統合記録システムと洞察システム：安全で管理されたAIのための単一のプラットフォーム

今日のAIモデルは高度なスキルを備えていますが、しばしば幻覚的な結果をもたらします。確率的AIモデルは、根底にある事実や文脈が欠落しているにもかかわらず、もっともらしい詳細を捏造する傾向があります。この問題の解決策は、通常、モデルを大規模化することではなく、ワークフローを通じてエンタープライズインサイトを生成するための基盤となる、ガバナンスの効いたエンタープライズメモリを備えることです。

System of Records（記録システム）は、運用データソース、データストア、廃止されたアプリケーション、アーカイブから信頼できる履歴を維持することで、組織のエンタープライズメモリの管理を支援します。この情報は、系統、時間的コンテキスト、保持、マスキング、法的ホールドといった要素によって保持されます。このプロセスにより、エンタープライズ履歴はポリシーに準拠したバージョン管理されたデータ製品に変換され、データ生産者とデータ消費者間の契約書として機能します。信頼性が高く説明可能な入力をオンデマンドで利用できるSystem of Insightsは、コンプライアンスと再現性を維持しながら分析、学習、活用することができ、System of Recordsが提供する基盤をシームレスに構築します。

System of Insightsは通常、運用データを活用して事実を実用的な洞察に変換し、経営陣が情報に基づいた意思決定を行えるようにします。しかし、多くの場合、ガバナンスされたメモリではなく、運用データマートやアドホックパイプラインからデータを取得します。これは確かに有効かもしれませんが、企業はAIに過去のデータを活用し、キュレーションされガバナンスされたメモリに基づいて洞察を導き出す可能性を間違いなく残しています。

現代のSystem of Insightsは、鮮度、品質、そしてアクティブなデータセットとアーカイブデータセットの両方を網羅する完全な系統に関する明確な契約とSLOを備えた、ガバナンスの効いたデータ製品上に構築されることが理想的です。System of Recordsと連携することで、System of Insightsは組織が過去、現在、そして未来のデータを安全に管理できるようにし、コンプライアンスを確保し、説明可能で監査対応可能なプラットフォームを維持する必要があります。

記録から洞察へのループ

System of Records（記録システム）とSystem of Insights（洞察システム）が連携して機能すると、本質的に好循環が生まれます。信頼性の高い企業履歴は、ガバナンスとコンプライアンスに準拠したアーカイブデータ製品として、未来へと流れていきます。System of Insightsを通じて、このデータを使用してモデルをトレーニングし、企業の記憶に根ざした洞察を生み出すことができます。同時に、使用パターン、モデルの結果、そしてビジネスフィードバックをモニタリングできます。これにより、ワークフローの強化が実現し、プロセスの最適化につながります。このループにより、事実、洞察、意思決定の間の摩擦が軽減され、モデルと指標が常にビジネスの実際の進化と整合した状態を保つことができます。

記録から洞察へのループ: 分離されたコンピューティング、統合ガバナンス

記録システムと洞察システムを分離しておくことは、SLA、パフォーマンス、コスト、リスクの分離を管理する上で実用的ですが、大きな欠点があります。ポリシーの逸脱、機能不全 データ系統パイプラインの重複は、データワークフローの複雑さを増大させることがよくあります。バランスの取れたアプローチとしては、分離した実行と統合されたガバナンス層を組み合わせることが考えられます。コンピューティング、リリース、ケイデンス、スケーリングを独立させながら、カタログ、ポリシー適用、リネージ、監査を一元管理することで、両方のアプローチの長所を最大限に引き出し、システム統合のメリットを実現できます。

ガバナンスされたデータ製品：記録と洞察をつなぐ架け橋

データ製品（アーカイブ、運用、分析）は、記録システム（Systems of Records）と洞察システム（Systems of Insights）をつなぐ役割を果たします。企業の履歴データと最新データを、ポリシーに準拠したすぐに使えるコンポーネントにパッケージ化します。このコンポーネントは、時間的制約（保持と消去）があり、再現性があり、ガバナンスが確立され、設計段階からコンプライアンスが確保されています。これにより、洞察システムにおけるデータの利便性が向上します。

