ドリュー・クラーク氏

　アクセンチュアが2023年4月に発表した調査レポート「アクセンチュア テクノロジービジョン2023」によれば、企業経営層やIT担当幹部の98％が生成AIについて「人間の能力を拡張するための伴走者、クリエイティブパートナーやアドバイザーとして活用することで、クリエイティビティやイノベーションが大幅に進展する」と捉えている。企業がAIを活用しないという選択肢はほとんどないということだ。

　しかし、理想と現実には大きなギャップがある。Qlikが2023年8月に調査会社のEnterprise Technology Research（ETR）に委託して実施した調査によれば、正式なAI戦略を策定している企業は全体の39％にすぎない。

　AIが人間の頭脳と同じように動くためには膨大なデータが必要だが、Qlik副社長兼データ事業本部長のドリュー・クラーク氏は、「多くの企業がデータの重要性を過小評価している」と指摘する。クラーク氏によれば、データをAIモデルに活用していくためには以下の4つの条件をクリアする必要がある。

• データの多様性：　構造化されたデータに加え、それ以外の言語データや画像データなど、いろいろなデータをそろえること
• ガバナンス：　誰がデータを使うのか、使われているデータのガバナンスをしっかりすること
• 利用しやすいインサイト：　データが人間の理解しやすい形で使えるものになっていること
• つながっているシステム：　最終的に人間が判断を下すところに至るまでのあらゆるシステムとつながっていること

Qlik Staigeが提供する5つの機能

　AIへの注目度は高いものの、実際に導入するとなると困難が伴う。Qlik Staigeは、組織が先に挙げた4つの条件を整えてAIを活用するための信頼性の高いデータ基盤を構築できるよう、支援する。具体的には、以下の5つの機能を提供する。

• AIに対応したデータセット
• AIが強化するデータ統合と品質
• ファインチューニング（微調整）とエンタープライズLLM
• AIによる探索的分析
• 生成AI

　まずはデータをAIで使えるように準備し、それを統合する必要がある。ここでは2023年に買収したデータマネジメント製品の「Talend」が価値を発揮する。あらゆるデータポイントからデータウェアハウス、データレイクに集められたデータはAIの活用により不完全性や破損、信頼性がチェックされ、品質が改善される。

　そのデータがLLM（大規模言語モデル）に取り入れられ、微調整を経て使えるものになっていく。構築された基盤からユーザーはアナリティクス製品の「Qlik Sense」を使ってより早く、より深いインサイトを導き出す。

　さらには「ChatGPT」などと接続して、分析結果のレコメンデーションや自然言語による数式作成などが可能になり、質問への迅速な回答と問題解決の効率化が実現する。

Qlik Staigeが提供する5tの機能（出典：クリックテック・ジャパン資料）

　「各業界のリーディング企業の多くがQlikを導入し、『Qlik Cloud』を活用する企業の4社に3社は『Qlik AutoML』を使って高度な機械学習モデルを作成するようになっている」とクラーク氏は話す。AI活用のトレンドは日本も例外ではなく、従来型AIおよび生成AIの活用事例は、徐々に広がりつつあるようだ。