NetAppと連携して、生成AIでデータ ガバナンスと分類を実現

現在のデータ主体の世界では、人工知能（AI）テクノロジが普及したことによって、可能性と課題の新時代を迎えました。AI、特に生成AI（GenAI）を採用する際に組織が直面する最大の課題の1つは、堅牢なデータ ガバナンスと分類の手法を確保することです。

GenAIの領域では、データセットの品質と幅広さがAIモデルのパフォーマンスと創造性に直接影響します。芸術家がさまざまな経験や観察からインスピレーションを得ているのと同じように、GenAIは豊富で複雑なデータを活用して、意味のある革新的な出力を生み出しています。適切なデータが学習プロセスの原動力となり、AIは目の前のタスクに内在するパターン、微妙な違い、複雑さを理解できるようになります。質の高い組織固有のコンテキストがなければ、GenAIは一貫性、関連性、多様性を欠いた出力を生成する可能性があります。

しかし、組織に固有のデータであっても、時代を超越することはめったにありません。それは単にそのときのSnapshotであり、時代遅れになる可能性があるため、コンテキストがを失われた情報になります。組織は新製品の発売、新機能の導入、新しいソリューション セットへの製品の統合、または市場にそぐわなくなった製品の販売終了などを行うことがあります。高い検索精度を実現するには、これらの変更をデータ リポジトリに組み込むことが非常に重要です。

考慮すべきもう1つの要素としては、これらの膨大なデータセットには、個人を特定できる詳細情報、機密性の高い医療履歴、財務記録などの機密情報が含まれている可能性があることです。顧客の購買傾向や今後の製品戦略など、一見無害なデータであっても、競合他社に開示された場合、組織に悪影響を及ぼす可能性があります。不正アクセスを防ぎ、規制基準を遵守しながら、データを統合、分類、評価、共有することが不可欠です。

責任を持って安全に会社のデータ資産の可能性を最大限に引き出せるようにするには、どうすればよいでしょうか。多くの場合、何年も何十年も使用されていないデータです。NetAppはデータ ガバナンスと分類に対する包括的なアプローチに対するニーズを把握しています。NetAppのツールを使用すれば、ビジネスで最も貴重な資産であるデータの価値を最大限に引き出すことができます。

データ ガバナンスとは、ライフサイクル全体にわたってデータの品質、整合性、セキュリティを確保するために実装されたポリシー、手順、および制御のフレームワークを指します。生成AIの場合、以下のことをを実践するには堅牢なデータ ガバナンスの手法が不可欠です。

• 機密情報の保護： 機密性に基づいてデータを分類し、アクセス制御を実装することで、機密データへの不正アクセスを防ぎ、GenAIアプリケーションの侵害や誤用のリスクを軽減できます。
• 倫理的な使用の確保： 責任を持って合成データを生成したり、バイアスや差別的な結果を回避したりするなど、データ使用のための明確なガイドラインと倫理基準を確立すると、GenAIに関連する倫理上の複雑さを解消できます。
• コンプライアンスの維持： GDPRやCCPAなどのデータ保護規制へのコンプライアンスが最も重要です。

データの分類では、機密性、価値、規制要件に基づいてデータを分類します。NetAppの包括的な機能セットは、基本的なデータ カタログだけではありません。AI、機械学習、自然言語処理テクノロジを活用して、タイプ、冗長性、機密情報に基づいてデータをカテゴリ分けして分類し、潜在的なコンプライアンス問題を常に監視して浮き彫りにします。

NetAppは、GenAIがもたらす特有の課題に合わせてカスタマイズされた、さまざまなデータ分類戦略を提供しています。

• データ資産の可視化： オンプレミスとパブリック クラウドの両方でNetApp®のデータ資産全体を完全に可視化することで、データのクリーン度を高め、機密情報に関する知識を得ることができます。データ サイエンティスト、AIエンジニア、IT管理者、コンプライアンス チームは、すべてのデータセットの力を活用し、コスト最適化、リスク軽減を実現できます。
• 個人データと機密データの検出： NetAppの分類機能は、個人識別情報（PII）、クレジットカード番号、社会保障番号、銀行口座番号、および健康情報、民族的背景、性的指向などの機密性の高い個人データを識別できます。この機能によって、さまざまな管轄区域で規制要件に簡単に準拠できるようになり、最も機密性の高い情報の安全が確保されていると確信できます。
• データの最適化： オーバーヘッドを削減し、AIモデルが最新のコンテキストを受け取れるようにするには、結果を歪める可能性のある重複データ、古いデータ、ビジネスとは関係のないデータを排除する必要があります。NetAppのデータ インテリジェンス プラットフォームを導入すると、データを検出、マッピング、分類して、GenAIと検索拡張生成（RAG）向けにデータを準備できるため、チャットボットで非常に正確な回答を提供できます。

組織がGenAIの力を活用してイノベーションと競争上の優位性を促進している中、堅牢なデータ ガバナンスと分類手法の重要性は、いかに声高に主張しても決して大げさにはなりません。NetAppはデータ管理とストレージのソリューションに関する専門知識を持ち、GenAIがもたらす課題を深く理解しています。だからこそ、この急速に進化する環境を責任を持って管理しようとする組織にとって、信頼できるパートナーとしての地位を確立しています。

包括的なデータ ガバナンス フレームワークを実装し、高度なデータ分類戦略を採用することで、組織はリスクから身を守り、データの倫理的かつコンプライアンスに準拠した使用を確保しながら、GenAIの可能性を最大限に引き出すことができます。

NetAppと連携すれば、最高水準のデータ ガバナンスと分類を維持したまま、GenAIの革新的なパワーを活用できます。

詳細については、NetApp AIソリューションのページをご覧ください。

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