Systems of Records（記録システム）とSystems of Insights（洞察システム）の統合により、このリンクは高速道路となります。同一のデータカタログ、ポリシーエンジン、そして系統グラフによって、アーカイブ、運用、そして分析データセットを管理できるため、公開時と利用時の両方で、アクセス制御、マスキング、訴訟ホールド、そして保持・消去ポリシーを一貫して適用できます。ゼロコピーサービスによってSQL、ファイル、API、特徴フィード、そしてベクターインデックス間の一貫性が確保され、検索ログと引用によって、より透明性が高く説明可能な生成AIユースケースがサポートされます。

レコードからインサイトの統合によって AI とインサイトがどのように向上するか?

データチームが AI とインサイトを向上させるための最適なデータ製品を作成するのに役立つ、定量化可能な指標をいくつか紹介します。

• より高いモデル品質: アーカイブされたデータはモデルに一貫した企業履歴を提供し、アクティブなデータセットは最新のシグナルを供給します。これにより、AIは記憶と現在の状態の両方から学習し、より優れた洞察を提供できるようになります。
• 設計による説明可能性: すべての予測や指標は、バージョン管理されたデータ製品にトレースされ、ソースまで遡ることができます。証拠がネイティブであるため、承認と監査が迅速化されます。
• より安全な生成AI： 検索ワークロードは、承認済みでバージョン管理されたドキュメントのみをインデックスします。統合された記録からインサイトまでのループにより、RAGベースのAI実装において信頼性の高いデータ製品を容易に作成できます。検索中はアクセスが強制され、回答には引用と検索ログが付与されるため、ユーザーと監査担当者は何が使用されたかを正確に把握できます。
• 一貫した決定: KPI レイヤーとセマンティック モデルは、ML 機能と検索インデックスを強化する同じ管理対象製品から読み取り、ダッシュボード、予測、AI アシスタントの整合性を保ちます。
• コストとリスクの低減: ゼロコピーパターンと階層化ストレージにより重複を削減します。単一のポリシーサーフェスにより、リスクを軽減し、インシデント対応時間を短縮します。

Solix によるレコードからインサイトの統合とはどのようなものでしょうか?

TDK SensEI edgeRX™ の優位性 Solix 共通データプラットフォーム データ駆動型ビジネス向けに統合された記録システムと洞察システムを提供するソリューションを収容する基盤レイヤーです。

Solix エンタープライズ アーカイブ

アプリケーションの廃止, データベースアーカイブ, ファイルアーカイブ, メールアーカイブ 包括的な記録システムを構築します。企業の過去の記録は、保持、法的保留、系統、アクセス制御をそのまま維持しながら保存されます。

ソリックスデータレイクプラス

分析とAIのためのアクティブデータを管理し、ガバナンスされた履歴を利用可能なデータセット、ドキュメントコレクション、そしてAI対応のデータ製品に変換して、洞察を導き出します。チームはダッシュボードを構築し、モデルをトレーニングし、アドホックな抽出ではなく、承認済みでバージョン管理された製品からワークロードの取得を強化します。

統合ガバナンスファブリック

ポリシーは一度記述すれば、取り込みからアクセスまで適用されます。リネージ、品質、マスキング、保持はデータと共に移動するため、ワークロードがダッシュボード、モデル、または取得クエリのいずれであっても、同じルールが適用されます。

閉じた思考

分断されたインサイトシステムは生産性を高めることができますが、ガバナンスされた記録システムからの情報提供がなければ、常に脆弱な状態になります。両者を単一のプラットフォームに統合することで、アーカイブはAIの資産となり、ポリシーはデータと共に移動するコードとなり、インサイトは擁護可能な意思決定へと変化します。

自律的AI Solix エンタープライズ アーカイブ および ソリックスデータレイクプラス Solix Common Data Platform では、履歴データとアクティブなインサイトの両方を網羅する、単一のガバナンスされたバックボーンを利用できます。アーカイブデータ製品を一度構築すれば、あらゆる場所で活用でき、あらゆる回答にアカウンタビリティを持たせることができます。

SCDP 上の Solix Enterprise Archiving を基盤とする Solix Data Lake Plus が、安全で管理された AI のための統合された記録システムと洞察システムを提供する様子をデモでご確認ください。