Googleは、構造化データと非構造化データのギャップを埋める計画の最前線に人工知能（AI）を据え、戦略的にデータ分析機能を強化しています。Google Clouddent兼ゼネラルマネージャーであるtrac上で極めて重要な役割を果たすようになると主張しています。
カズマイヤー氏は、AIと従来のビジネスインテリジェンスツールの連携を強調しています。AIの強みは、構造化データと非構造化データを迅速に統合し、人間の分析速度を凌駕する能力にあります。Googleは、検索技術のルーツとトランスフォーマーモデルの開発における専門知識を活用し、再defi目指しています。
このテクノロジー界の巨人は、同社の定評あるパブリックドメイン検索に匹敵する企業向けデータ検索を構想しています。カズマイアー氏は、ワールドワイドウェブ上の存在に関わらず、あらゆる企業データポイントにユーザーフレンドリーなインターフェースを提供することが目標だと強調しています。パブリックドメインにおけるGoogle検索の普及に倣い、彼は生成AI（GenAI）ツールとドメイン固有の企業情報をシームレスに統合することを構想しています。.
Google のデータ変換は、ビジネス インテリジェンスのアクセシビリティと精度を向上します。
生成AIへの注力は、情報を誰もがアクセスできるようにするというGoogleのコミットメントと一致しています。コーディングや分析スキルを必要とする従来のBIツールとは異なり、GenAIはビジネスユーザーが自然言語でデータベース、データウェアハウス、データレイクを操作できるようにします。このアプローチにより、使いやすさが向上し、ダッシュボードのフォーマットに合わせてデータをフィルタリングする必要がなくなります。.
Googleは、自社の分析ツールにAIを組み込むための包括的なロードマップを発表しました。これには、BigQueryとVertex AIの統合、BigQuery StudioにおけるデータからAIへのワークフローの促進、BigQuery MLでの機械学習モデル作成機能の強化などが含まれます。これらの機能強化はLookerとLooker Studioにも拡張され、ビジネスインテリジェンスの進化に対するGoogleのコミットメントを示すものです。.
生成型AI、特にGenAIは、企業内の非専門家がビジネスデータを効果的に活用できるようにする上で大きな可能性を秘めています。ビジネスユーザーは、コーディングやダッシュボードの設計に苦労する代わりに、自然言語を用いてデータベースと対話し、同様の応答を受け取ることができます。この変化は、アクセシビリティを向上させるだけでなく、より大規模なデータ量とより幅広いデータソースに対応することで、精度の向上にもつながります。.
ビジネスインテリジェンスにおける非構造化データの洞察のための生成AIの活用
カズマイヤー氏は、絶えず進化するデータ活用環境において、非構造化データに潜む根本的な変革に光を当てます。従来、世界のデータの90%を占めてきた非構造化データは、今まさにパラダイムシフトの真っ只中にあります。生成型AIは、企業がこの膨大な非構造化情報から貴重な洞察を引き出すことを可能にする、ダイナミックなツールとして登場しています。.
この変革力は、単なるデータ処理にとどまりません。従来の「何が、いつ、どこで」という問いかけから、「なぜ」という捉えどころのない問いへの、より深い探求へと移行します。企業がAIをインテリジェンス・フレームワークに統合するにつれ、重視されるのは単なるデータの表示から、情報の協調的な解釈へと移行します。.
GenAIは触媒として機能し、AIエージェントとのコラボレーションを促進します。このコラボレーションアプローチにより、ユーザーは洗練されたモデルのサポートを受けてデータの傾向を深く掘り下げることができ、従来のBIツールにおける情報圧縮に伴う限界を克服できます。.
Googleのデータ分析戦略は、ビッグデータにとどまらず、包括的なアプローチを採用しています。これは、多数のデータポイントを分析に組み込むことを意味します。カズマイヤー氏は、AIシステムにおける意思決定、特に追加要素を考慮すべきかどうかを判断する際の非効率性に注目しています。.
AIシステムの処理能力を活用することは、意思決定プロセスを合理化し、障害を回避する上で極めて重要になります。特に、この戦略は、これまで十分に活用されていなかった非構造化データの統合に重点を置いており、進化するデータ分析アプローチの極めて重要な側面となっています。.
