現代のビジネスにおいて、AIとビッグデータは切り離せない関係にあります。膨大なデータを効率的に活用するにはAI技術が必要であり、AIの精度を高めるには質の高いビッグデータが不可欠です。本記事では、AIとビッグデータの基本的な関係性から、製造業・金融・小売・医療など業界別の具体的な活用事例、さらには導入メリットや課題まで、初心者の方にもわかりやすく解説します。自社でのデータ活用やAI導入を検討されている方にとって、実践的な知識とヒントが得られる内容です。
AIとビッグデータの基本的な関係性とその重要性
AIとビッグデータは、現代のデジタルトランスフォーメーションを支える両輪として機能しています。それぞれが単独で価値を生み出すだけでなく、組み合わせることで相乗効果を発揮します。
ビッグデータとAIの定義と特徴
ビッグデータとは、従来のデータベース管理ツールでは処理しきれないほど大量かつ多様なデータの集合体を指します。その特徴は「3V」と呼ばれる要素で表現されます。
「3V」のうち、一つ目のVolume（量）は日々生成される膨大なデータ量を表します。二つ目のVariety（多様性）は、テキスト・画像・音声・動画など形式の異なるデータを含むことを意味します。三つ目のさらにVelocity（速度）は、リアルタイムで生成され続けるデータの流れを指しています。
一方、AIは人間の知的活動をコンピュータで再現する技術の総称です。機械学習やディープラーニングといった手法を用いて、データからパターンを学習し、予測や判断を行う能力を持っています。AIはビッグデータを解析するための強力なツールとなり、人間では発見できない複雑な関係性や傾向を明らかにします。
相互補完的な関係性とシナジー効果
AIとビッグデータの関係は、相互補完的なものです。ビッグデータはAIの学習に必要な「燃料」であり、AIはビッグデータから価値を引き出す「エンジン」の役割を果たします。
AIモデルの精度は、学習に使用するデータの量と質に大きく左右されます。より多くのデータでトレーニングされたAIほど、正確な予測や判断が可能になります。たとえば、画像認識AIは数百万枚の画像データから学習することで、高い識別精度を実現しています。
逆に、ビッグデータは単に蓄積しているだけでは価値を生みません。AIによる分析があって初めて、ビジネスインサイトや意思決定の材料として活用できるようになります。この相乗効果により、両者を組み合わせることで飛躍的な成果が得られるのです。
IoTとの連携による価値創出
IoT(モノのインターネット)の普及により、AIとビッグデータの活用領域はさらに拡大しています。センサーやデバイスから収集される膨大なリアルタイムデータが、新たな価値創出の源泉となっています。
製造現場では、設備に取り付けられたセンサーが稼働状況を常時監視し、異常の予兆をAIが検知することで、故障前のメンテナンスを可能にしています。スマートシティでは、交通量や気象データをリアルタイムで分析し、信号制御や災害予測に活用されています。
5Gや6Gといった高速通信技術の発展により、IoTデバイスから収集されるデータ量は今後さらに増加すると予測されています。これにより、即時性の高い意思決定やサービス提供が可能となり、ビジネスや社会インフラの革新が進んでいます。
AIとビッグデータ導入による具体的なメリット
AIとビッグデータの活用は、企業に多様なメリットをもたらします。業務効率の向上から新規事業の創出まで、その効果は広範囲に及びます。
業務効率化と生産性向上の効果
AIによるビッグデータ分析は、これまで人手で行っていた作業を自動化し、大幅な効率化を実現します。データ入力や分類作業、レポート作成といった定型業務をAIに任せることで、従業員はより創造的な業務に集中できるようになります。
たとえば、カスタマーサポート部門では、過去の問い合わせデータをAIが学習し、よくある質問への自動応答が可能になります。これにより、オペレーターは複雑な案件に時間を割けるようになり、顧客満足度も向上します。
データに基づく意思決定の実現
経営判断において、直感や経験だけに頼るのではなく、データに基づいた客観的な意思決定が可能になることは大きなメリットです。AIがビッグデータから導き出すインサイトは、市場動向や顧客ニーズを正確に捉えます。
小売業では、販売データや顧客の購買行動を分析することで、需要予測の精度が向上します。これにより、適切な在庫管理が実現し、過剰在庫や機会損失を防ぐことができます。
