AIがもっと賢くなるヒミツ！「いろんなデータ」を使いこなす方法とは？
こんにちは、AIとデータの世界へようこそ！ジョンです。
最近、「AI（エーアイ）」って言葉、ニュースやネットで本当によく見かけますよね。「なんだか難しそう…」と思っている人もいるかもしれませんが、実は私たちの生活をより便利にしてくれる、とっても面白い技術なんです。
でも、AIが賢く働くためには、実は「データ」がめちゃくちゃ大事だって知ってましたか？今日は、AIがどんなデータを食べて、どうやって賢くなっていくのか、そしてそのデータをAIが使いやすいように準備するための最新の工夫について、初心者の方にも分かりやすくお話ししますね！
データにも色々あるの？AIが得意なデータ、苦手なデータ
まず、「データ」と一言で言っても、実は色々な種類があるんです。
- 整頓されたデータ（構造化データ）：エクセルみたいに、行と列が決まっていて、どこに何の情報があるか一目で分かるデータのこと。例えば、お店の売上データとか、顧客リストなんかがこれにあたります。
- ごちゃまぜデータ（非構造化データ）：メールの文章、SNSの投稿、会議の音声、旅行先で撮った写真や動画みたいに、形が決まっていないデータのこと。実は、世の中のデータの多くがこの「ごちゃまぜデータ」なんです。
最近のAIは、この「ごちゃまぜデータ」の中から大切な情報を見つけ出すのが得意になってきました。特に、文字も画像も音声も、複数の種類のデータを組み合わせて理解する「マルチモーダルAI」っていうのが注目されています。例えば、商品の写真とその説明文を一緒に理解して、おすすめ商品を提案してくれるAIとかですね！
AI時代の大ピンチ？データがバラバラで使いにくい！
でも、ここで一つ問題が…。企業や組織の中では、大切なデータがあちこちの場所にバラバラに保管されていて（これを「データサイロ」と呼んだりします）、しかもその多くがAIが直接使いにくい「ごちゃまぜデータ」だったりするんです。
データ分析の専門家たちは、まるで宝探しみたいに、この散らばったデータの中からAIが使えるお宝（価値ある情報）を見つけ出して、AIが食べやすい形に整える作業に日々奮闘しています。これって、実はすごく時間と手間がかかる作業なんですよね。
よくある失敗は、データを使う準備を「一回やれば終わり！」みたいに考えてしまうこと。例えば、商品の種類を最初にプログラムの中に全部書き込んじゃうと、新しい商品が出てきたときにいちいち書き直さないといけなくて、とっても面倒なんです。もっと柔軟に、AIが商品説明の文章から「これは新しい種類の商品だな！」って自動で気づいてくれるような仕組みが理想的です。
AIが本当に賢くなるための「データ調理法」
じゃあ、どうすればAIがいろんなデータを上手に使えるようになるんでしょうか？大切なのは、「変化に強い、柔軟なデータの流れ（データパイプライン）」を作ることです。
例えば、お客さんからの問い合わせメールを分析する場合を考えてみましょう。
- まずは、AIがメールの内容を大まかに分類します。「これは製品に関する質問だな」「これはクレームかもしれない…」といった感じです。この段階では、比較的軽い処理で済むAIを使います（これを自然言語処理：NLPと言います。私たちが普段話す言葉をAIが理解する技術です）。
- もっと詳しく分析したい場合は、もっと強力なAI（例えば、ChatGPTみたいな大規模言語モデル：LLM）を使って、お客さんがどんな気持ちでメールを書いたのか（怒っているのか、喜んでいるのかなど）を読み取ります。
- そして、分析結果を実際の業務で使うためには、AIが理解した言葉の意味を効率よく検索できる特別なデータベース（ベクトルデータベース）が必要になることもあります。
このように、データの種類や分析の段階によって、使うAIの種類や必要な「計算パワー」も変わってくるんです。これらを上手に組み合わせることが、AI活用のカギになります。
AIのお仕事別！必要なものリストをこっそり公開
AIがやるお仕事の種類によって、必要な「データの置き場所（ストレージ）」や「計算パワー（コンピューティング）」、「データの通り道（ネットワーク）」などが変わってきます。ちょっと専門的になりますが、どんな違いがあるのか、代表的な例を見てみましょう。
| AIのお仕事の種類 | データの置き場所 | データの通り道 | 計算パワー | 仕事が増えた時の対応 |
|---|---|---|---|---|
| リアルタイムで言葉を理解して分類 (例：迷惑メールフィルター) | すぐに取り出せる場所、言葉の意味を保存する特別な場所 | 速さが大事（遅延が少ない） | AI処理が得意な頭脳 (GPU)、たくさんの情報を一時記憶できる頭脳 (CPU) | たくさんの処理を同時にできるように増やす、言葉が増えるほど記憶場所も増やす |
| 大量の文章データを分析 (例：お客さんの声の分析) | 文章を保存する場所、言葉の意味を保存する特別な場所、関連情報を整理する場所 | 一度にたくさんのデータを送れる太い道 | AIを訓練するための強力な頭脳 (GPUやTPU)、データを準備するための頭脳 (CPU) | データ量が増えるほど置き場所も増える、AIが複雑になるほど計算コストも増える |
