最新のデータスタックを使用した非構造化データ

世界のデータのほとんどは非構造化データであり、人間はこのタイプの情報を処理するのが得意ですが、規模で行うことはできません。しかし、AI時代の到来により、機械は非構造化データを処理する方法を学ぶ能力が向上しています。デジタル時代の始まり以来、機械は構造化データを管理する能力が高かったのですが、ML、革命的なLLMモデル、生成的AIにより、非構造化データは人間と機械が一緒に世界を理解する方法において重要な役割を果たすことになるでしょう。

企業は非構造化データの取得と保存が非常に得意になっています。ガートナーによると、企業データの80％〜90％は非構造化データです。また、非構造化データの量は構造化データよりも急速に増加しています。このデータからビジネス価値を生み出すことは、新たな機会として浮上しています。

構造化データと非構造化データ

構造化データは、よく整理され、定義されたデータです。通常、列と行で整理され、各データの意味を定義するスキーマがあります。また、定量的で分析が簡単なことが多いです。

非構造化データは、私たちが日常的に扱うデータのようなものです。それは整理されておらず、定性的で、通常はそのままの形式で保存されます。非構造化データの例としては、

• テキストメッセージ
• ソーシャルメディアの投稿
• 画像
• PDF文書

半構造化データは、ある種の構造やタグが追加された非構造化データで、整理や分析がしやすくなっています。このデータはある程度の構造がありますが、伝統的なリレーショナルデータベースの構造に従うわけではありません。平坦なCSVファイルや、XMLやHTMLなどのマークアップ言語を使用して作成されたファイル、JSONファイルが半構造化データの一般的な例です。

非構造化データの課題

非構造化データは検索、フィルタリング、並べ替え、またはその他の操作ができません。また、非構造化データを見つけたりアクセスしたりするのが難しいです。これにより、大規模な意思決定に役立つデータとして活用するのが難しくなります。

世界中で稼働している接続されたデジタルデバイスは、終わりのない非構造化データの流れを生み出しており、その量は指数関数的に増加しています。テキストメッセージ、ソーシャルメディアの投稿、センサーデータ、ログファイルなどのデータは、毎日作成される328百万テラバイトのデータに貢献しています。PDF、音声、動画ファイルなどのリッチな非構造化データも、より良い意思決定とパフォーマンス向上をサポートするために分析可能なデータとして追加されています。

企業はストレージコストの低下により、ますます多くの非構造化データを保存しており、その結果、利用可能なデータプールが大きくなっています。それでも、このデータの膨大な量により、価値を見つけるのがさらに難しくなっています。これらの課題は貴重なデータを未使用のままにし、ビジネスパフォーマンスを向上させる機会が失われることになります。

非構造化データの価値

リーダーが業務改善のために非構造化データから価値を生み出す方法は無限であり、定量化できません。たとえば、非構造化データは顧客の行動や市場動向について貴重な洞察を提供できます。特定の顧客セグメントが作成したソーシャルメディアの投稿を分析することで、マーケターは顧客がブランドについてどう考えているか、また顧客が関心を持っているトピックについての洞察を得ることができます。このような分析は、製品マネージャーがトレンドを早期に把握し、新製品の機会を特定するのに役立ちます。

外部コミュニケーションの高度な分析により、顧客が感じていることを測定することができます。感情分析は、顧客が企業とのやり取りでポジティブかネガティブな体験をしているかを測定できます。これにより、顧客の満足度を把握できます。

これらの技術は、従業員の意識を理解するために、社内のメールやコミュニケーションで感情を追跡することもできます。この情報は、燃え尽き症候群や士気、パフォーマンスの低下を防ぐのに役立ちます。感情分析がネガティブな傾向を検出した場合、マネージャーはチームに休憩を与えることができます。従業員が自分のケアを理解し、休息が必要なときに気づく企業に対してより強い企業文化が生まれ、成長が促進されます。

様々なコミュニケーションを迅速に分析することで、詐欺を特定することもできます。ソーシャルメディアの投稿、電子メール、カスタマーサービスの通話の書き起こしを分析することによって、高度なモデルは不正なデータを特定できます。AIによるこのデータの分析は、コミュニケーションの中で不一致を検出し、虚偽のデータを警告することができます。

文書の分析により、生産性の向上が期待できます。法的文書のデータベースを分析することにより、企業は訴訟リスクを効率的に測定できます。規制報告書から財務データを保存、取得、分析することにより、金融アナリストは多くの時間を節約できます。

