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企業データの急激な増加は、人工知能 (AI) を効果的に活用しようとしている組織にとって大きな課題となっています。IDC の最近の予測では、2028 年までに企業は年間 317 ゼタバイトという膨大なデータを生成することになり、その大部分は音声や動画コンテンツなどの非構造化データになると予測されています。この膨大な量のデータは、多様で膨大な情報を処理する複雑さとコストのため、現在、生成 AI アプリケーションでは十分に活用されていません。

この問題に対処するために、AI クエリ エンジンという概念が企業にとって重要なツールとして浮上しました。AI クエリ エンジンは、組織のデータ リポジトリと AI アプリケーション間の導管として機能し、より正確で状況に応じた応答を促進します。これらのエンジンは、大規模なデータセットを処理および解釈するように設計されており、AI エージェントが情報収集から計画や推論までさまざまなタスクを実行できるようにします。AI クエリ エンジンの中核を成すエージェントは、ユーザーと直接対話することも、バックグラウンドで動作することもでき、常に人間による監視が可能です。

AI クエリ エンジンの主な利点の 1 つは、非構造化データの可能性を引き出す能力です。構造化クエリとデータに依存する従来のクエリ エンジンとは異なり、AI クエリ エンジンは PDF、画像、動画などの非構造化データを含むさまざまなデータ形式を処理できます。自然言語によるコミュニケーションを採用しているため、ユーザーの意図を理解し、会話形式で結果を提供できます。この機能により、従来のデータベースに適合するデータだけでなく、あらゆる種類のデータから洞察を引き出す能力が大幅に向上します。

企業はすでに、AI クエリ エンジンを組み込んだ AI データ プラットフォームを開発しており、さまざまなデータ ソースから大規模に情報を処理および取得できます。これらのエンジンには、多様なデータ処理、スケーラビリティ、正確な取得、継続的な学習などの機能が備わっています。また、取得拡張生成 (RAG) も利用しており、生成 AI モデルが大規模なデータセットの情報にリアルタイムでアクセスして統合し、さまざまなデータ形式を実用的な知識ベースに変換できます。

AI クエリ エンジンの影響は変革をもたらすと見込まれており、従業員を企業の豊富な知識に結び付け、AI が生成した応答の精度を高め、これまでアクセスできなかったデータ ソースを活用できるようになります。このテクノロジは AI アプリケーションの進化の礎となることが期待されており、進行中の研究開発によりその機能がさらに拡張されることが期待されています。