香港、2025年7月4日 / PRNewswire / – 6月28日、Tencent Cloudは題されたニュースレターをリリースしました データ + AI：Gartner®の研究をフィーチャーしたNextGen Data Intelligence Platformの構築、 生成AIの時代に企業が直面しているペインポイントの分析。また、Tencent Cloudのデータ + AI製品マトリックスの包括的な概要を提供し、企業がこれらの課題に取り組むのを支援する統合ソリューションを提供します。
Tencent Cloudは、Data + AI：Gartner®の研究をフィーチャーしたNextGen Data Intelligence Platformをビルドし、生成AIの時代に企業が直面しているPain Pointsを分析するニュースレターをリリースしました。
ニュースレターは、AI時代には、企業競争の焦点が「モデル競争」から「価値の高いデータ資産のための競争」に変化していることを指摘しています。エンタープライズは、頻繁なモデル調整ではなく、継続的なデータの反復と最適化を通じてAIの可能性を解き放つために、体系的なデータエンジニアリング機能を構築する必要があります。
ニュースレターはまた、従来のデータプラットフォームが生成AIの要求を満たす際に大きな課題に直面する方法を引用しています。課題には、休眠状態にある大量の非構造化データ、データとAI開発の間の切断、長い展開サイクルにつながるAI開発、リアルタイムの応答の提供に苦労しているバッチ処理、ガバナンスの課題とコンプライアンスリスクを引き起こす部門間の一貫性のないデータ標準、およびデータアクセスの遅延に依存するビジネス担当者が含まれます。
Gartnerの調査によると、Gartial-Augmented Generation（RAG）パイプラインを生成AIアプリケーションに展開している組織は、今日の組織のデータの70％〜90％を構成する非構造化データへのアクセスが必要であることが示されています。[1]。 2027年までに、MultiStructured Data Managementに焦点を当てたIT支出は、データ管理技術とサービスへのIT支出の40％を占めます。[2]
これらの課題に対処するために、ニュースレターは、企業がデータ + AI統合プラットフォームを構築する必要があることを提案しています。このようなプラットフォームの重要な機能には、データとAIテクノロジーの複合性、データからAIへのエンドツーエンドのライフサイクル開発、およびビジネス統合、マルチモーダルデータの処理と強化、統一されたメタデータ駆動型ガバナンスとコンプライアンスが含まれます。
その中で、データとAIテクノロジーの複合性がコア機能になっています。 LLMSは3〜5か月ごとに世代のアップグレードを受け、ベクター検索やレイクハウスアーキテクチャなどのテクノロジーが急速に進んでいます。これに関連して、企業は「プラグ可能な」アーキテクチャを構築する必要があります。
一方、データからAI管理までのエンドツーエンドのライフサイクルは、データ処理、モデル構築、ビジネス統合を含む標準的な実践となっています。たとえば、金融業界では、リアルタイムのデータパイプラインを使用して、マルチソースデータを統合し、リスクモデルの迅速な反復を可能にし、コンプライアンス応答時間を数か月から数時間に短縮します。
マルチモーダルデータ処理機能は、値の上限を定義します。 AIアプリケーションは、構造化されたデータと非構造化データを統合して、テキスト、画像、ビデオなどの多様なタイプのデータを「インテリジェント燃料」に変換する必要があります。たとえば、小売企業はオンラインおよびオフラインのマルチモーダルデータを統合して360度の顧客プロファイルを作成し、精密マーケティング効率を30％以上増加させることができます。
さらに、エージェント分析の導入により、インテリジェントな自動化された意思決定が可能になります。たとえば、AIエージェントは、故障したデータを識別および修復し、データ系統を動的に追跡するために使用されます。
Tencent Cloudは、データとAIテクノロジーの深い統合を通じて、企業向けの効率的でインテリジェントなエンタープライズレベルのインフラストラクチャを構築することに取り組んでいます。 Tencent Cloudのデータ + AI容量は、データ管理をコアとして採用し、AIコンピューティングパワー、データストレージと分析、データガバナンス、セキュリティ管理、AIモデルトレーニング、リアルタイムの意思決定などの製品とサービスを統合します。データの摂取からインテリジェントなアプリケーションまで、エンドツーエンドのソリューションを提供します。
実際の実装では、Tencent Cloud Wedataのワンストップデータプラットフォームを使用すると、企業はデータ間のライフサイクル全体をシームレスに管理できます。データレイヤーでは、DataOPSはマルチソースデータと自動化されたデータパイプラインのリアルタイム統合を保証し、インテリジェントな品質モニタリングは異常なデータをインターセプトします。これは、エンタープライズレベルのメトリックとデータモデルを統合する統合されたセマンティックレイヤーと組み合わされます。 AIレイヤーでは、MLOPSは人気のある機械学習フレームワークと統合して、機能エンジニアリングやモデルトレーニングからオンライン推論まで、主要なプロセスの自動化をサポートしています。
統一されたデータ開発エクスペリエンスに基づいて、Tencent CloudのChatbiおよびデータ分析エージェントは、データアプリケーションの障壁を大幅に低下させます。ビジネス担当者は、単純な会話を通じて視覚レポートを自動的に生成し、需要応答速度を10回増加させることができます。 LLMSを搭載したTencent Cloud Wedataエージェントは、データパイプラインの問題を自動的に修正したり、ストレージボトルネックを予測して早期のスケーリングを可能にしたり、エージェント駆動型の分析の実用的な価値を紹介するなどのタスクを積極的に実行します。
将来、データ + AIプラットフォームは、自然言語の相互作用、AI駆動型の自動化された最適化、および生成AIとの深い統合に向けて進化します。 Gartnerは、2028年までにGenaiビジネスアプリケーションの80％が組織の既存のデータ管理プラットフォームで開発されると予測し、実装の複雑さと時間を50％削減します。[4]
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Tencent Cloudについて：
世界有数のクラウド企業の1つであるTencent Cloudは、現実世界の問題を解決し、スマート業界向けのデジタル変革を可能にするための革新的なソリューションを作成することに取り組んでいます。大規模なグローバルインフラストラクチャを通じて、Tencent Cloudは、クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、AI、IoT、ネットワークセキュリティなどの技術的進歩を活用して、世界中の企業に安定した安全な業界をリードするクラウド製品とサービスを提供しています。ゲーム、メディアとエンターテイメント、財務、ヘルスケア、不動産、小売、旅行、輸送の分野など、全面的な業界のニーズを満たすことは、私たちの絶え間ない使命です。
[2]Gartner Inc.、Emerging Tech：生成AI対応アプリケーションのマルチモーダルデータフォーカスを備えたデータファブリック、G00818141、 ラドゥミクラウス、 シャラットメノン
[3]Gartner Inc.、エージェント分析のためのマーケットガイド、G00824122、 Anirudh Ganeshan、 スパルナ・パリット、
[4]データ管理は、コモディティ化された多極LLM世界、G00828308の唯一の差別化要因です。 Xingyu gu、 マーク・ベイヤー、
ソーステンセントクラウド
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