントの生産性向上（対応件数データ、解決時間データ改善）、会話データからインサイト（分析結果）を得ることができるAI機能を追加できます。機械学習の経験が不要である点は、より多くの組織がデータ活用によるメリットを享受できるようになることを意味します。このソリューションが、Avaya、Cisco、Genesys、Mitel、Talkdeskといった主要コンタクトセンタープラットフォームとデータ統合できる点は、既存のデータ基盤との連携容易性を示します。
AWS Contact Center Intelligenceソリューションは、生成系AIとAWS AIサービスを組み合わせて、コンタクトセンターの3つの主要なデータ活用ユースケースに対応します。
セルフサービスの仮想エージェント: 顧客問い合わせデータ、会話データを活用した自動応答システムの構築による効率化。
リアルタイムの通話分析とエージェントアシスト: 通話中の会話データ、音声データをリアルタイムで分析し、エージェントへの関連情報（データ）提示や推奨応答生成による対応品質向上と解決時間短縮。
通話後の分析: 通話内容データ、会話データ、顧客データなどを詳細に分析し、顧客満足度データ、問題点データ、トレンドデータといったインサイトを抽出するプロセス。
生成AIは、すべての業界において従業員の業務におけるデータ活用を根底から変える可能性を秘めています。生成AIを搭載したエンタープライズアシスタントは、自然言語インターフェイスを通じて、単なる検索機能に留まらず、各従業員のニーズ（データに基づいたニーズ）に合った有用な回答、インサイト（データ分析結果）、レコメンデーション（データに基づいた推奨）を提供する存在となります。ナレッジワーカーは、こうしたAIアシスタントと複雑な会話を通じて、組織内でアクセスできるデータや文書といった多様なデータソースを分析した結果に基づいて合成された回答を得られるようになります。
さらに、生成系AIは、文章作成やコンテンツ制作においてデータに基づいた効率化と創造性向上に不可欠なツールとなります。営業チームは、目標データとニーズデータを示すだけで、特定のクライアントにターゲットを絞ったコンテンツ（データ）を作成できるようになり、データに基づいたパーソナライゼーションが可能となります。マーケティング担当者は、新しいキャンペーンの背景情報データとAIアシスタントに伝えることで、オーディエンスデータに適した表現やトーンでソーシャルメディア投稿、Eメール、広告コピーの下書きといったコンテンツ（データ）を生成できます。また、AIアシスタントが大規模なデータセット（市場データ、顧客データ、運用データなど）を分析して、見落としがちなインサイトやトレンド（データパターン）も見つけ出せるため、データドリブンの意思決定と戦略策定が可能となります。業績に関する多数のレポート類（データ）を調べる代わりに、平易な言葉で質問することで、明確で実用的な回答やレコメンデーションといったデータに基づいた示唆を得られるようになります。
最後に、生成系AIをブレインストーミングの相手として活用することで、創造性が広がる可能性があります。課題や目標に関するデータを提供すると、AIが問題を分析し、その結果に基づいて革新的な提案やアイデア（データに基づいた生成物）を出してくれます。対話を続けることでコンセプトを迅速に洗練させ、データに基づいた反復を通じて、今までより短時間で一段と画期的なアイデア（データに基づいた生成物）を生み出せます。
つまり生成系AIを導入すれば、検索機能はもとより、インサイトの獲得（データ分析）、コンテンツ制作（データ生成）、インタラクティブなブレインストーミング（データに基づくアイデア生成）を提供するインテリジェントかつクリエイティブなアシスタントをナレッジワーカーが利用できるようになります。従業員は時間と才能を最大限に活かし、データに基づいたより複雑で有意義な仕事に専念できる環境が生まれ、組織全体の生産性、イノベーション、仕事の満足度向上において新時代を切り拓く可能性を秘めています。
データコンサルタントとして、コンタクトセンター業務におけるデータ活用による差別化と効率化、および生成AIによる従業員のデータ活用能力向上は、企業の生産性、イノベーション、競争力向上に不可欠であることを改めて強調します。データに基づいた生成AI導入・活用戦略の策定と実行支援を通じて、企業のデータ駆動型変革を推進する姿勢を示します。
