IBM、ジェネレーティブAI時代に向けてデータ・スタックを合理化

IBMは今月、企業のデータスタックを根本的に簡素化し、AIエージェントやその他の高度なAIアプリケーションに必要な非構造化企業データを統合、管理、活用するソフトウェアを発表しました。

The new products include IBM watsonx.data integration and IBM watsonx.data intelligence , some of whose capabilities are also available through watsonx.data , IBM’s open, hybrid data lakehouse , designed to help companies manage the entire lifecycle of data for AI in one place.

これらの新しいソフトウェアはハイブリッドでオープンであり、サードパーティのデータスタックと統合できるため、エコシステム全体でイノベーションを推進するための柔軟性と相互運用性を提供します。IBM watsonx.dataによる内部検証では、従来のRAG（Search Augmentation Generation）よりも40%高い精度のAIを提供できる可能性が示されました。

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IBM client Lockheed Martin is using the new watsonx.data to empower its 70,000 engineers, scientists and technicians to get answers and information from millions of documents in natural language. “By rapidly deploying solutions from the lab to the field, we’re accelerating innovation and efficiency to help make the world safer and more secure,” said John Clark, Lockheed Martin’s senior vice president of technology and strategic innovation.

企業は、イノベーションを推進し、生産性を向上させ、競争力を維持するために、ジェネレーティブAIやエージェントベースAIを導入する必要があります。そして、AIを正確に活用するためには、企業固有のデータが必要です。最近の アイビーエム, 72% of CEOs believe their company’s unique data is the key to unlocking the value of generative AI.

しかし、このような重要なデータの多くは非構造化データであり、電子メール、PDF、プレゼンテーション資料、ビデオなどに埋もれているため、活用が困難です。従来のRAGでは、非構造化データの規模や複雑さに対応できず、構造化データとの適切な統合も容易ではありません。また、データ管理のためのツールも多種多様で、データスタックの複雑さが課題となっています。

As a result, unstructured data, which according to IDC represents up to 90% of an enterprise’s data, is currently underutilized and not reflected in AI agents and other generative AI applications.

ソース PRタイムズ