エンタープライズAIの現在と未来

エンタープライズAIの現在と未来

目次

1. イントロダクション
2. エンタープライズAIのトレンドと成功要因
3. エンタープライズAIの普及率と将来展望
4. 高ROIのユースケースの優先順位付け
5. データへの包括的なアクセスの重要性
6. 事前学習済みモデルの活用
7. AIライフサイクルの管理
8. モデルオプスの重要性
9. AIと他の技術の統合
10. 人間の関与の重要性
11. AIインフラストラクチャの必要性
12. AIプラットフォームの利用

イントロダクション

こんにちは、みなさん。私の名前はマイクです。エンタープライズAIに関する情報をカバーしております。この役割により、エンタープライズAIを導入している数百の企業や関連するベンダーとの対話を行う機会があります。今回は、AIプラットフォームやAIインフラストラクチャの評価について話をします。さらに、成功しているエンタープライズAIの企業の共通のトレンドや成功要因についてもご紹介します。エンタープライズAIは、フォレスターでは常に注目されており、私が数年前に継続的に取り扱いを始めた当初は、まだそれほど注目されていませんでした。しかし、現在ではフォレスターのすべてのアナリストがAIに関連する情報を提供する必要があるほど、企業にとって欠かせない存在となっています。AIは、すべての企業にとって未来の基盤となるソフトウェアであり、2015年以降、私たちはAIの普及を調査してきました。その調査では、企業にAIの採用状況を尋ねるだけであり、AIの定義はしておらず、2019年から2020年にかけて大幅に増加し、2025年までにすべての大企業がAIを採用すると予測しています。また、私たちが行った調査では、2020年時点でAIのビジネスへの影響について尋ねたところ、73%の企業がポジティブな影響を受けていることがわかりました。私は今、AIに関するさまざまな議論をしていますが、ほとんどの場合、加速化やスピードアップに関するものであり、このような話をしている成功した企業が多いため、AIに関する苦労についての話はほとんど聞きません。また、成功事例には、それぞれ数百万ドルという大きな影響力を持つケースも多くあります。たとえば、わずかなデータから予測する小さな機械学習モデルでも、非常に有益な結果を生むことができます。これからさらに価値を高めることができるでしょう。私は2020年に支出の市場予測を行い、370億ドルと予測しましたが、他の予測と比較して低い数字です。これは、すべてのソフトウェアがAIを搭載するようになった場合、市場全体がAIソフトウェアになってしまうためです。この予測は他の予測よりも低いと考えられますが、クラウドとオンプレミスの混合環境が一般的になることが予想されており、AIインフラストラクチャの重要性も増しています。

エンタープライズAIのトレンドと成功要因

エンタープライズAIには、さまざまなトレンドと成功要因があります。以下にいくつかのキーポイントをご紹介します。

🚀 トレンド1: 高ROIのユースケースを優先する

成功するエンタープライズAIを実現するためには、高ROI（投資利益率）のあるユースケースを優先することが重要です。多くの企業がまだ科学的な実験段階に留まり、データサイエンティストにユースケースを尋ねることが多いため、ビジネスのコンテキストや高い価値を持つユースケースを理解することができるビジネス関係者の意見を尊重する必要があります。そのためには、ユースケースを見つけるためのディスカッションやホワイトボードを活用することが重要です。潜在的なユースケースは、ビジネスプロセスを検討し、予測や意思決定、パターン認識などの可能性を探ることで見つけることができます。

📊 トレンド2: データへの包括的なアクセスの重要性

AIの成功にはデータへの包括的なアクセスが不可欠です。すべてのデータを保持する必要はありませんが、ユースケースに最も重要なシグナルを持つデータにアクセスすることが重要です。データの価値や優先度はビジネスにとって重要な要素であり、データサイエンティストではなくビジネス関係者がデータの重要性やシグナルを判断することができるため、データサイエンティストの意見だけに頼らず、包括的なアクセスを確保することが重要です。データサイロがデータへのアクセスを妨げる場合は、データの統合方法やランディングポイントの確保も検討する必要があります。

🤖 トレンド3: 事前学習済みモデルの活用

事前学習済みモデルや自動機械学習（AutoML）といった技術を活用することで、AIの導入を迅速化することができます。これらの技術は、既存のモデルやアプリケーションの改善に役立ちます。また、データサイエンティストにとっては抵抗感があるかもしれませんが、自動化や効率化により、データサイエンティストチームの生産性を数千倍向上させることができます。いくつかのユースケースでは、低コードのデータサイエンスツールを活用することで、エンタープライズAIの実装をスピードアップさせることも可能です。

🔄 トレンド4: AIのライフサイクルの管理

エンタープライズAIのライフサイクル管理は、重要な活動です。AIの開発や運用にはさまざまな役割が関わります。AIはソフトウェアであり、価値は他のソフトウェアとの相互作用によって現れるため、これらのプロセスやチームを統合する必要があります。AIのプロセスとチームの統合は、ツールやプロセスの導入によって実現することができます。コラボレーションの促進や結果の再現性、バージョン管理、変更管理など、ソフトウェア開発で成功してきたプラクティスをAI開発にも適用することが重要です。

🌐 トレンド5: AIと他の技術の統合

AIと他のテクノロジーとの統合が進んでいます。RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）や他のアプリケーションデリバリーテクノロジーなど、AIと組み合わせることでより大きな価値を生み出すことができます。AIはソフトウェアアプリケーションの上に構築されるため、既存のインフラストラクチャとの統合が必要です。AIはデータサイエンティストの専門領域だけでなく、他のチームや技術との連携が重要です。