金融業界では、市場データや経済指標をリアルタイムで分析し、投資判断やリスク管理に活用しています。AIによる分析結果は、人間のアナリストでは見落としがちなパターンや相関関係を明らかにし、より精度の高い予測を可能にします。
新たなビジネスモデルの創出
AIとビッグデータの組み合わせは、これまでにない新しいサービスやビジネスモデルの創出を可能にします。顧客データの分析から生まれる新たな価値提案は、競争優位性の確立につながります。
サブスクリプション型サービスでは、ユーザーの利用パターンをAIが分析し、パーソナライズされた体験を提供しています。動画配信サービスの推薦機能や、音楽アプリのプレイリスト自動生成などがその例です。
また、データマーケットプレイスやデータエコシステムの発展により、企業間でデータを共有し、新たなビジネス機会を創出する動きも活発化しています。異業種間のデータ連携により、これまで思いもよらなかったサービスが生まれる可能性が広がっています。
導入時の課題とリスク管理
AIとビッグデータの導入には多くのメリットがある一方で、適切に対処すべき課題やリスクも存在します。事前に把握し、対策を講じることが成功の鍵となります。
セキュリティとプライバシー保護
ビッグデータには顧客の個人情報や企業の機密情報が含まれることが多く、データ保護とセキュリティ対策は最優先事項です。データ漏洩やサイバー攻撃のリスクは、企業の信頼性を大きく損なう可能性があります。
まず、データの収集・保管・利用において、個人情報保護法やGDPRなどの法規制を遵守する必要があります。顧客から収集するデータについては、利用目的を明確にし、同意を得ることが不可欠です。
技術面では、暗号化やアクセス制御、定期的なセキュリティ監査など、多層的な防御策を講じることが重要です。また、社内でのデータ取り扱いルールを明確化し、従業員教育を徹底することも欠かせません。
人材確保と組織体制の整備
AIとビッグデータを効果的に活用するには、専門知識を持つ人材の確保が大きな課題となります。データサイエンティストやAIエンジニアは需要が高く、採用競争が激化しています。
自社での人材育成も重要な選択肢です。既存の社員に対して研修プログラムを提供し、データ分析やAI活用のスキルを段階的に習得させる取り組みが効果的です。外部の専門家やコンサルタントと協力しながら、社内にノウハウを蓄積していく方法もあります。
また、技術部門だけでなく、経営層を含めた組織全体でデータ活用の重要性を理解し、推進する体制を整えることが成功の鍵です。データドリブンな文化を醸成し、部門間の連携を強化することで、AIとビッグデータの効果を最大化できます。
コストと投資対効果の検討
AIとビッグデータの導入には、初期投資として相応のコストがかかります。インフラ整備、システム開発、人材確保など、投資対効果を慎重に検討する必要があります。
クラウドサービスの活用は、初期投資を抑える有効な手段です。必要に応じてスケールを調整できるため、柔軟な運用が可能になります。また、小規模なパイロットプロジェクトから始めて、効果を確認しながら段階的に拡大していくアプローチも推奨されます。
ROI(投資対効果)を明確にするためには、導入目的とKPIを事前に設定し、定期的に効果測定を行うことが重要です。コスト削減効果や売上増加額など、具体的な数値で評価できる指標を設けることで、経営判断の材料とすることができます。
製造業におけるAIとビッグデータ活用の成功事例
製造業では、生産効率の向上や品質管理の高度化にAIとビッグデータが活用されています。具体的な事例を通じて、実践的な活用方法を見ていきましょう。
生産効率化と品質管理の革新
製造現場では、センサーやカメラから収集される膨大なデータをAIが分析し、リアルタイムでの品質チェックを実現しています。画像認識技術により、製品の外観検査を自動化し、人間の目では見落としがちな微細な欠陥も検出できるようになりました。
トヨタ自動車はNTTと「モビリティAI基盤」を共同開発し、2030年までに5,000億円規模の投資を予定。さらにGoogle Cloudとのハイブリッド構成で、製造現場のチーム自らがAIモデルを開発できるプラットフォームを運用し、工程ごとの検知・最適化サイクルを高速化しています。
また、生産プロセス全体のデータを統合的に分析することで、ボトルネックの特定や工程改善の提案が可能になります。AIが最適な生産順序や設備稼働パターンを提示し、生産効率を最大化します。
参考：NTTとトヨタ自動車、交通事故ゼロ社会の実現に向けた「モビリティ×AI・通信」の共同取り組みに合意｜TOYOTA
予知保全による設備管理の最適化
