CommonThread AI、エンタープライズAIの基盤として接続された信頼性の高いデータを目指す

エンタープライズAIの成熟に伴い、接続され信頼できるデータが真のビジネス価値の基盤になりつつあります。グラフ技術は、組織が断片化された情報を実用的なインテリジェンスに変えるのに役立っています。断片化されたエンタープライズデータは、AIから価値を引き出す最大の障壁の1つであり続けています。ほとんどの企業はデータがあちこちに分散し、完全に断片化されています。そのため、グラフはデータとその関係性を接続するために構築されていることから、自然な適合となります。これはCommonThread AI Inc.の最高経営責任者Tim Gosnell氏（写真）の見解です。

「多くの人々は、あるシステムからデータを引き出し、別のシステムでそれを理解しようと時間を費やしています。そこには関係性がありません」とGosnell氏は述べています。「グラフは文字通り、データとその関係性を接続し表現するというアイデアのために構築されています。私たちにとって、これは最も自然な適合です。」

Gosnell氏は、theCUBE（SiliconANGLE Mediaのライブストリーミングスタジオ）の独占AI Luminariesインタビューシリーズで、John Furrier氏と対談しました。両氏は、グラフ技術がどのようにエンタープライズAIの基盤を作り出すか、そしてグラフデータベースに基づく信頼性の高い接続されたデータパイプラインが、信頼性の高いビジネス成果を提供するために不可欠である理由について議論しました。

グラフ技術が市場投入ギャップを埋める

市場投入チームはプロセスのさまざまな部分に異なるツールを使用していますが、それらのシステムは互いに通信しないことがよくあります。企業がそれらを接続しようと努力しているとしても、多くの組織は依然としてデータを統合するための一貫したシステムを欠いているとGosnell氏は述べています。

「データエンジニアと話すとき、ほとんどの場合、多くのリレーショナルデータベースを見かけます。最近ではベクターデータベースも多く見られますが、私たちが使用するこのコンポーネント（グラフデータベース）はあまり見かけません」とGosnell氏は述べています。「グラフデータベースは文字通り、その関係構造を前面に押し出し、チームが共通の定義を使用して互いに通信できるようにします。」

AI時代は、企業がまだ想像すらしていない機会を開くでしょう。電子商取引の台頭と同様に、その最大のユースケースは今日誰も予測できないものかもしれません。

「私たちは現在、AIが理解できない方法で物事を変えようとしている段階にいます。その一部は、データサイロを排除または解決し、人々が実際に互いにコミュニケーションできるようにすることです」とGosnell氏は述べています。「それに、実際にコミュニケーション方法を考えるための作業を必要としないのであれば、それはプラスだと思います。」

企業は、セグメンテーション、理想的な顧客プロファイル、メッセージング、市場を別々の部分として扱うのではなく、単一の戦略に統合する必要があります。持続可能な成長は、世界を形作る経済的および政治的な力を読み取り、その洞察をメッセージングに反映させることから生まれます。

「それを実現する唯一の方法は、より大きなコンテキストウィンドウを持つことです。その大きなコンテキストウィンドウを構築しましょう」とGosnell氏は述べています。「より大きなコンテキストウィンドウを構築すればするほど、ビジネス全体で何が起こっているかをより深く理解でき、それを更新し続けることができます。状況が変化するにつれて、新しい適応的なコンテキストを得ることができます。」

以下は、SiliconANGLEおよびtheCUBEのAI Luminariesインタビューシリーズの独占カバレッジの一部としての完全なビデオインタビューです。

（*開示：theCUBEはNeo4j AI Luminariesインタビューシリーズの有料メディアパートナーです。theCUBEのカバレッジのスポンサーであるNeo4jやその他のスポンサーは、theCUBEまたはSiliconANGLEのコンテンツに対する編集権限を持ちません。）