レガシーシステムからの業務文書の処理も、非構造化データ処理を使用して効率化できます。技術は常に進化していますが、すべての企業がその進化についていけているわけではありません。しかし、より進んだ企業もこれらのシステムと連携して作業を続ける必要があります。メンテナンス記録、請求書、その他の重要な書類を処理および保存できるシステムは、生産性を向上させ、トレンドの分析に役立ちます。

解決策

非構造化データを管理・処理するための鍵は、それに構造を加えて半構造化データに変換することです。タグ付け戦略は進化しており、非構造化データをより発見可能で管理しやすくするための方法が作られています。世界中の膨大な量の非構造化データをそのまま検索することはまだ進化していますが、メタデータやデータに関する情報を検索することははるかに確立されています。

強力なメタデータ戦略と管理プラットフォームを使用すれば、SQLクエリを使用して非構造化データを見つけ、アクセスすることができます。SQLスクリプトは、ドキュメントID、タイムスタンプ、著者、ドキュメントカテゴリなどの基本的なメタデータを参照してデータにアクセスできます。これは便利ですが、非構造化データの内容や意味についてはあまり教えてくれません。非構造化データの内容からさらに洞察を引き出すには、メタデータを強化する必要があります。データのタグ付けは、この方法の一つです。

データは手動でタグ付けすることもできますし、データにラベルを付けるための自動化されたプロセスを作成することもできます。純粋な手動アプローチは、エラーが発生しやすく、遅く、スケールしにくいため、通常はデータスチュワードがデータタグ付けの基準を確立し、維持する責任を負い、すでに厳しい立場に大きな負担をかけます。

手動でのタグ付けの限界は、AI支援タグ付けを使ってプロセスを効率化する機会を生んでいます。このアプローチでは、タグは手動で承認されますが、AIアシスタントはデータがどのようにタグ付けされるべきかを提案し、作業を大幅に効率化します。例えば、AIボットが社会保障番号や住所を認識し、データスチュワードがデータを分類するときに、そのデータが「機密情報」として分類されるべきだと提案する例です。

データタグ付けの自動化

データタグ付けプロセスの自動化には、より高度なML技術が必要です。より進化したAI技術の登場により、市場にはいくつかのアプローチが登場しています。これらの技術は、非構造化データの内容を理解し、アクセスして分析できるようにするためのものです。これらのアプローチは、光学文字認識（OCR）、自然言語処理（NLP）、および教師あり学習と教師なし学習などの基盤技術に基づいています。

光学文字認識（OCR）

OCR技術は、文書や画像内の文字を認識し、機械がタイプされた文書、PDF、画像、手書きの文書内の文字や単語を識別できるようにします。この技術は成熟しており、機械が人間の言語を理解するための基盤を提供します。機械が文字を識別できるようになると、このテキストを意味に変換でき、コンテンツを正しくタグ付けできるようになります。その後、自然言語処理技術を使用して、非構造化データから意味を抽出できます。

自然言語処理（NLP）

NLPモデルは、人間の言語を処理できるAI技術に基づいています。機械学習と計算言語学によって、機械は私たちのコミュニケーションを理解し、文書、音声ファイル、その他のコミュニケーションをタグ付けおよび整理できるようになります。年月を経て、自然言語処理は進化し、ますます洗練されたMLおよびAI技術を取り入れるようになりました。単純なフレームワークは、非構造化データの意味を理解できるディープラーニングの教師なしAIモデルに進化しています。

計算言語学は、NLP技術の中核にあり、コンピュータが人間の言語を理解するためのフレームワークを提供します。構文解析（文中の単語の配置に基づいて意味を理解する方法）はその一例です。また、感情分析（人間の言語のトーンを理解する方法）もその一例です。これらの技術は比較的成熟しており、非構造化データからより多くの意味を抽出できる高度なディープラーニングモデルの基盤を提供します。

教師あり学習

固有表現認識（NER）は、NLPモデルのトレーニングにおける中心的なタスクです。このプロセスでは、テキスト内の事前定義されたエンティティを識別し、特定のカテゴリに分類します。医療用語、名前、組織、場所などが一般的なカテゴリです。モデルをトレーニングするために、人間が特定のカテゴリとルールを作成して、さまざまなエンティティを分類します。

テキスト分類では、テキストが特定の事前定義されたカテゴリに割り当てられます。例えば、特定の単語がポジティブまたはネガティブとして分類されることがあります。サポートチケットのユースケースでは、顧客とのやり取りの中の単語が「フィードバック」「苦情」「質問」などに分類され、そのやり取りの性質に関する情報が提供されます。コンテンツは、機械学習モデル、人間が定義したルール、またはその両方を組み合わせて分類できます。ルールベースのアプローチでは、テキストの分類方法を定義するルールが設定されます。例えば、文書内で使用されるキーワードの頻度を定義するロジックによって、分類方法が決定されます。MLベースのアプローチでは、機械学習モデルがテキストのパターンを認識し、コンテンツを自動的に分類します。これらの技術を組み合わせることで、さらに精度の高いタグ付けが可能になり、AIは最終的に支援なしでテキストにラベルを付けることを学びます。