製造プロセスの最適化では、生産ラインの各段階で生成されるデータを分析し、生産性が低い部分を特定します。機械の稼働状況、原材料の使用量、作業員の効率などの情報をリアルタイムで収集・分析することで、改善余地のある工程を見つけ出し、設備投資や人員配置の変更といった対策を検討していきます。
日本製鉄株式会社では、従来は点検員によって行っていた設備稼働状況のモニタリングにAIを導入し、異常の早期発見や事故リスク軽減へとつなげています。このように製造業では、AIとビッグデータの組み合わせにより、効率性、品質、安全性の全ての側面で大きな改善を実現しています。予知保全により、設備の突然の故障を防ぎ、計画的なメンテナンスが可能になることで、生産ラインの停止時間を最小限に抑えることができます。
参考：日本製鉄とNEC、製鉄所での設備状態監視基盤構築に向けAIを活用し製鉄製造現場におけるDXを加速｜NIPPON STEEL
需要予測と在庫適正化の実現
製造業における在庫管理は、過剰在庫と欠品のバランスを取る難しい課題です。AIによる高精度な需要予測は、適正在庫の維持とキャッシュフローの改善に貢献します。
過去の販売データに加えて、季節変動・経済指標・SNSのトレンド・天候情報など、多様なデータを統合して分析することで、従来の手法では困難だった精度の高い予測が可能になります。AIは複数の要因の相関関係を学習し、需要の変動パターンを把握します。
ユニリーバでは、天候などのデータを取り入れたAIによる需要予測を導入し、予測精度が約10％向上しました。月次の販売見込みの精度が高まったことで、生産ラインの調整が容易になり、コスト削減と供給の安定化に寄与しました。
出典：How AI is transforming Unilever Ice Cream’s end-to-end supply chain｜Unilever
金融業界でのAIとビッグデータによる業務変革
金融業界は、AIとビッグデータの活用が最も進んでいる分野の一つです。リスク管理から顧客サービスまで、幅広い領域で革新が進んでいます。
リスク管理と不正検知システムの高度化
国の証券監視機関は、不正取引の摘発強化にビッグデータとAIを活用しており、SNSなどのインターネット上の書き込みを分析し、通常とは異なる動きを示す銘柄を特定・調査しています。この手法により、従来の株価動向予測や顧客支援だけでなく、金融取引における不正行為の検知にもビッグデータが重要な役割を果たしています。
委員会はこのアプローチを通じて、より効果的かつ効率的な市場監視を実現し、金融市場の健全性と透明性の向上に貢献しています。AIによる不正検知システムは、膨大な取引データをリアルタイムで分析し、通常とは異なるパターンや疑わしい取引を自動的に検出することができます。これにより、人間による監視では見逃してしまう可能性のある不正行為も早期に発見することが可能になっています。
顧客分析とパーソナライズドサービス
地方銀行では、ビッグデータとAIを活用して、顧客の購買履歴や属性情報などの多様なデータを分析し、AIを用いて各金融商品の購買確率を予測しています。この目的のために開発された専用システムは、試行運用期間中に既に効果を示しており、特に資産運用提案の場面で、顧客のニーズと特性に合致した商品を的確に提案することを可能にしました。
同行は顧客満足度の向上と同時に営業活動の効率化を達成し、パーソナライズされたサービス提供と業務効率化の両立をもたらしています。顧客一人ひとりの取引履歴や資産状況、ライフステージなどのデータを総合的に分析することで、最適な金融商品やサービスを提案できるようになっています。これにより、顧客の金融リテラシー向上にも貢献し、長期的な信頼関係の構築につながっています。
参考：山口FG傘下の3銀行、蓄積データを活用して顧客ごとに商品をレコメンド表示｜IT Leaders
参考：福井銀行がAIで来店客数や預貸金残高を予測、キーエンスのデータサイエンティストが伴走支援｜DIAMOND online
投資判断と市場分析の精度向上
金融市場では秒単位で増え続ける情報を前に、人手だけでの分析には限界があります。AIはニュースやSNSからのセンチメント、決算書・カンファレンスコールなどのテキスト、価格や出来高などの時系列を横断的に取り込み、兆候を素早く可視化します。たとえばLSEGのMarketPsychはニュース/ソーシャルの感情を定量化し投資判断やリスク管理を支援しています。
市場ストレスの早期検知にもAIが活用されています。BISの研究では100以上の市場指標を学習するRNNで市場ストレスを予測し、その要因を説明可能にする手法を報告しており、監視や運用の意思決定を高精度化するエビデンスが示されています。
