「AIに学習させるデータが整っていない」「情報漏洩が怖くて導入できない」
そんな声が、企業の現場から聞こえてきます。AIを活用した新製品や新プロジェクトが次々と生まれる一方で、企業は“AI時代のリアルな課題”にも直面しています。

私たちエアーは、こうした課題に真正面から向き合い、企業が「安全に」「効率的に」「継続的に」データを活用できる環境づくりに挑戦しています。

モデルやツールだけでは、AIは活かせない

AIの活用というと、「どのモデルを選ぶか」「どんなツールを作るか」に注目が集まりがちです。
しかし、本当に重要なのは、その"前段階"です。

💡 モデルとは？
AIがビッグデータを学習した結果として得られる「予測・判断の仕組み」です。
テキスト、画像、動画等の様々なデータを解析することで法則性を見つけ、将来の結果を予測します。例えば、企業が過去の実績や顧客データをAIに学習させることで、製品の売上予測モデルを作り出し販売戦略に活かすことができます。

💡 ツールとは？
モデルを組み込んで、ユーザーがAIを使いやすい形にしたアプリケーションやサービスです。ChatGPTやチャットボット等のツールを通じて、ユーザーはモデルの機能を利用することができます。

"大量のデータをAIに読み込ませれば、将来の予測ができるよね？"
と思われがちですが、実は、データの質にも注目する必要があります。

🔺学習させるデータが整っていない 

目的にあったデータを集めたとしても、全てAIの学習に適したデータに加工しなければなりません。
学習の邪魔になるデータや、偏りのあるデータをAIに与えてしまうと、モデルの予測の精度が下がってしまうため、必要なデータを揃える作業も必要です。

🔺ビッグデータの出所が不明確

使うデータが「どこから来たのか」「誰が作ったのか」「いつ更新されたのか」が分からないと、データの正確性や妥当性を検証できない問題が発生します。誤った判断が下されたとき、どのデータが原因か追跡することができません。

🔺データへのアクセス制御が甘い

さらに、AIが学習を行うために、AIや開発者が社内外の取り扱いに注意が必要なデータにアクセスすることがあります。個人情報、機密データ、業務上の重要情報など、アクセス制御が不十分な場合に情報漏洩のリスクが高まります。誰がどのデータを使ったかが追跡できず、トラブル時の対応が困難になってしまいます。

AIを活かすには、モデルやツールだけでなく、データの整備・連携・セキュリティという“基盤”が必要なのです。

エアーが支える、AI活用の基盤技術

私たちは以下の3つの領域で、企業のAI活用を支えています。

1️⃣データ整備：「Qlik Talend」

バラバラな形式のデータをまとめて、AIが学習できる形に整えるツール。
ローコード・ノーコードで操作できるので、プログラミング初心者でも安心です。

2️⃣クラウド連携：「Qlik Replicate」

異なるクラウド間でデータをリアルタイムに複製・同期。
AWSやAzureなど複数クラウドを使う現場で活躍しています。

3️⃣セキュリティ：「QueryPie」

クラウド上のデータに対するアクセスルールを設定・監視。
誰がどの情報にアクセスできるかを明確にし、情報漏洩リスクを防ぎます。

「エンジニアにこそ使ってほしい」ツールを届ける

テクノロジーの世界は、日々進化しています。昨日の正解が、明日には通用しないこともあります。
だからこそ、柔軟な発想で新しい技術を学び、試し、考え続けるエンジニアの皆さんに、私たちのツールを使っていただきたいと考えています。

「AIを活用したいけど、何から始めればいいか分からない」
「データエンジニアリングに興味があるけど、プログラミングはまだ勉強中」
そんな方でも、ローコード・ノーコードで扱えるツールを通じて、AI活用の第一歩を踏み出すことができます。

「AIって面白そう」「データの力で社会を良くしたい」
そんな気持ちを少しでも感じたあなたへ。

エアーでは、そんな想いを持つ仲間をいつでも歓迎しています。
「話だけでも聞いてみたい」「どんな仕事をしているのか気になる」
そんな軽い気持ちでも大丈夫です。

「話を聞きに行きたい」ボタンから、ぜひ気軽にコンタクトしてください。
あなたの"ちょっと気になる"が、未来を変える一歩になるかもしれません。