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。
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企業がAIを活用する際、静的なトレーニングデータでは不十分となり、価格変動や市場動向といった常に変わるウェブデータへのアクセスが急務になっています。Bright Dataなどのウェブデータ収集プラットフォームは、数億のウェブドメインと毎週生成される数十億の新しいURLに対応し、リアルタイム情報を届けるインフラの構築を進めています。
なぜ重要か
AIが出力する情報が古いと企業の意思決定が損なわれるため、リアルタイムで新鮮で信頼できるデータへのアクセスは経営上必須になりつつあります。調査によると、AI実践者の56%が信頼性向上のためにリアルタイムウェブデータが必要だと回答しており、AI対応データで支援されていないプロジェクトは年末までに60%が中止される見通しとなっています。
注目点
97%のAI組織がリアルタイムウェブデータインフラに依存していながら、90%が様々な規制上の制約を感じており、企業のシステムではAPIや有償データセット、社内データと公開ウェブデータを組み合わせる必要があります。これまで自社開発していた企業も、データ取得専門のプラットフォームへの依存を増やしています。
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