非構造化データを生成AIで活用する

Paragraph. 編集するにはここをクリック.​5月２0日　
生成AIにより、これまでのAIでは到底利用できなかった非構造化データを扱えるようになったとはいえ、ビジネスで生成AIを生かすには、文書管理や権限管理、版管理などをしっかりと行うなどして、非構造化データを有効活用できるようにしていくことが大前提になっています。
非構造化データを生成AIで活用するにはどうすれば良いですか？とChatGPTに聞くと、
非構造化データを生成AIで活用するには、以下のステップを踏むことが重要です。
1. データ収集
まず、非構造化データ（テキスト、画像、音声、ビデオなど）を収集します。データソースとしては、ソーシャルメディア、顧客フィードバック、センサーデータ、ウェブサイトのコンテンツなどがあります。
2. データ前処理
非構造化データは、そのままでは解析が難しいため、前処理を行います。以下のような処理が含まれます。

• テキストデータ: テキストのクリーニング、トークン化、正規化、ストップワードの除去、ステミング/レンマタイゼーションなど。
• 画像データ: 画像のリサイズ、ノイズ除去、正規化など。
• 音声データ: ノイズ除去、サンプリングレートの変更、音声認識技術を用いたテキスト化など。

3. データのアノテーション
生成AIの学習に必要なラベル付きデータを用意します。例えば、テキストデータの場合、カテゴリラベルやエンティティのアノテーションを行います。画像データの場合、オブジェクトのラベル付けを行います。
4. モデルの選定と学習
適切な生成AIモデル（例えば、GPT-4、DALL-Eなど）を選び、前処理したデータを用いてモデルを学習させます。学習には以下の手順が含まれます。

• トレーニングデータの準備: トレーニング用データセットを用意します。
• ハイパーパラメータの調整: モデルのパラメータを調整し、最適な設定を見つけます。
• モデルの訓練: トレーニングデータを用いてモデルを訓練します。

5. モデルの評価とチューニング
学習したモデルを評価し、精度や再現率を確認します。必要に応じて、モデルのチューニングを行い、性能を向上させます。
6. デプロイと応用
生成AIモデルを実際の環境にデプロイし、非構造化データの解析や生成に活用します。例えば、以下のような応用があります。

• テキスト生成: 自然な言語でのレポート作成や記事の自動生成。
• 画像生成: クリエイティブなデザインや広告素材の作成。
• 音声生成: テキストから音声への変換や、カスタマーサポートの自動応答システム。

7. 継続的な学習と改善
モデルのパフォーマンスをモニタリングし、新しいデータを用いて定期的にモデルを更新・改善します。
これらのステップを通じて、非構造化データを効果的に生成AIで活用することが可能になります。具体的な技術やツールの選定は、データの種類や目的によって異なりますので、プロジェクトの要件に合わせて最適な方法を選ぶことが重要です。
 
と回答が帰ってきました。特に、データの前処理が大事なようです。
 
 
AI時代のデータ活用に不可欠な高度なデータガバナンスの実現3つのポイント　2024年5月9日
https://www.ey.com/ja_jp/ai/three-key-points-to-achieve-advanced-data-governance-essential-for-data-utilization-in-the-ai-era
 
 
生成AI「導入するだけ」ではダメ？ 業務DXに非構造化データの統合管理が必要なワケ
https://www.sbbit.jp/article/sp/134156?ref=24051520btsw#continue_reading
 
生成AIの「3つのリスク」を克服するには？ 「非構造化データ管理」がカギを握るワケ
https://www.sbbit.jp/article/sp/134166
 
 
 
Leveraging Unstructured Data with Generative AI
Even though generative AI has made it possible to handle unstructured data that could never be used with conventional AI, a prerequisite for making the most of generative AI in business is to ensure that unstructured data can be effectively utilized through good document management, authority management, version management, and other measures.
How can we make use of unstructured data in generative AI? I ask ChatGPT,
To utilize unstructured data with generative AI, it is important to take the following steps
1. data collection
First, collect unstructured data (text, images, audio, video, etc.). Data sources include social media, customer feedback, sensor data, and website content.
2. data preprocessing
Unstructured data is difficult to analyze as is, so pre-processing is performed. This includes the following types of processing
- Text data: text cleaning, tokenization, normalization, stopword removal, stemming/renmatization, etc.
- Image data: image resizing, denoising, normalization, etc.
- Audio data: Noise reduction, sampling rate modification, text conversion using speech recognition techniques, etc. 3.
3. data annotation
Prepare labeled data for training of the generative AI. For example, for text data, annotate category labels and entities. For image data, label objects.
4. model selection and training
Select an appropriate generative AI model (e.g., GPT-4, DALL-E, etc.) and train the model using preprocessed data. Training involves the following steps
- Preparation of training data: Prepare a dataset for training.
- Tuning hyperparameters: Tuning the model parameters to find the optimal settings.
- Train the model: Train the model using the training data. 5.
5. model evaluation and tuning
Evaluate the trained model to check accuracy and reproducibility. If necessary, tune the model to improve performance. 6.
6. deployment and application
Generated AI models are deployed to the actual environment and used for unstructured data analysis and generation. For example, applications include
- Text generation: automatic generation of reports and articles in natural language.
- Image generation: Creative design and advertising materials.
- Speech generation: text-to-speech conversion and automated customer support response systems. 7.
7. continuous learning and improvement
Monitor model performance and regularly update and improve models with new data.
Through these steps, unstructured data can be effectively used in generative AI. The selection of specific techniques and tools depends on the type of data and the purpose of the project, so it is important to choose the best method for the project's requirements.
 
The answer came back. In particular, data preprocessing seems to be important.