出典：MarketPsych Analytics and Models｜LSEG DATA & ANALYTICS
出典：Harnessing artificial intelligence for monitoring financial markets｜BIS
小売・EC業界における顧客体験向上の取り組み
小売・EC業界では、顧客データの分析により、パーソナライズされたショッピング体験を提供しています。AIとビッグデータの活用が、顧客満足度と売上の向上に直結しています。
消費者行動分析とマーケティング戦略
小売業におけるビッグデータ活用は多岐にわたります。小売業にビッグデータ分析が必要な理由として、売上予測の精度向上、在庫管理の効率化、顧客ニーズの把握、多店舗展開の課題解決、効率的な人員配置が挙げられます。日々の売上データからトレンドや季節変動を把握することで在庫過多や欠品を防げ、仕入れタイミングや数量を最適化してコスト削減や利益率向上が可能になります。
イオングループは、顧客データを中心に活用し、顧客満足度の向上と業務効率化を進めるデジタル改革を推進しています。同社は、年間延べ数十億人の顧客データを含む販売データやPOSデータ、地域ごとの人口動態データなどを収集し、これにより顧客の購買行動や地域ごとの消費傾向を把握し、需要予測や商品開発の精度を高める施策を展開しています。
イオンは、データイノベーションセンター(DIC)を設立し、AI技術を活用した商品紹介文の自動生成や、POSデータと店長アンケートの組み合わせによる景気動向の可視化ツールを導入しています。また、出店予測AIにより、各地域に適した店舗配置を実現し、出店の効果を高める施策も進めています。
参考：デジタルシフトで実現するデータの有効活用と顧客体験の最大化｜AEON
参考：データ活用に専門組織「DIC」を設置 内製化で導入をスピードアップ｜リクルートワークス研究所
レコメンデーションシステムの活用
ECサイトでの購入履歴や顧客の属性データに基づいたレコメンド表示は、AIとビッグデータの代表的な活用例です。顧客一人ひとりの閲覧履歴や購入履歴、検索キーワードなどのデータを分析することで、その顧客が興味を持ちそうな商品を自動的に提案することができます。
共通ポイントサービス「Ponta(ポンタ)」を運営する企業は、1億人超のPontaデータを活用した効率的なプロモーションを支援するサービスを提供しています。構築したセグメントから潜在顧客像が可視化され、顧客増加につなげます。このようなレコメンデーションシステムにより、顧客は自分では気づかなかった商品を発見することができ、購買意欲の向上につながります。また、企業側も販売機会の拡大とクロスセル・アップセルの実現により、売上の向上を図ることができます。
動的価格設定と売上最大化
AIとビッグデータを活用した動的価格設定は、小売・EC業界における売上最大化の重要な手段となっています。需要予測、競合価格、在庫状況、時間帯などの多様な要因を考慮して、リアルタイムで最適な価格を設定することができます。
三重県きっての観光地である伊勢神宮近くの食堂では、AIによってビッグデータを分析することで来客人数や属性の予測ができるようになり、年間の売り上げも約5倍になりました。食材ロスの削減や最適な人員配置が可能となり、売り上げも大きく伸ばすことができました。ビッグデータの分析結果に基づいて食材の仕入れや人員配置を行えるようになり、効率的な店舗運営を実現しています。
出典：デジタルマーケティングで飲食業が変わる！伊勢の老舗食堂の挑戦｜札幌商工会議所
医療・ヘルスケア分野でのAI活用と診断支援
医療分野では、AIとビッグデータの活用により、診断精度の向上や新薬開発の効率化が進んでいます。人々の健康と生命を守る重要な領域での革新が期待されています。
画像診断と早期発見システム
東京大学医学部附属病院では、診断が極めて難しい希少疾患「肺高血圧症」の診断遅れという課題を解決するため、高度なマルチモーダルAIを開発しました。このAIは、心電図、胸部X線画像、血液検査という3つの異なるデータを統合的に解析します。
深層学習によって人間では捉えきれないデータ間の微細で複合的なパターンを学習し、疾患の可能性を高い精度で予測し、医師の診断正答率は未使用時の65.0%から74.0%へと大幅に向上することが確認されました。複数の検査結果を統合的に解釈する医師の思考プロセスをAIが支援・強化することで、診断能力そのものを向上させた画期的な事例と言えるでしょう。画像診断AIは、X線写真、CT、MRIなどの医療画像から病変を検出し、早期発見と早期治療を可能にしています。