| 動画や画像を分析 (例：不良品の自動検出) | 大きな動画や画像をたくさん置ける場所、よく使うデータはすぐ取り出せるように一時保管 | ものすごく太い道、動画をスムーズに送受信できる仕組み | AIを訓練するための超強力な頭脳 (GPU)、AIで判断するための専用頭脳 (GPU) | 動画データはあっという間に置き場所がいっぱいに。まとめて処理すると計算パワーをうまく調整できる |
| 未来を予測、おかしな動きを検知 (例：株価予測、不正アクセス検知) | 時間ごとに整理された場所、新旧データを分けて効率よく管理 | 予測しやすい安定した道、一定期間ごとにまとめて処理 | 主に普通の頭脳 (CPU)、予測する期間が長くなるほど記憶場所も増える | 期間で区切って処理すると効率的、予測期間が延びるほど計算も増える |
※これは代表的な例で、実際にはもっと色々な要素が絡み合います。
こうやって見ると、AIの種類によって全然違う準備が必要なのが分かりますよね？だから、それぞれのAIに合った「道具立て」をしっかり考えることが大切なんです。
今日からできる！AIデータ活用の最新テクニック４選
「うーん、なんだか大変そう…」と思ったあなた、大丈夫です！最近は、このデータ準備を助けてくれる便利な方法が色々出てきているんですよ。
- AIアシスタントに手伝ってもらおう！：まるで優秀な秘書みたいに、データの構造を教えてくれたり、データ分析のためのプログラム（SQLなど）を自動で作ってくれたりするAIアシスタントが登場しています。これを使えば、最初のデータ調査や準備がグッと楽になります。
- データのお掃除や加工は一箇所で！：あちこちのツールを行ったり来たりするのは大変ですよね。データのお掃除やAIが使いやすい形への変換（特徴エンジニアリングと言います）は、できるだけデータが置いてある中心的な場所（コアデータプラットフォーム）で行うのがおすすめです。データの移動の手間が省けて、効率もアップします。
- 面倒な準備は自動化しよう！：データ準備の手順を一度作ったら、それを自動で繰り返し実行できるようにしましょう。こうすれば、毎回同じ作業をする必要がなくなり、私たちはもっと大事なAIモデルの改善などに集中できます。
- 必要な時だけパワーアップ！サーバーレスを使おう！：データ量が多い時だけ計算パワーをたくさん使って、終わったら元に戻す…そんな夢みたいなことができるのが「サーバーレス」という仕組みです。これなら、普段はコストを抑えつつ、必要な時だけパワフルに処理できます。サーバーの管理を自分たちでしなくていいのも嬉しいポイントです。
これらのテクニックは、実は「整頓されたデータ」にも「ごちゃまぜデータ」にも使えるんです。最近のデータプラットフォームは賢くて、画像や音声、テキストといった「ごちゃまぜデータ」も、まるで整頓されたデータのように扱えるようになってきています。
未来のAIデータ活用はもっとスゴイ！
これからのAIデータ活用は、もっと賢く、もっと簡単になっていきます。
目指すのは、色々な種類のデータを一つの中心的な場所でまとめて扱えるようにすること。そうすれば、データをあちこちに動かす手間がなくなって、もっと効率的にAIを活用できます。例えば、お客さんからの問い合わせメール（ごちゃまぜデータ）と、そのお客さんの過去の購入履歴（整頓されたデータ）を簡単に組み合わせて分析できるようになるイメージです。
さらに、AI自身がもっと進化して、データの要約や分類、音声の文字起こしといった作業を、データ分析の途中でササッと手伝ってくれるようになります。例えば、Google CloudのBigQueryというサービスでは、「AI.GENERATE_TABLE()」という呪文（コマンド）を唱えるだけで、AIが色々な種類のデータ（マルチモーダルデータ）から情報を抽出して、分析しやすい表形式のデータに変換してくれる機能もあるんですよ！
AIと、AIが食べる「ごちゃまぜデータ」や「いろんな種類のデータ」は、これからのデータ分析の世界を大きく変えていきます。大切なのは、状況に合わせて道具ややり方を柔軟に変えられるような「仕組み（アーキテクチャ）」を持っておくこと。AIが私たちの仕事や生活にもっと深く関わってくるようになると、この「柔軟性」がますます重要になってくるでしょう。
ジョンからのひとこと
AIって聞くと、なんだか「魔法の箱」みたいに感じるかもしれませんね。でも、その裏側では、たくさんのデータと、それをAIが理解できるようにするための地道な努力があるんです。今回の記事で、その一端を少しでも身近に感じてもらえたら嬉しいです。AIとデータの世界は、知れば知るほど奥深くて面白いですよ！
この記事は、以下の元記事をもとに筆者の視点でまとめたものです：
Building an analytics architecture for unstructured data and
multimodal AI