販売会社においては、営業プロセスで発生するデータ（顧客情報、コミュニケーション履歴、販売実績など）を分析・活用し、手作業（定型的なデータ入力・コンテンツ作成）を自動化し、データに基づいたオポチュニティをより迅速に捉えるために生成系AIの活用が進んでいます。生成系AIは、営業チームの生産性向上（データ処理時間削減）、インパクトのある創造的で新しいアイデア（データ分析に基づく提案）創出、営業力の底上げに貢献できる可能性を秘めています。これにより空いた時間をリードの追求（見込み顧客データ分析）、顧客との関係構築（顧客インタラクションデータ分析）、より効果的な販売戦略の考案（販売実績データ、市場データ分析）に充てられるようになることは、データ活用効率化の観点から大きなメリットです。
営業チームはビジネスの要であり、営業担当者の時間は極めて貴重です。しかしながら、営業担当者は顧客とのコミュニケーション文面下書き（コンテンツ作成データ）、CRMシステムへのデータ入力（顧客データ管理）、レポート準備（販売実績データ、活動データ集計）といった、データ処理やデータ作成に関連する定型的で差別化につながらない作業に忙殺されていることが多いものです。特定のクラウドプロバイダー（AWSなど）が提供する生成系AIを活用することで、営業チームのこうしたデータ関連業務にかかる所要時間を飛躍的に短縮できます。既存のドキュメントデータや顧客データを分析して、社内コミュニケーション文面、営業レポート、その他の様々なセールスコンテンツ（データ）を作成できる機能は、生成系AIによるデータ分析とコンテンツ生成の具体例です。生成系AIを適切にトレーニング（関連データ学習）すれば、これらのデータ関連作業はものの数秒で終わり、営業チームによる入力は最小限で済むか、もしくは一切必要なくなる可能性があり、データ処理自動化の大きなポテンシャルを示しています。この際、精度、品質、ブランドコンプライアンスが損なわれないことは、生成されるデータ（コンテンツ）の品質管理における重要な要素となります。
さらに、生成系AIは、営業チームの業務をデータ活用で補強できます。ブレインストーミングで新しいアイデアを生む（データ分析に基づく提案生成）、販促商材をパーソナライズまたはローカライズして魅力的に仕上げる（顧客データや地域データに基づいたコンテンツカスタマイズ）、新しいリードやオポチュニティを見つける（市場データ、行動データ、既存顧客データ分析）、タッチポイントをすばやく増やしてストリームをナーチャリングする（顧客行動データ分析に基づいた自動コミュニケーション）といった生成系AIの機能は、データに基づいた営業戦略実行と効率化の側面を示しています。
競争力を維持し、顧客の需要（市場データ、顧客データ）に応え続けるには、差別化を図る製品を迅速に開発し、市場に投入する必要があります。生成系AIアプリケーションは、製品の作成、構想、プロトタイピング、テストといった製品開発プロセスにおけるデータ活用を加速し、補強できます。デザインデータ、分析データ、文章データなど、これまで手作業で行っていた製品開発のルーチンワーク（データ処理、データ作成）を生成系AIアプリケーションで自動化できる点を強調します。また、シンプルなテキストプロンプト（入力データ）から数十、数百、場合によっては数千ものアイデア（データ）をものの数秒で生み出せます。こうした機能により、チームは独自のコンセプト開発や、オーディエンスセグメントの顧客（顧客データ）を惹き付けるためのポジショニング（市場データ、競合データ分析）といった、より戦略的で創造的な作業に集中できる点を強調します。これらのアプリケーションを利用した結果、チームはイテレーション（データに基づいた試行錯誤と改善サイクル）を迅速化できます。
特定の生成系AIテクノロジーは、構想から特許取得、発売に至る新製品バリューチェーン全体でさらに次のようなデータ活用メリットをもたらします。
設計ツールによるプロトタイプの最適化と高速イテレーション: データ（設計パラメータ、シミュレーション結果、ユーザーフィードバック）に基づいた多数の設計バリエーションを迅速に生成・評価することで、プロトタイプの最適化と高速なイテレーションを実現します。
消費者データに基づく新製品オポチュニティ発見: レコメンデーションアルゴリズム、会話型AI、自然言語処理といったデータ分析技術を利用し、消費者データ（購買履歴、行動データ、レビュー、会話内容）に基づいて新製品のオポチュニティ（市場ニーズ、潜在顧客層）を見出します。
クリエイティブなテキストや画像生成AIモデルによるサポート: ブループリント、斬新なビジュアルコンセプト、デザインといった製品関連コンテンツ（データ）を、テキストプロンプトや既存データに基づいて生成し、製品チームをデータ作成の側面からサポートします。
