AI企業の56%、リアルタイムウェブデータが必須に

要点

• AIの精度向上には学習データの規模だけでなく、リアルタイムで最新のウェブデータを取得できるインフラが不可欠になっています。

• 従来の静的なトレーニング手法では、価格変動や市場動向といった現在の情報を反映できず、企業の意思決定が損なわれるリスクがあります。

• このため、Bright Dataなどのプラットフォームが、数億ものウェブサイトから毎秒の規模でリアルタイムデータを収集する新しいインフラ層を構築する動きが広がっており、AIシステムの信頼性と実用性を高める要として機能しつつあります。

3つのポイント

よくある質問

従来のAIトレーニングと何が違うのですか？

従来は特定の時点で収集した静的なデータでモデルを学習していましたが、今後は価格やセンチメント、市場トレンドの変動に対応するため、リアルタイムで常に新しい情報を取り込む必要があります。

なぜこのインフラが必要なのですか？

AIが古い情報に基づいて回答すると企業の意思決定が損なわれ、消費者も失望するためです。また、リアルタイムで関連性の高いデータを持つことで、AIの幻覚（事実ではない情報を生成する問題）を減らし、ユーザーの信頼を構築できます。

どの程度の組織がこのインフラに依存していますか？

AI組織の97%がリアルタイムウェブデータインフラに依存していますが、同時に90%が各種規制上の制約を感じています。