生成式AI的成敗取決於「數據」：從治理、技術、組織角度剖析《生成式AI時代的數據管理最佳實踐》免費公開

Pataner株式會社（總公司：東京都品川區，代表董事：深野 嗣）公開了指南《【生成式AI時代的數據管理最佳實踐】從治理、技術、組織的角度進行重建》，該指南解釋了企業如何最大限度地發揮生成式AI價值的數據基礎設施策略。

本資料針對AI導入的巨大障礙——「內部數據品質、孤島化、安全性」等課題，不僅從系統理論，更從「治理、技術、組織」三個角度重新定義數據管理，並深入剖析了在實際業務中實現規模化的具體最佳實踐。

▼閱讀完整解說指南（PDF下載）：

https://tazna.io/contents-ai-datamanagement-2

■ 公開背景：AI的大腦是「數據」。輸入垃圾，輸出垃圾。

「導入了生成式AI，但回答準確度低，無法用於業務。」

「擔心機密數據被AI讀取而產生安全風險，導致內部推廣停滯不前。」

近期，面臨此類「數據管理障礙」的企業急劇增加。

無論AI演算法如何進化，如果其參考的內部數據處於「陳舊、錯誤、不知所蹤」的狀態，AI就無法發揮其應有的力量。

在商業環境劇烈變化的今天，數據管理的角色已從「單純的數據儲存工作」轉變為「為AI這個強大引擎注入高品質燃料（數據）的經營策略」。

本資料以商業語言解釋了AI時代企業應採取的數據管理正確方法，即使非技術人員也能理解。

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■ 本資料（白皮書）的亮點

＜圖片＞

＜目錄＞

1. 前言

2. 生成式AI時代數據管理的重新定義

   • 全球趨勢與日本企業的差距

   • 生成式AI與數據管理的相互依存結構

   • 整理生成式AI特有的數據風險（洩漏、版權、幻覺、毒性）

3. 提升數據品質和提示詞效能的技術基礎

   • 數據管道設計與LLM輸入優化

   • 向量數據庫與嵌入管理

   • 檢索增強生成（RAG）的實施指南

4. 生成式AI數據治理設計：經營層應決定的事，現場應運作的事

   • 將政策落實為「可遵守的形式」：決策點與例外處理

   • AI指南與個人資訊保護法的重點

   • 透過模型卡和審計日誌確保問責制

   • 跨全球據點的多區域設計

5. 組織・人才：如何建立生成式AI數據管理團隊

   • 數據所有權與跨職能協作

   • MLOps/LLMOps技能圖與培訓措施

6. 生成式AI運營（LLMOps/MLOps）中的數據管理：持續改進的機制

   • 訓練數據／推論數據／回饋數據的生命週期管理

   • 事件應對與紅隊演練：將OWASP Top 10「運營化」

   • 評估（Evaluation）與監控：將品質KPI與「業務KPI」連結

7. 總結

8. 全球最容易上手的數據目錄「Tazna」

＜推薦給以下人士＞

• CDO・CIO・IT部門主管：
  希望制定全公司AI・數據基礎設施策略，並向經營層明確展示投資回報率的人士

• DX推進領導者・數據管理負責人：
  為內部數據孤島化或品質下降所困擾，正在尋找具體解決方案和實踐步驟的人士

• 經營企劃・事業負責人：
  希望將生成式AI的導入不僅止於「效率化」，而是直接連結到業務增長，建立競爭優勢的人士

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■ Pataner提供的熱門內容

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