参考：【プレスリリース】心電図、胸部X線、BNPを統合した肺高血圧症診断支援AIモデルを開発｜東京大学病院
新薬開発とゲノム解析への応用
東京大学医科学研究所は、富士通研究所と共同で、がんゲノム医療を効率化するAI技術を開発しました。このAIは、自然言語処理技術を用いて膨大な医学論文を解析し、遺伝子変異と治療法などの関係性を「ナレッジグラフ」として構築します。これにより、医師は特定の遺伝子変異に関する重要な情報を迅速に得ることが可能になります。
実証実験では専門医が文献を調査する時間を半分以下に短縮でき、2016年には診断困難な白血病患者の原因をAIが特定し治療法変更に繋げた結果、患者の救命に成功した事例が報告されました。膨大な知識を統合して新たな知見を導き出すこの技術は、AIが人間の専門的判断を高度に支援できることを示した先進的な事例です。また、AIによるビッグデータの分析は、新製品の研究開発の効率化に役立ちます。新製品に使用する材料を研究する際、従来は時間をかけてさまざまな実験を繰り返していましたが、AIが新製品に最適な材料の特性を予測できるようになったことで、研究費のコストダウンにつながっています。
出典：がんゲノム医療を加速するAI技術を開発｜富士通株式会社
個別化医療と治療効果の最適化
患者一人ひとりの遺伝情報・生活習慣・病歴などのデータをAIが統合的に分析し、最適な治療法を提案する個別化医療が進展しています。同じ疾患でも、患者によって効果的な治療法は異なります。
がん治療では、腫瘍の遺伝子プロファイルをAIが解析し、最も効果が期待できる抗がん剤を選択するシステムが実用化されています。これにより、治療効果の向上と副作用の軽減が可能になります。
慢性疾患の管理においても、ウェアラブルデバイスから収集される日常の健康データをAIが分析し、服薬管理や生活習慣の改善アドバイスを行うサービスが普及しています。患者の状態を継続的にモニタリングすることで、重症化を予防し、医療費の削減にもつながっています。
技術動向と2025年以降の展望
AIとビッグデータの技術は日々進化しており、2025年以降はさらなる発展が予測されています。最新の技術動向と今後の展望を見ていきましょう。
生成AIとビッグデータの融合
生成AIとビッグデータの融合は、今後のAI活用において重要なトレンドとなっています。ChatGPTに代表される大規模言語モデル(LLM)は、膨大なテキストデータで学習することで、人間のような自然な文章生成や対話が可能になっています。
近年の言語モデルは、膨大なデータと高度な計算資源を背景に発展しており、表現の理解力や推論能力が大きく向上しています。一方で、データの収集・利用における透明性やプライバシー、著作権などの観点からの議論も活発になっています。
生成AIは、ビッグデータから得られた知識やパターンを基に、新しい提案や文章、デザインなどを自動生成することができます。これにより、アイデア創出や業務効率化など、創造的な領域への活用も広がりつつあります。
今後は、企業固有のビッグデータと生成AIを組み合わせることで、より専門的で精度の高いAIアシスタントの開発が進むと予測されています。また、多様なデータ形式(テキスト、画像、音声、動画)を統合的に扱えるマルチモーダルAIの発展により、より複雑な業務の自動化と高度化が実現されるでしょう。
エッジコンピューティングとリアルタイム分析
エッジコンピューティングとAI、ビッグデータの組み合わせにより、リアルタイムデータ分析の高度化が進んでいます。エッジコンピューティングとは、データが発生する場所(エッジ)で処理を行う技術のことで、クラウドにデータを送信せずに現場で即座に分析・判断が可能になります。
IoTデバイスから生成される膨大なデータをリアルタイムで処理することで、遅延の少ない迅速な意思決定と行動が可能になります。製造業における設備の異常検知や、自動運転における周囲環境の認識など、即座の判断が求められる分野で特に有効です。また、エッジでの処理により、ネットワークの負荷軽減やデータのプライバシー保護にも貢献します。
2025年には約180ゼタバイトのデータが生成されると予測されており、このような膨大なデータを効率的に処理するために、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングを組み合わせたハイブリッド型のデータ処理アーキテクチャがますます重要になってきます。