データコンサルタントとして、生成系AIは営業活動におけるデータ処理効率化と戦略的活動へのリソースシフト、および新製品開発におけるデータに基づいたアイデア創出とイテレーション加速に不可欠であることを改めて強調します。データ分析、データ生成、データ連携といった生成系AIの能力を活用することで、企業の営業力強化とイノベーション加速に貢献する姿勢を示します。
新製品開発プロセスにおいて、特定の生成AIサービス（Amazon Bedrockなど）を活用することは、データコンサルタントの視点から、構想段階でのアイデア創出（データに基づいた生成）、設計テストの迅速化（設計データ、テストデータに基づくシミュレーションと評価）、スケーラブルなインフラ上でのデータ処理といった側面から大きな変革をもたらします。設計のイテレーション、シミュレーション、バリエーションといった複数の設計段階をデータに基づき並行処理し、物理的なプロトタイプ作成やテストにかかるコスト（データ収集・分析、物理的な試作・評価コスト）を削減できる点は、データに基づいた効率的な製品開発を促進します。Amazon Bedrockは、製品開発を変革するスケーラブルなインフラストラクチャ上でこれらの機能を提供します。
組織内で作成される何百万というドキュメントデータの中には、ビジネスの意思決定に活用すべき多くのインサイト（情報）が含まれています。しかし、常に増え続けるドキュメントデータを手作業で処理し、アクセスや検索を容易にすることは、データ処理の観点から見て面倒でコストのかかる作業です。このため、これらのインサイトがビジネスの意思決定にタイムリーに活用されていない現状があります。AIを活用することで、ドキュメントデータに記載されている情報にデータに基づきタイムリーにアクセスし、ビジネスの意思決定に役立つ新しいインサイト（データ分析結果）を得られる可能性が生まれます。
特定のクラウドプロバイダー（AWSなど）は、3つのインテリジェントドキュメント処理（IDP）サービスを提供しており、これらはドキュメントデータから必要なデータを抽出し、分析するための強力なツールとなります。Amazon Textractは、スキャンしたドキュメント画像データから手書き文字、印刷されたテキスト、データといった情報を自動的に抽出する機能（非構造化データからの構造化データ抽出）を提供します。Amazon Comprehendは、機械学習（ML）を使用してテキストデータ内のインサイトや関係性を検出する自然言語処理（NLP）サービス（テキストデータの意味分析と情報抽出）です。Amazon Augmented AI（Amazon A2I）は、データの精度を保証するため、人によるレビューを組み込んだワークフローを実現する機能（AIによるデータ抽出・分析結果のデータ品質検証と補完）を提供し、データ品質の信頼性を高めます。これらのサービスを個別にデプロイまたは組み合わせることで、エンドツーエンドのドキュメント処理ソリューション、すなわち特定のデータ処理ニーズに合わせた柔軟なデータパイプラインを開発することが可能です。
これらのIDPサービスを生成系AIで補完することで、データ抽出・分析の自動化をさらに進め、より短時間でインサイト（データ分析結果）を得ることができます。間違い（不完全な電話番号、紛失書類、住所不備といったデータエラー）にフラグを付け、さらには修正する作業に生成系AIを活用することは、データ品質の自動チェックとデータクリーニングへの応用です。こうした作業を生成系AIで行うと、手作業によるレビューや複雑なスクリプトに頼る従来のIDPワークフローよりも少ないリソースで、より速くデータ処理を完了できるメリットがデータコンサルタントの視点から期待されます。Amazon Bedrockのようなサービスでは、APIを使い、AIの大手スタートアップや特定のクラウドプロバイダーの基盤モデル（FM）を選択できるため、顧客のIDP要件（特定の種類のドキュメントデータ、特定の情報抽出ニーズ）に最適なモデルをデータに基づき選択・使用できる柔軟性があります。
さらに、特定の機械学習サービス（Amazon SageMakerなど）を活用することで、テキストデータ抽出や分析（IDPに関連するタスク）のための独自の機械学習モデルを迅速かつ効率的に構築、トレーニング、デプロイできます。Amazon SageMakerはフルマネージド型のサービスで、複数の機械学習アルゴリズム（Blazing TextやLinear Learnerなど）が組み込まれており、これらはテキスト分類、NLP、光学式文字認識（OCR）向けに最適化されており、特定のデータ処理タスクに合わせたアルゴリズムを容易に利用できます。
データとAIを活用した次世代のイノベーション
