人工知能はアジア太平洋地域全体で急速に拡大しているが、新たな報告書は、 データの準備は成功か失敗かを決める決定的な要因である. ガートナーによると、2026年までに60%のAIプロジェクトがAI対応データの不足により放棄されると予測されており、クリーンで構造化されたアクセス可能なデータセットの重要性が浮き彫りになっています。.
データガバナンス規制が厳格なシンガポールでは、適切に管理されていないデータはコンプライアンス違反、業務の非効率性、そして風評被害につながる可能性があります。専門家は、AIの成功はアルゴリズムよりも、基盤となるデータインフラに大きく依存していると主張しています。これには、アナログ記録のデジタル化、構造化データ、半構造化データ、非構造化データの分類、そして管轄区域をまたいだ一貫した品質の確保が含まれます。.
アジア太平洋地域におけるAI導入は加速しており、2023年から2028年にかけて年平均24%の成長が見込まれています。しかし、企業は依然として、目標達成と業務体制の整備を両立させるという課題に直面しています。多くの企業は明確なKPIを欠いており、従業員のAI導入も依然として課題となっています。51%の企業が新しいツールへの抵抗感を表明し、21%の企業が既存のワークフローへのAI統合に苦戦しています。.
テクノロジーリーダーにとって重要な洞察は次のとおりです。
- データファーストAI ツールが価値を生み出すには、記録のデジタル化と分類が不可欠です。.
- ガバナンスが重要: 強力なデータ セキュリティとコンプライアンスのフレームワークにより、侵害を防ぎ、信頼を構築します。.
- 人は大切: 従業員のトレーニング、変更管理、直感的なインターフェースにより、採用と信頼が促進されます。.
- インクリメンタルAI: 特定のワークフローを自動化の対象とすることで、業務を中断することなく測定可能な ROI を実現できます。.
キヤノンシンガポールのニック・カタギリ氏は、持続可能なAIの成功へのロードマップとして、構造化されたアプローチ（デジタル化、デジタル化、そして変革）の重要性を強調しています。多国籍企業にとって、分散したデータを一元化された信頼性の高いプラットフォームに統合することが、洞察を解き放つ鍵となります。.
メッセージは明確です。 AIイニシアチブは、データ、テクノロジー、そして人材が連携して初めて成功します, イノベーションが影響力を持ち、コンプライアンスに準拠し、将来に対応できるようにします。.
ソース：
https://www.itnews.asia/news/is-data-readiness-the-key-to-successful-ai-adoption-620721
