AIプロジェクトが本番環境に移行できない。その根本にあるのはデータの問題であり、さらに突き詰めればメタデータの問題だ。データプラットフォームを整備しても、それだけではAI-Readyにはならない。ファクトをインテリジェンスに変え、AIへの適合性を継続的に証明するのがメタデータの役割である。本記事では、ガートナーのシンユウ・グ氏が、多くの企業が繰り返してきた失敗を「5つの学び」として整理し、メタデータを軸としたAIレディネスのあり方をどう示したかを読み解く。
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AIプロジェクトが本番環境に移行できない。その根本にあるのはデータの問題であり、さらに突き詰めればメタデータの問題だ。データプラットフォームを整備しても、それだけではAI-Readyにはならない。ファクトをインテリジェンスに変え、AIへの適合性を継続的に証明するのがメタデータの役割である。本記事では、ガートナーのシンユウ・グ氏が、多くの企業が繰り返してきた失敗を「5つの学び」として整理し、メタデータを軸としたAIレディネスのあり方をどう示したかを読み解く。
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