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コンテンツ概要 › デジタル変革のために教育 機関はどのようにデータを 活用するべきか › データのミッションとビジネ スにおける価値 › データ、アダプタビリティ、 アジリティ › データのアジリティ › データをどのように使用す れば私たちの組織にアダプ タビリティをもたらすことが できるのでしょうか？ › 最後に › 著者について パターンを見つけること データがアジリティを促進するもう1つの分野は、環境の変化やそのパターンを感知 することです。例えば、機械学習を使用して、異常を検出して対応することができま す。機械学習モデルは履歴データまたはルーチンデータを用いてトレーニングできる ため、"正常"なものに慣れ、それを適用することで正常でないアクティビティを見つけ ることができます。例えば、この手法は不正なクレジットカード取引を発見すること、ま たは工場の生産ラインにおいて通常の動作との違いから修理や交換が必要になる可 能性のある機器を発見し、実際に機能しなくなる前に対処するなどのために使用され ます。 高等教育においては、盗作を検出して対応するために使用できます。 盗作防止ソフトウェアにAWSを使用しているUnicheckによると、盗作防止ソフト ウェアの目的は単に詐欺師を捕まえて罰することではありません。教育者が"問題 のある生徒"のための解決策を早期に特定して見つけだし手助けをしたいと考え ています。 大量のデータを収集すると、それまで知らなかった関係性を特定できる場合がありま す。ソーシャルメディア企業は、人々の間の関係の大規模なデータベースを構築して います。政府は、調査中の潜在的なテロリストが、既知のテロリストと以前同じ住所に 住んでいたことが分かれば、その人物に会う時に聞き取りを行うことが可能かもしれ ません。多くの不正な移民申請書がすべて同じ移民弁護士によって作成されたことが 判明する可能性があります。ここでは、単にデータを使用してトランザクションを処理 するだけでなく、トランザクション間の重要で興味深い関係を見つけることができま す。繰り返しになりますが、どのような関係が見つかるかは正確にはわかりません; ア ジリティ、柔軟性、好奇心は、データから価値を引き出すための鍵となります。 イベントを監視する"目的でデータを使用するもう1つの例を引用します。データポイ ントの存在はアクティビティが発生したことの確認として役立ちます。例えば、監査証 跡ログが自動的に作成される時などです。活動の軌跡をたどることにより、監査人は コンプライアンスの検証や不適切な活動の調査が可能となるかもしれません。ブロッ クチェーンが使用されるのは、クレデンシャルの発行、二者間の送金、関係者による契 約の承認など、活動が行われたことを確認するデータの保存が目的の場合です。自動 化されたガードレールと監査データを使用してコンプライアンスを確立することによ り、多くの場合でアジリティの低下や時間の消費の原因となる重いコンプライアンス プロセスを回避することができます。 もちろん、ビジネスのアジリティをサポートするためにデータを使用することには課題 があります。前に述べたように、データから適切な推論を引き出すにはスキルが必要 です。データは、私たちが取るべき行動を常に教えてくれるわけではありません。私た ちがデータを解釈し、適切な決定を下す必要があるのです。多くの場合、フォールスポ ジティブとフォールスネガティブ間のトレードオフに直面します。例えば、データを使用 して異常なトランザクションをから潜在的な不正を特定しようとすると、あまりにも多 くのトランザクションに異常としてのフラグを立ててしまい、顧客を苛立たせたりする 可能性があります。反対に立てるフラグが少な過ぎると、詐欺行為の潜入を許してし まいます。データセットが大きくなるほど、意味のないパターンの出現も増えていき、 重要なパターンが埋もれてしまう可能性が高くなります。シグナルとともにノイズが 蓄積していくのです。 17