業界別の将来的な活用可能性
各業界におけるAIとビッグデータの活用は、今後さらに深化・拡大していくと予測されています。製造業では、完全自動化された工場(スマートファクトリー)の実現に向けて、AI、IoT、ロボティクスの統合が進みます。リアルタイムでの生産最適化や完全な予知保全により、ダウンタイムゼロを目指す取り組みが加速するでしょう。
小売業では、オンラインとオフラインの境界がなくなり、顧客の行動データを統合的に活用したシームレスな購買体験の提供が一般化すると予測されています。AIによる需要予測の精度向上により、在庫の最適化とサプライチェーンの効率化がさらに進むでしょう。
医療分野では、個別化医療の実現に向けて、遺伝子データ、医療画像データ、電子カルテデータなどの統合分析が進みます。AIによる診断支援システムが普及し、医師の負担軽減と診断精度の向上が実現されるでしょう。また、ウェアラブルデバイスから得られる健康データを活用した予防医療やヘルスケアサービスも拡大していくと考えられます。
株式会社パソナデータ&デザイン（旧スマートスタイル）の『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』
AIとビッグデータ活用を進めるうえで、成果を左右するのは「AIそのもの」よりも、AIが使える形でデータを集め、整え、安全に扱える基盤（データベース／データ基盤）を作れるかどうかです。
株式会社パソナデータ&デザイン（旧スマートスタイル）の『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』は、まさにこの“AI活用の土台”を整えるための導入支援サービスです。
1) 社内データを“使える状態”に整えるデータ基盤づくり
多くの企業では、基幹・業務システム、ファイル、ログ、外部SaaSなどにデータが分散し、分析やAI活用に必要な形へ揃えるだけで大きな工数がかかります。
本サービスでは、データの収集・統合・加工・蓄積までの流れを設計し、AI/分析に適したデータベース基盤として運用できる状態を目指します。
2) RAGなど“社内データを参照できるAI”の前提条件を整備
生成AIの活用が進む一方で、社内情報を参照できないAIは「一般論」しか返せず、業務では使いにくいケースが多いです。
本サービスは、社内ドキュメントやナレッジを検索・参照できるようにするためのデータ格納・検索・アクセス設計など、RAG活用の前提条件づくりを支援します（※AIアプリ開発そのものではなく、あくまで“基盤側”が中心です）。
3) セキュリティ／権限設計を含めた運用前提のプラットフォーム設計
AI活用では、機密データ・個人情報を扱う場面が増えるため、暗号化、アクセス制御、ログ管理などの運用設計が欠かせません。
OCIをベースに、社内要件に合わせたセキュリティと運用を前提にした基盤設計を行い、安心してデータ活用を進められる状態を作ります。
4) 小さく始めて、効果を見ながら拡張できる進め方
最初から大規模に作るのではなく、優先度の高いデータ領域・ユースケースから小さく着手し、KPIで効果を見ながら段階的に広げる進め方を推奨します。
「AI活用のための基盤づくり」を、現実的なステップで前に進められるよう支援します。
株式会社パソナデータ&デザイン（旧スマートスタイル）の『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』はこちら
まとめ
AIとビッグデータは、現代ビジネスにおいて相互に補完し合う重要な技術です。ビッグデータはAIの学習に必要な燃料であり、AIはビッグデータから価値を引き出すエンジンとして機能します。
- AIとビッグデータの相乗効果により、業務効率化・意思決定の高度化・新規事業創出が可能
- 製造・金融・小売・医療など多様な業界で実績のある活用事例が存在
- 導入時はセキュリティ・人材・コストなどの課題への対策が重要
- 生成AIやエッジコンピューティングなど最新技術との融合により、さらなる発展が期待
- 適切な基盤構築とセキュリティ設計が、成功の鍵となる
自社でのAIとビッグデータ活用を検討されている方は、まず小規模なパイロットプロジェクトから始め、効果を確認しながら段階的に拡大していくことをおすすめします。株式会社パソナデータ&デザイン（旧スマートスタイル）の『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』など、専門家のサポートを活用することで、スムーズな導入と確実な効果創出が実現できます。