リーダーたちは、データとAIによるイノベーションを加速するために、データを戦略的資産に変えるべく模索してきました。イノベーションはあらゆる場所で加速している一方で、機械学習、AI、生成AIを問わず、成功は適切で質の高いデータにかかっていることをデータコンサルタントとして再度強調します。だからこそ、リーダーは強固なデータ基盤の構築に粘り強く取り組まなければなりません。
規模、場所、ビジネスニーズにかかわらず、組織に適したデータ基盤を構築することは可能です。特定のクラウドプロバイダー（AWSなど）は、あらゆるワークロード、データの種類、求められる成果に対応した非常に包括的なデータサービスセットを提供しています。データから価値を引き出し、リアルタイムのインサイト（リアルタイムデータ分析結果）を有意義なイノベーションに変換する場として、特定のクラウドプロバイダーのサービスは最適となり得ます。提供されるデータサービス、インフラストラクチャ、ツール、実装サポートといった包括的な支援体制は、データコンサルタントが推奨するデータ基盤構築のアプローチを強力にサポートします。特定のクラウドプロバイダーの顧客が、データとAIの優れた活用方法を知っていることは、成功事例の蓄積とノウハウの共有が進んでいることを示唆します。
データコンサルタントとして、新製品開発やドキュメント処理といった特定の業務プロセスにおいて、生成AIを含むAI技術を活用するためには、高品質なデータの確保、データ処理・分析の自動化、そして強固で包括的なデータ基盤の構築が不可欠であることを改めて強調します。データに基づいた戦略策定と実行支援を通じて、企業のデータ駆動型イノベーションを加速する姿勢を示します。
今日のデジタル企業は、データコンサルタントの視点から見ると、ネットワーク運用の最新化においてデータ活用に関連する様々な課題に直面しています。ネットワークチームは、スキルギャップと優秀なネットワークエンジニアの人材不足といった、ネットワークデータ分析・運用に関する専門知識を持つ人材不足に悩まされており、これがデータに基づいた変革の実現を妨げています。また、管理ツールの断片化とワークフロー・データのツール間でのサイロ化は、ネットワークから生成される多様なデータの統合・連携を困難にしています。一方、企業がマルチクラウドおよびリモートワーク戦略を採用するにつれて、データソースの多様化とデータフローの複雑化によるネットワークの複雑さが増しています。加えて、セキュリティ脅威は増大し続けており、ネットワークデータにおける異常や脅威を示す兆候を迅速に検知・分析する必要性が高まっており、ネットワーク管理者が運用をデータに基づき合理化し、可視性を向上させることが不可欠になっています。
そこで役立つのが、AIOps（AI for IT operations: AIを使用したIT運用）です。AIOpsは、人工知能、機械学習、ビッグデータを、ネットワークから収集されるログ、トラフィックデータ、性能メトリクス、イベントデータといったITデータに適用して運用を強化する、データ駆動型ネットワーク運用の基盤技術です。Enterprise Management Assoclates（EMA）が最近実施したIT組織のAIOpsを使用したネットワーク管理の変革方法に関する調査によると、IT組織の大多数が、AIOpsを活用したネットワーク管理においてターゲットとしている4つの主要なデータ活用ユースケースがあることが判明しました。
異常検知: ネットワークデータにおける異常パターンや外れ値を自動的に検知する（データ異常値検出）。
セキュリティ問題の自動修復: セキュリティ関連データ分析に基づき、特定のセキュリティ問題を自動的に修復する（セキュリティデータ分析と自動対応）。
インテリジェントなアラート/エスカレーション: ネットワークデータ分析に基づき、問題の深刻度や影響範囲を判断し、関連担当者へデータに基づいたアラートやエスカレーションを行う（データ分析に基づく優先順位付けと通知）。
ITサービスの問題の自動修復: ITサービスに関連するデータ（システムログ、アプリケーション性能データ、ユーザーからのインシデントデータなど）を分析し、特定の問題を自動的に修復する（ITサービスデータ分析と自動対応）。
異常検知とインテリジェントなアラートは、データに基づいた可視性向上と迅速な状況把握に繋がる比較的低リスクのデータ活用ユースケースです。一方、セキュリティ問題とITサービス問題の自動修復は、より価値が高いユースケースですが、ネットワークの動作に直接影響を与えるため、データに基づいた厳密な検証とこのテクノロジーへの信頼確立が不可欠である、リスクの高いデータ活用ユースケースとなります。
