Bright Data AIの未来を牽引する「パブリックウェブデータ」の力

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Bright Dataのチーフカスタマーオフィサー、Omri Orgadは、AIツールを活用する企業にとってパブリックウェブデータ収集をアウトソーシングする利点について、以下のように述べています。

経済的な不確実性が高まる中、AI（人工知能）ツールは、今後もワークフローの最適化や生産性・効率性の向上に貢献し続けると予想されます。その一環として、多くの企業ではノーコードやローコードの拡張性、直感的なユーザーエクスペリエンスを備えた技術を取り入れることで、データサイエンティストへの依存を低減し、非技術者でも扱いやすい仕組みづくりが進んでいます。

AIベースのチャットボットから、ユーザー行動を自動解析しエンゲージメントを最大化するツールまで、2026年のビジネス展望は、AIが現代のビジネス環境において不可欠な存在となっていることを示しています。

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ウェブデータが基盤

一方で、AIシステムの性能は、与えられた情報の質によって左右されます。DeepMindの研究者は、AIモデルのパフォーマンスを最大化するには、より大規模なデータセットで学習させる必要があると結論付けています。さらに、AIモデルの学習に使われるデータセットの質や多様性は、そのアルゴリズムの性能・精度において極めて重要です。また、AIモデルは最新で頻繁に更新されるデータにアクセスできる必要があります。そうでなければ、モデル運用時には既に情報が時代遅れになっている可能性も否定できません。

新たなAIモデルを大規模データセットで学習させるには、人類史上最大規模かつ最新のデータベースであるインターネットへのアクセスが不可欠です。パブリックウェブデータは、頻繁に更新される多様な情報・事例でAIモデルを訓練するのに欠かせません。例えばOpenAIのChatGPTの成功も、オンラインのウェブサイト、ブログ、記事、フォーラムから抽出した大規模なパブリックデータセットを用いて学習させた結果です。

企業が独自にパブリックウェブデータをスクレイピングすることも可能ですが、それは多くのリソースを必要とし、時間も労力もかかる作業となります。平均すると、企業のデータ収集予算の78%が、必要なアーキテクチャの開発やデータスペシャリストの人件費として費やされています。収集したデータも構造化や分析が必要であり、不完全・不正確なデータはAIモデルの精度や性能に悪影響を及ぼす可能性があります。

実際、企業の66%が「データの質の悪さ」により、AI導入や展開の妨げとなっていると回答しています。また、質の低いデータが高品質で機能的なAIツールの開発を阻む最も大きな要因であると、Refinitiv社の調査で明らかになっています。

パブリックデータ収集のアウトソーシング

現在、パブリックウェブデータを効率的かつ構造的に収集できる新しい技術の進歩により、大企業・中小企業を問わず、専門的なデータオペレーションを行うことなく、機械学習に適したデータを容易に活用できるようになりつつあります。

利用可能なツールは、ローコード／ノーコードのソフトウェアから、企業独自のカスタムデータセットを自動で返すスクレイパーの自作まで幅広く存在します。これらのツールはAPI経DMS-01854-01経由でAIに直接データを流し続けるなど、アルゴリズムにパブリックウェブデータを絶えず供給することが可能です。

ウェブデータプロバイダーはまた、収集したデータセットの構造化・クリーニング・統合も行います。これらは多大なリソースと時間が必要なプロセスです。

また、必要に応じて事前収集済みのデータセットを購入するという選択肢もあります。これらには膨大なパブリックウェブデータが含まれており、AIモデルの学習に最適です。一度取得し、定期的に最新データへ更新できるため、複数の異なる情報源から頻繁に更新されるパブリックデータを、大量かつスピーディ、コスト効率よく入手できます。例えば、複数のオンライン求人サイトから最新データを収集すれば、企業は最適な人材を見つけやすくなり、採用過程でのバイアス排除にも役立ちます。

AIによる膨大な作業の自動化、業務のスピードや正確性の向上、あるいは潜在的な問題の予測など、すべての企業において、AIは今日以上に活用される可能性があります。それらツールの性能を左右するのは、学習データの質です。より網羅的で信頼性の高いデータで学習させるほど、パフォーマンスは向上し、得られる成果はより価値あるものになるでしょう。

Bright Dataについて

Bright Dataは、世界をリードするパブリックウェブデータプラットフォームです。Fortune 500企業、学術機関、中小企業を含む世界中の20,000以上の顧客が、Bright Dataのソリューションを活用し、競合調査、価格インテリジェンス、市場調査、SEOモニタリング、AIモデルの学習データ収集などを行っています。

当社は、パブリックWebデータの収集において、倫理的かつコンプライアンス（法令遵守）を最優先事項としており、透明性の高いインターネットの実現に貢献しています。

詳細については、https://brightdata.jp/ をご覧ください。

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Bright Data 日本市場担当

氏名：Cynthia Cheng

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Bright Data 日本営業担当

氏名：Keiko Zeltzer

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