AI（人工知能）は、私たちの仕事のやり方やビジネスの進め方を大きく変えつつあります。経済が不安定な時代でも、AIツールは業務を効率化し、生産性を高めるためにますます重要になると考えられています。
多くの企業では、専門的な知識がなくてもAIを使いこなせるように、簡単に操作できるツールを取り入れています。これにより、データ分析の専門家でなくても、AIを活用できるようになりつつあります。
AIチャットボットから、ユーザーの行動を分析して関心を高めるツールまで、AIは現代のビジネスにとって欠かせない存在となっています。
AIの性能は「データ」がカギ
AIシステムがどれだけ賢く、正確に動くかは、学習に使うデータの質に大きく左右されます。研究者たちは、AIモデルの性能を最大限に引き出すには、より多くのデータで学習させることが必要だと指摘しています。さらに、データの質や多様性も非常に重要です。古い情報ではAIが時代遅れの判断をしてしまう可能性もあるため、常に最新の情報にアクセスできることが求められます。
新しいAIモデルを大量のデータで学習させるためには、インターネットという膨大な情報源が不可欠です。インターネット上の公開データ（パブリックウェブデータ）は、日々更新される多様な情報でAIモデルを訓練するために欠かせません。例えば、人気のAIチャットボットであるOpenAIのChatGPTも、ウェブサイト、ブログ、記事、フォーラムなどから集められた大量の公開データを学習することで、その能力を発揮しています。
データ収集の難しさ
企業が自力でインターネットからデータを集める（スクレイピングする）こともできますが、これには多くの時間、労力、そして専門的な人材が必要です。実際、多くの企業では、データ収集にかかる予算の約78%が、必要なシステムの開発費用やデータ専門家の人件費に充てられていると言われています。さらに、集めたデータはそのままでは使えず、整理したり分析したりする手間がかかります。不完全なデータや不正確なデータは、AIモデルの性能を低下させる原因にもなりかねません。
調査によると、企業の66%が「データの質の悪さ」が原因でAIの導入や活用が進まないと答えています。また、質の低いデータは、高性能なAIツールを開発する上での最大の障害であることも明らかになっています。
パブリックデータ収集を「アウトソーシング」するメリット
最近では、パブリックウェブデータを効率的かつ整理された形で集める技術が進歩し、大企業から中小企業まで、専門的なデータ部門がなくても機械学習に適したデータを簡単に活用できるようになっています。
利用できるツールは多岐にわたり、プログラミング知識がなくても使える（ローコード／ノーコード）ソフトウェアから、企業独自のカスタムデータを自動で収集するツールまで存在します。これらのツールは、APIを通じてAIに直接データを供給し続けることが可能です。
ウェブデータを提供する専門の会社は、集めたデータの整理、クリーニング、統合といった、自社で行うと大変な手間とリソースがかかる作業も代行してくれます。
また、事前に収集されたデータセットを購入するという選択肢もあります。これには膨大なパブリックウェブデータが含まれており、AIモデルの学習に最適です。一度入手すれば、定期的に最新データに更新できるため、様々な情報源から頻繁に更新される公開データを、大量に、スピーディーに、そしてコストを抑えて手に入れることができます。例えば、複数のオンライン求人サイトから最新データを集めれば、企業は最適な人材を見つけやすくなり、採用過程の偏りをなくすことにも役立つでしょう。
AIは、膨大な作業の自動化、業務のスピードアップや正確性の向上、さらには問題の予測など、あらゆる企業で今以上に活用される可能性を秘めています。これらのAIツールの性能を左右するのは、やはり学習データの質です。より網羅的で信頼性の高いデータで学習させるほど、AIのパフォーマンスは向上し、より価値ある成果を生み出すことでしょう。
Bright Dataについて
Bright Dataは、世界をリードするパブリックウェブデータプラットフォームです。世界中の20,000以上の企業や機関がBright Dataのソリューションを活用し、競合分析、価格調査、市場調査、SEO監視、AIモデルの学習データ収集などを行っています。
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