多くのネットワーク管理者は、AIOpsという概念にまだ馴染みがありません。このテクノロジーが持つデータ活用の可能性を考慮すると、すべてのIT組織が今すぐデータに基づきこのテクノロジーについて調査することが重要です。データコンサルタントとして、ネットワークプロフェッショナルがAIOpsで成功するためのガイダンスを提供するために、以下の3つの重要な問いについて検討することを推奨します。
AIOpsをどのようにデータに基づき評価するのか？（評価指標、PoC、データ検証手法など）
AIOpsの信頼をどのようにデータ検証を通じて構築するのか？（アルゴリズム理解、検証ワークフロー設計など）
AIOpsの真のデータ活用価値とは何か？（ビジネス成果との紐付け、ROI評価フレームワークなど）
データコンサルタントとして、AIOpsはデジタル企業がネットワークデータ運用の課題を克服し、データ駆動型ネットワーク運用を実現するための強力なツールであることを改めて強調します。データに基づいた評価、信頼構築、そしてビジネス価値の特定を通じて、AIOpsの導入成功とネットワーク運用高度化を支援する姿勢を示します。
特定のクラウドプロバイダー（Amazon Web Servicesなど）は、データベース、データレイク、分析、機械学習といった幅広い、統合されたデータサービス群を提供しており、データから高い価値を引き出すための包括的なデータ基盤となり得ます。これらのサービスは、大規模なデータワークロードのスケールニーズに対応し、サービスレベルアグリーメント（SLA）によって高いパフォーマンス、セキュリティ、信頼性が保証されている点は、データコンサルタントの視点から見ても、データ活用基盤として極めて重要です。このような包括的なデータツールを戦略的に活用することで、企業はデータのビジネス価値を最大化し、データに基づいた目に見える成果と成長、イノベーション加速、持続可能な競争優位性を実現できます。
生成AIのデータ活用を高度化するためには、以下のデータ管理に関するヒントが重要となります。
特徴量の一元管理: AIモデル学習に用いる特徴量（データの特徴を示す数値やカテゴリ）をバージョン管理し、見つけやすいデータレポジトリとして一元管理することは、反復的なモデルトレーニングにおけるデータの一貫性を保ち、公正で責任ある意思決定（バイアスの低減など）を可能にします。編集、注釈処理、モデルトレーニングといったデータ管理の各ステップをライフサイクルを通じて管理することで、データ処理プロセスやモデルの追跡可能性と透明性を高め、従業員がデータを探すボトルネックを防ぎます。
機械学習オペレーション（MLOps）とデータガバナンスの連携: モデルの構築、テスト、本番環境へのデプロイといったMLOpsプロセスには、データガバナンスのプラクティスを早期から組み込むことで、データに基づいた効率性、信頼性、スピードを実現できます。MLOpsとデータガバナンスの相乗効果を活用して、データパイプラインといったプロセスと、データ監査レポートのようなレポートを最適化します。
モデルに関する決定事項の文書化: 生成AI開発におけるテクノロジー（使用モデルなど）の選択は、実際のユーザーに影響を及ぼすため、その背後にあるデータに基づいた理由（モデルの得意分野、評価指標など）を文書化し、透明性を確保することが重要です。様々な用途向けの市販およびオープンソースの基盤モデル（FM）がある中で、データに基づいた選択プロセスにガバナンスを適用すること、つまりどのような状況でどのモデルをデータに基づき使用するかを指示することは、特に複数のモデルを連携させる場合に非常に有効です。透明性は、企業全体での責任あるAI導入におけるデータに基づいた説明責任を確立します。
データ品質基準の変化への対応: 分析とAIにおける品質の定義は、単なる正確性や妥当性といったデータ品質要素に留まらないことを認識する必要があります。生成されたコンテンツがアウトプットとなる場合は、十分優れた品質がどのようなものかをデータに基づき必ず定義してください。完全に悪い生成結果（ハルシネーションなど）を定義する方が容易な場合があり、これらの不良データを示す結果を追跡し、モデルを本番環境に移行する際のテストケースとして使用することが有効です。最適な推奨やナッジを行うには、モデルトレーニングデータとユーザー行動データを組み合わせた分析が有効です。
検索拡張生成（RAG）に使用するデータアクセス制御: RAGがLLMをリダイレクトし、事前定義された信頼できる知識ソース（データソース）から関連情報を取得するために使用できるアプローチであることを再確認します。RAGにより、事実的な知識の検索機能で生成AIモデルを強化し、より正確で証拠に基づいたアウトプット（データ）を得ることができるメリットがある一方で、機密データや低品質のデータが使用されないように、RAGに提供されるデータの種類やアクセスを厳密に制御する必要があります。
