AIはデータマネジメントを求め、データマネジメントはAIを求める

AIエンジン「CLAIRE」で広がるユーザー層に対応

　ではインフォマティカにとって、もう1つの側面である「データマネジメントはAIを求める」とは何か。

　これは、データマネジメントのためにAI／MLを利用すること、すなわちインフォマティカの製品機能自体をAI／MLでインテリジェントにすることだ。具体的には、2017年から投入している同社のAIエンジンである「CLAIRE（クレア）」の機能強化や、適用範囲の拡大である。

　CLAIREは、同社製品がデータ管理利用しているメタデータや、各製品の利用ログなどを分析し、分析に必要なデータがどこにあるか、あるいは「このデータを利用してはどうか」といった“お薦め”などを可能にするAI／MLのエンジン。非構造データの増加に伴い、自然言語処理といった領域もカバーする（写真5）。

写真5：インフォマティカのAIエンジン「CLAIRE」の機能範囲

　IDPのポートフォリオでは現在、（1）データ統合、（2）iPaaS、（3）ビックデータ統合、（4）データ品質管理、（5）マスターデータ管理（MDM）、（6）エンタープライズデータカタログ（EDC）、（7）データガバナンスの7つの分野がある。それぞれがCLAIREによる“お薦め”など使い勝手を高める機能の恩恵を受けるわけだが、インフォマティカがより注力するのは、MDMとデータガバナンスの領域だ。

ユーザー層が広がるほどデータガバナンスが重要になる

　その理由について、同社でクラウド、ビッグデータ、データ統合を担当するシニアバイスプレジデント兼ジェネラルマネージャーのローネン・シュワルツ氏が単独インタビューで答えてくれた（写真6）。

写真6：「CLAIRE」によるデータマネジメントを薦めるクラウド、ビッグデータ、データ統合担当シニアバイスプレジデント兼ジェネラルマネージャーのローネン・シュワルツ氏

　最大の理由は、「ユーザー層の広がり」（シュワルツ氏）だ。AI／MLを使ってデータマネジメントツールの使い勝手が良くなれば、これまで敬遠してきた事業部門のスタッフなどもデータ分析に取り組み易くなる。

　加えて、AI／MLを使ってデータを分析するデータサイエンティストやAI技術者なども、データマネジメントツールを操作するようになる。シュワルツ氏は、「AIの専門家はMLなどには詳しくても、データ統合や管理などの専門家ではない。彼らは従来にない新しいタイプのユーザーだ」と指摘する。

　もう１つの理由は、「ユーザー層が広がれば広がるほど、データを扱うことに伴うリスクは高まる」（シュワルツ氏）ことである。データから事業価値につながる知見を得ようとする過程では、データの種類や量に貪欲になっても不思議はない。その際に、利用が認められていないデータへアクセスし分析が実行できれば、プライバシー侵害など大きな問題に発展しかねないからだ。

　近年はEUのGDPR（一般データ保護規則）に代表されるようにプライバシーへの意識が高まっている。シュワルツ氏は「『忘れられる権利（right for forgotten）』などは、これからのデータ分析において重要なパートを占めるようになる。それだけにデータマネジメントやデータガバナンスは、データ活用を推進するための重要な機能になる」と強調した（写真7）。

写真7：最新のデータガバナンス製品の画面例。リスクの高低を可視化できる