教師なし学習技術とベクトル

AI学習技術が登場し、人間の助けなしにテキストの意味を理解できるようになっています。また、この意味を数値に変換して、構造化データの分析に使用される伝統的なデータクエリツールで検索できるようになる技術も登場しています。

トピックモデリングは、教師なしのAIモデルがテキストの中で特定の単語のグループやクラスタを識別するNLP技術です。このモデルは、特定の単語が特定の種類の文書に共通して使用されていることを学びます。例えば、契約書や請求書に共通する単語を識別して、適切にラベルを付けることができます。

依存関係グラフは、単語間の関係を識別し、AIモデルがテキストの意味をよりよく理解できるようにします。これには、文中の動詞と名詞の関係など、単語の文法的な関係が含まれます。これらの言語における関連性は、ベクトル分析の基盤を提供し、単語間の関係をベクトルとして表現できるようになります。

ベクトルがすべてを動かす

ベクトル埋め込みは、単語、文、その他の非構造化データを機械学習モデルやクエリエンジンが理解できる数値に変換する技術です。これにより、MLがテキストを分析してコンテンツを適切に分類できるようになります。

データベースにベクトルを埋め込むことで、アナリストは意味と文脈に基づいて文書、テキスト、またはデータを抽出する複雑なSQLクエリを作成できます。これにより、構造化データと非構造化データの両方からデータを引き出す強力で複雑なクエリが可能になります。また、意味検索も可能になります。

ベクトルデータをすべての非構造化データストアで検索するのは手間がかかり、効率が悪くなる可能性があります。整理されたメタデータは、検索対象のデータ量を絞り込むことで意味検索をサポートできます。

強力なメタデータ管理戦略は、非構造化データの意味を見つけるプロセスを最適化できます。メタデータの管理を集中化することで、非構造化データと構造化データを同じ場所からアクセスできるようになります。このメタデータは、アナリストが構造化データと非構造化データをより簡単に見つけられる中央データカタログをサポートすることもできます。

データ製品

非構造化データにラベルを付けたり、埋め込まれたベクトルを作成したりした後、データはSQLクエリを使用してアクセスでき、データセットは統合され、ビジネス価値を高めるために強化されます。データ製品は、構造化データと非構造化データをパッケージ化して、ビジネスリーダーやアナリストにとってより有益にする素晴らしい方法です。

データ製品は、豊富な構造化データをより文脈のある非構造化データと統合して、深い洞察を提供できます。例えば、構造化された金融市場データとポートフォリオデータを、ニュース、財務諸表、ソーシャルメディアの感情といった非構造化コンテンツと統合できます。このデータは、ポートフォリオ価値の変動の背後にあるドライバーを分析できるモデルに供給されます。

構造化データと非構造化データを利用して人間の行動を予測することもできます。データ製品は、売上データとソーシャルメディアプラットフォーム全体での感情分析を組み合わせて、ブランドに関するソーシャルプラットフォームでの会話が売上にどのように影響しているかを理解できます。

医療設定では、構造化されたテストデータを医師のメモと組み合わせて、より大きな文脈を提供することができます。このタイプのソリューションは、より多くのケースを分析し、接続、相関関係、および傾向を特定するのにも役立ちます。

保険の調整者は、アクセスや規模で分析が難しい貴重な非構造化データを大量に扱っています。データ製品は、非構造化データと構造化データを統合して、より正確な予測を支援し、リスク評価を改善するのに役立ちます。例えば、調整者の現場レポートとメモを、請求額、事故場所、車両タイプなどの構造化データと組み合わせて、傾向やパターンを特定し、より良いリスク評価を支援することができます。

非構造化データや教師なしAIを扱うことは難しく、誤った結果を招く可能性があります。データ製品には、データガバナンスと人間の監督が組み込まれており、より大きな監視が提供されます。データ製品の作成者は、データの系統を評価して、NLPモデルとデータ製品の品質を理解し、分析の結果に対するフィードバックを提供することができます。

機械は非構造化データを理解する能力を向上させ続け、新しいユースケースやビジネスの機会が生まれます。教師なし学習モデルの監視が必要で、AIがコストのかかる誤りを犯さないようにすることが求められます。