今日のデータ製品と生成AIアプリケーションは新しいビジネス上のメリットをもたらし、そのメリットは時間の経過とともに確実に増えていきます。しかし、どの組織でもイノベーションは、入手できるすべての情報（データ）にアクセスし、その情報（データ）を理解し、責任を持って管理するデータ活用能力にかかっています。特定のクラウドプロバイダー（AWSなど）では柔軟なデータ基盤を構築できます。エンドツーエンドのデータ基盤を構築することで、チームは顧客や業界の変化（データに基づいた変化）に対応し、将来に向けたソリューション（データ活用ソリューション）を開発できる点を強調します。これにより、生成AIの次の流れ（新しい技術、新しいデータ形式）に向けて適切に準備できます。
ITエンジニアのデータ活用の理想として、多数のグラフやダッシュボードを比較する代わりに、仮想のウォールームでスタック全体に関する情報（データ）をすばやくチェックし、てきぱきと指示メッセージを送るといった、データに基づいた迅速な状況把握と対応が挙げられます。この数十年の間、機械学習、従来型のAI、AIOps、そして今日の生成AIといった新しいテクノロジーが登場するたびに、開発者やエンジニアはこの理想の実現を期待してきました。データコンサルタントとして問いかけたいのは、この理想がデータ基盤とAI技術の進化によって現実のものとなりつつあるか、ということです。
データコンサルタントとして、生成AI時代におけるデータ基盤の強化、データ管理の最適化、そして組織のデータ活用能力向上が、ビジネス価値創出と競争力維持に不可欠であることを改めて強調します。データに基づいた戦略策定と実行支援を通じて、企業のデータ駆動型変革を推進する姿勢を示します。
多くの組織が生成AIの使用に関する内部ポリシーと手順の作成にまだ取り組んでいる段階であり、オブザーバビリティチームにとって、生成AIの使用が組織内で許可されるかどうかが不透明である現状が見られます。Splunkのレポート『2024年セキュリティの現状: 競争が激化する AIの活用』では、セキュリティ担当者の34%が生成AIに関する正式なポリシーが確立されていないと回答しており、これはデータセキュリティとデータガバナンスに関する懸念が組織内で広く共有されていることを示唆しています。
多くの組織が生成AIの潜在能力を探索しているものの、データに基づいた本格的な活用、すなわちデータからの価値創出を最大限に実現する「頂点」に到達した組織はごくわずかである現状を、データコンサルタントとして認識しています。
今後AI活用に期待する分野は多岐にわたり、AIが提供するデータ処理・分析・生成能力が貢献できる具体的なデータ活用領域が多く存在します。
AIチャットボットなど顧客対応・カスタマーサービスの自動化: 顧客との会話データ、問い合わせデータの分析と自動応答。
AIアシスタントによる業務サポート: 多様な業務データの分析と、データに基づいた回答、インサイト、レコメンデーション提供。
AIの情報検索による業務効率化: 社内ナレッジデータ、文書データからの効率的な情報抽出と検索。
AIによるアプリ システム開発やソフトウェアデバッグ: コードデータ、ログデータ、テストデータなどの分析とコード生成、バグ検出・修正。
AIによる製造プロセスの改善: 製造プロセスデータ、センサーデータ、品質データなどの分析とプロセス最適化、異常検知。
AIによる創薬や検査など医療分野での応用: 医療データ（画像、ゲノム、臨床データなど）の分析と診断支援、創薬。
AIによる売上分析やコスト分析: 売上データ、コストデータ、市場データなどの分析と予測、最適化。
AIによるコンテンツ生成・クリエイティブ生成: 多様なデータ（テキスト、画像、音声など）に基づいた新しいコンテンツの生成。
AIによる商品サービス開発支援: 市場データ、顧客ニーズデータ、競合データなどの分析とアイデア生成、プロトタイピング支援。
AIによる営業支援・セールス領域での活用: 顧客データ、行動データ、販売実績データなどの分析とパーソナライズ、提案生成。
AIによる人材育成 リスキリング HR領域での活用: 人材データ、スキルデータ、学習データなどの分析と研修計画、キャリアパス支援。
これらの期待される領域で生成AIを活用する際に、企業が直面するデータ関連の問題点も存在します。
セキュリティやプライバシーリスク: AIが扱うデータの漏洩、不正利用といったデータセキュリティ・プライバシー侵害のリスク。