🤝 トレンド6: 人間の関与の重要性

AIの導入では、人間の関与も重要です。AIが持つ認知バイアスやアルゴリズムがリリースされ、データに基づく分析が可能になりますが、人間の専門知識や直感、経験も価値があります。AIシステムにはAI技術だけでなく、人間の専門家の存在も必要です。AI技術と人間の専門家の組み合わせが最も優れた意思決定を実現し、特にデータが不足している場合には、AIモデルだけでなく他のアプローチも検討することが重要です。

⚙️ トレンド7: AIインフラストラクチャの必要性

AIインフラストラクチャは、エンタープライズAIの成功において重要な役割を果たします。ディープラーニングなどの技術が普及し、データ量が増えるにつれて、AIインフラストラクチャの重要性はますます高まっています。クラウドは一般的なオプションですが、クラウドの利用はコストがかさむ場合もあります。そのため、オンプレミスのインフラストラクチャを活用することも検討する必要があります。また、AI開発の速度や効率を重視するためには、インフラストラクチャの選択が重要です。

🛠️ トレンド8: AIプラットフォームの利用

AIプラットフォームの使用は、多くのユースケースを効率的に実装し、大規模なチームをサポートするための重要な要素です。AIプラットフォームは、データに重点を置いたリリースや、モデルに重点を置いた機械学習プラットフォームなど、さまざまなタイプが存在します。しかし、AIプラットフォームは、ビジネス価値を実現するソフトウェアアプリケーションとの交差点に焦点を当てており、全体のライフサイクルをサポートするものです。最近まで、「予測分析」「機械学習」といった用語で取り上げられていたAIプラットフォームのカテゴリーは、数億ドルの投資により大幅に進化しました。

これらはエンタープライズAIのトレンドと成功要因の一部です。エンタープライズAIの展望を明確にするためには、これらのトレンドを注視し、適切な戦略やツールを活用することが重要です。

以上がエンタープライズAIのトレンドと成功要因に関する内容です。ここでは、エンタープライズAIの普及率と将来展望、高ROIのユースケースの優先順位付け、データへの包括的なアクセスの重要性、事前学習済みモデルの活用、AIライフサイクルの管理、モデルオプスの重要性、AIと他の技術の統合、人間の関与の重要性、AIインフラストラクチャの必要性、AIプラットフォームの利用などについてご紹介しました。これらの要素を考慮しながら、エンタープライズAIの導入を進めることが重要です。

それでは、さまざまな企業でよく寄せられるFAQ（よくある質問）についてもいくつかご紹介しましょう。

FAQ

Q: エンタープライズAIの導入にはどのような課題がありますか？

A: エンタープライズAIの導入には、データへのアクセスやデータのクオリティ、ユースケースの特定、適切なツールやインフラストラクチャの選定など、さまざまな課題があります。また、企業内の文化や組織的な問題、データサイエンティストのスキルやリソースの不足なども課題となることがあります。

Q: エンタープライズAIの成功には何が必要ですか？

A: エンタープライズAIの成功には、高いROIのユースケースの特定と優先順位付け、データへの包括的なアクセス、適切なモデルやツールの活用、AIのライフサイクルの管理、チーム間の協力やコラボレーション、人間の専門知識とAI技術の組み合わせなどが必要です。また、柔軟性や拡張性を持ったAIインフラストラクチャや適切なAIプラットフォームの利用も重要です。

Q: エンタープライズAIの導入にかかる費用はどのくらいですか？

A: エンタープライズAIの導入にかかる費用は、企業の規模や導入範囲によって異なります。クラウドベースのAIサービスの利用やハードウェアの導入、開発チームの育成やトレーニングなど、さまざまな要素によって費用は変動します。ビジネスのニーズや目標に合わせた予算策定が重要です。

以上がいくつかのFAQ（よくある質問）です。エンタープライズAIの導入に関しては、ユースケースや課題に合わせて戦略を立てることが重要です。

エンタープライズAIの普及率と成功要因についてご紹介しましたが、これらの要素を適切に活用することで、企業はAIの力を最大限に引き出すことができます。エンタープライズAIの将来に期待し、ビジネス価値の向上に取り組んでいきましょう。

ハイライト

• エンタープライズAIの導入には高ROIのユースケースの優先順位付けが重要です。
• データへの包括的なアクセスと優れたデータの品質は、AIの成功に不可欠です。
• 事前学習済みモデルや自動機械学習の活用により、効率的なAI開発が可能です。
• AIのライフサイクルを適切に管理することで、持続的なパフォーマンスを実現できます。
• AIと他の技術の統合により、より優れたソリューションを開発することができます。
• 人間の専門知識とAIの組み合わせにより、最適な意思決定が可能になります。
• AIインフラストラクチャの適切な選択と管理は、スケーラビリティと安定性の向上に寄与します。
• AIプラットフォームの活用により、エンタープライズAIの実装をスピードアップさせることができます。

以上が、エンタープライズAIのハイライトです。これらの要素を最大限に活用し、エンタープライズAIの導入に取り組んでください。

リソース

以下は、関連するウェブサイトのリソースです。

• フォレスター公式ウェブサイト

以上が、エンタープライズAIに関する記事の内容です。ご参考にしていただければ幸いです。