【公募セッション】AI-readyなデータ基盤構築事例

全社のデータ活用レベルを上げる！ AI-readyな組織を目指す「データ民主化プロジェクト」の裏側 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 株式会社アイスタイルは、コスメ・美容の総合サイト「@cosme」を運営しています。弊社ではデータ抽出に時間を要し、活用が限定されていた課題から、全社員のデータ活用自走を目指す「データ民主化」を推進しています。本発表では、その核となる「データ分析基盤の刷新」についてご紹介いたします。AI活用も見据えた持続可能なデータ活用文化をいかに醸成していくか、私たちの挑戦を共有します。 ――河野 匠真 非構造化データをAIで最大限活用するためのデータフロー ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ビジネスで発生するデータの大部分が非構造化データと言われていますが、 構造化データと比較して扱いが難しいといった課題があります。 そのようなデータをAIで最大限活用するためにどのようなデータフローが必要か、 私たちが現在取り組んでいる内容についてご紹介します。 ――三浦 諒一 AI-ready"のための"データ基盤 〜 LLMOpsで事業貢献するための基盤づくり ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ LLMをアプリケーション内に組み込むソフトウェアが市場に出始めているが、その基盤はまだ盤石ではない。プロンプト・コンテキストエンジニアリングは未成熟で性能は些細なことで変動する。 プロンプトはBizサイドも手を入れてしまうことがありオーナーシップが揺れ、結局いま性能はどんなだっけ？と迷子になってしまう。 このソリューションはデータ・AIエンジニア主導でLLMの適切なログを取り、現状を計測可能にすることでBizとの架け橋を作りOpsを安定させることである。弊社の取り組み事例(一部計画中)を紹介する。 ――楠 湧夢(Yume)