回答精度や信頼性への懸念: 生成されるデータ（回答、コンテンツ）の正確性や信頼性に関するデータ品質課題（ハルシネーションなど）。
専門性の高い内容への対応: 特定のドメインデータや専門知識を要するデータに対するAIの対応能力の限界。
導入・維持・運用コストの高さ: AIモデル学習用データ準備、AIインフラ構築・運用、データガバナンス体制維持にかかるコスト。
社内でのスキル不足: AI技術、データ分析、データエンジニアリングに関するスキルを持つ人材の不足。
法規制やコンプライアンスの対応: AIが扱うデータに関する法規制（個人情報保護法など）や社内コンプライアンスポリシーへの対応課題。
技術的なサポートの不足: AI導入・運用におけるデータ関連技術（データパイプライン、モデル監視など）に関する技術サポートの不足。
これらの問題を解決するソリューションとして、エッジAIが注目されています。エッジAI用途には、AIに特化したインフラストラクチャが提供されており、その一部がモデル学習向けのCPUなどです。コンピュテーショナルワークロード（データ処理タスク）の集中プロセス処理をダイレクトにネットワークエッジ（データ発生源に近い場所）で行うことで、AI利用のメリットの最大化、すなわちデータ処理の効率化と迅速化を図れます。このアプローチを採用することで、オンプレミスのAIインフラストラクチャよりも高速に結果（データ分析結果、推論結果）を引き出すことができます。しかも、データがエッジで処理されるためデータ移動が少なくなり、プライバシー強化とコスト低減化（データ転送・ストレージコスト削減）が同時に実現し、AIモデルに関する旧来からの問題（データプライバシー、コスト）解決を図ることができます。
この特筆すべきソリューションの一つが特定のソリューション（Ccore Edge AIまたはGcore Edge AIなど）です。このソリューションにより、画期的な人工知能コンピューティングのシームレスな拡張が実行可能となり、同時にコスト効率性も担保されます。AI/ML推論のアクセラレーションがネットワークエッジでできる点は、データ発生源でリアルタイムにデータ分析・推論を実行できるメリットを示します。ユーザーにより近いエンドポイントで、リアルタイム相互処理と生成AIを含むAI推論が実現できることは、データ処理遅延の最小化、すなわちリアルタイムデータ処理能力の向上と、ユーザーエクスペリエンス（応答速度など）の向上に貢献します。
データコンサルタントとして、生成AIの本格的なビジネス活用には、データ運用ポリシー策定、データ関連課題への体系的な対応、そしてエッジAIのようなデータ処理の最適化を実現するソリューションの活用が不可欠であることを改めて強調します。データに基づいた戦略策定と実行支援を通じて、企業のAI活用成熟度向上と競争力強化に貢献する姿勢を示します。
AIテクノロジーの普及は様々な形態で進んでおり、あらゆる業界のビジネスオペレーションにデータ駆動型の改革をもたらしています。製造業では、稼働データ、センサーデータ、履歴データなどを分析するAIを活用した予測予見メンテナンスにより、設備のオペレーションダウンタイム削減やオペレーション効率化を成し遂げています。エンタテインメント、特にゲーミングにおいては、プレイヤの行動データやゲーム内イベントデータなどをリアルタイムで分析するAIが、プレイヤの決定にリアルタイムで反応し、より豊かでリアリスティックな体験を提供しています。医療セクタでは、電子健康記録（EHR）データ、ゲノムデータ、臨床データなどを分析するAIが、個人向けやグループ向けに、より高度にパーソナライズされた治療の提供や、重要度の高いデータポイントの検出といった活用が進んでいます。カスタマーサポートチャットボットは、問い合わせデータや会話データなどを分析し、迅速かつ高精度な自動応答を24時間提供しています。製品開発システムに対しては、市場データ、顧客ニーズデータ、技術データなどを分析し、革新的なアイディア（データ）を提供し続け、製品提案エンジンでは、顧客の購買履歴データ、行動データ、製品データなどを分析し、パーソナライズされたレコメンデーションを生成し、購買体験の強化、販売拡大、企業ビジネス戦略の最適化でその威力を発揮し続けています。
これらの活用シーンで共通しているのは、大量のデータの関与と、このデータに基づいた最適化モデルの必要性です。これは、AIサービスとAIアプリケーションの製品化には、データの大規模な処理と最適化モデルの実装に伴う乗り越えるべき壁やチャレンジがあることを意味しています。
昨今の多くのAIアルゴリズムが巨大クラウドデータセンターでデプロイされている状況を分析するに、アプリケーションやサービス体系の中でAIの恩恵を受けるには、莫大な量のデータをデータ発生源であるオンサイトで集積し、クラウドに移管して分析し、その結果（データ分析結果、推論結果）をサイトもしくはネットワークエッジに戻す必要がある点が、データの大規模な移動とそれに伴う遅延、コスト、プライバシーリスクといったデータ処理の課題となっています。
このデータ移動課題を解決し、データ処理効率化を図るソリューションとして、エッジAIに注目が集まっています。特定のエッジAI/インフラサービスプロバイダー（Gcoreなど）は、エッジAI用途に特化したインフラストラクチャを提供しており、データ処理効率化に貢献する様々な機能を持っています。
スマートルーティング: 効率性に秀でたネットワークトラフィックルーティングにより、データパケットが最適なパスを経由して送信され、エッジコンピューティング環境におけるレスポンスタイムと使用帯域が向上します（データ伝送経路の最適化）。
モデルレスポンスキャッシング: モデルレスポンセスキャッシュ機能により、対象リクエストへの処理において推論の再計算が不要となり、AIアプリケーションレスポンスの高速化が実現します（推論結果データのキャッシュと再利用）。
事前定義のリージョナルデプロイ: アプリケーションとAIモデルを指定リージョン（データ発生源に近い場所）にデプロイする機能により、パフォーマンス最適化（データ処理遅延最小化）とローカルのコンプライアンス規定（データ主権、プライバシーなど）の確実な順守がなされます（データ所在地の最適化とデータガバナンス）。
シングルエンドポイント: ネットワーク上の複数ノードでシングルエンドポイントを使用することで、リクエストが至近距離にあるノードに送信され、低遅延と信頼性の担保が可能となります（データアクセス経路の最適化と信頼性向上）。
IaaSとPaaS統合: IaaS（Infrastructure as a Service）とPaaS（Platform as a Service）を含む統合化スイートは、複数サービスの利用に起因するデータ連携や運用管理の複雑性を回避できます。コンピューティングインフラストラクチャおよびプラットフォームとして機能するこの統合化サービスだけで、アプリケーション開発、実行から運用管理までをこなすことができる点は、データ活用基盤の構築と運用を簡素化します（データパイプライン構築、モデルデプロイメント、監視などを統合環境で行う）。
これらの機能は、コンピュテーショナルワークロード（データ処理タスク）の集中プロセス処理をダイレクトにネットワークエッジで行うことで、AI利用のメリットの最大化、すなわちデータ処理の効率化と迅速化、プライバシー強化、コスト低減化を実現し、AIモデルに関する旧来からの問題解決を図ることを目指しています。特定のエッジAIソリューション（Ccore Edge AIまたはGcore Edge AIなど）は、エッジでのAI/ML推論アクセラレーションを提供し、ユーザーにより近いエンドポイントで、リアルタイム相互処理と生成AIを含むAI推論が実現できます。距離的な近さは推論の実行時の遅延を最小化し、ユーザーエクスペリエンスの向上にも貢献します。
AIインフラストラクチャサービスプロバイダーを選定する際に重要な考慮すべきポイントは、AIアクセラレーター（GPU, CPU, IPUなど）がビジネス要件に合致しているかどうかという点です。GPUは一般的にAIモデル学習用途に適しています。その理由は、この用途向けに高次の最適化が施された事前構成済みフレームワークの数が他のアクセラレータよりも豊富だからであり、これは特定のデータ処理タスク（モデル学習）に適したエコシステムが整備されていることを意味します。学習やファインチューニングの専門性に不安が残る企業組織で、事前構成モデル（既存データで学習済みモデル）で結果をより早く引き出したい場合は、推論実行に特化したCPUが適切な選択肢となる場合があることをデータ処理の種類（学習 vs 推論）の観点から解説します。もちろん、ワークロードによっては、特定のデータ処理タスクに最適化されたIPUやCPUが適切な選択肢となるのは言うまでもありません。
データコンサルタントとして、AIテクノロジーによるビジネスオペレーションのデータ駆動型改革は、大量データ処理の最適化が鍵となることを改めて強調します。エッジAIのようなアプローチや、データ処理特性を考慮したインフラストラクチャ選定が、データ移動課題を解決し、AI利用メリットを最大化するために不可欠であることを述べる。データに基づいたAIインフラ戦略策定と実行支援を通じて、企業の競争力強化に貢献する姿勢を示します。