AIファースト戦略への移行に向けた5つのポイント

多くの企業が人工知能（AI）ファーストの戦略を目指しており、ビジネスプロセスの最適化に加えて、ビジネス戦略の見直しにも機械学習が活用されるようになっています。 AI ファースト戦略では、AI を企業の中核に据え、AI を使用して予測、顧客サポート、マーケティング、製品、製造、障害検出を最適化し、顧客の好みを理解して競争上の優位性を生み出す方法で革新します。

ここで考慮すべきなのは、人工知能が必要かどうかではなく、企業やビジネス プロセスに人工知能をどのように適用するかです。理想的な世界では、AI は意思決定のあらゆる段階で支援し、システムに完全に組み込まれ、従業員や顧客に対して完全に透過的になります。しかし、そこに到達するには、トップダウンの考え方の転換や、AI の潜在能力を最大限に発揮するのを妨げている可能性のある技術的な障壁を IT チームが克服できるようにするための MLOps (機械学習運用) ツールの実装など、根本的な変化が必要になります。

AI ファースト戦略に移行する企業にとっての 5 つのポイントをご紹介します。

1. AIをビジネスの中心に据える

人工知能の応用が成功するかどうかは、強力なリーダーシップのサポートにかかっています (結局のところ、お金、時間、人材など、多くのリソースが必要です)。組織がより迅速に AI を使用し、機械学習モデルをよりスムーズに本番環境に導入できるようにするには、技術チームに加えて、放射線科医や保険の専門家などの対応するビジネス専門家、およびビジネス ユーザー、ソフトウェア エンジニア、データ サイエンティスト、データ アナリスト、テスター、アーキテクト、製品マネージャーなど、AI プロジェクトに関係するすべての専門家で構成された部門横断的なチームを編成する必要があります。

2. AIを長期的に活用する

モデルは通常、理想的な条件下でデータ サイエンティストによって設計されます。研究から実際の展開に移行するのは困難であり、多くの場合最初のハードルとなります。多くの AI プロジェクトは、クリーンかつ信頼性の高いデータの不足、さまざまな種類のデータ ストアへの直接アクセス、コンピューティング リソースの不足により行き詰まっています。データ サイエンティストはモデルを構築する際、DevOps チームと協力して AI システムのデータ管理、展開、監視に関する長期計画を策定し、実装、保守、運用を確実に成功させる必要があります。

3. 面倒なデータ準備作業を削減

人工知能システムには、大量のデータ準備、統合、モデルトレーニングのタスクが必要であり、貴重な十分に訓練されたデータサイエンティストの多くの時間が消費されます。これらのタスクの多くは自動化してデータ パイプラインを合理化できるため、研究から本番へのワークロードの移動が容易になり、パフォーマンスの低下や、より完全またはより新しいデータでモデルを再トレーニングする必要があることを示す検出結果のドリフトを検出できるようになります。

4. すぐに利用できるAIを活用する

以前は、AI/ML モデルを実装し、必要なテクノロジーを獲得するのに十分な資金を持っているのは Google や Facebook などの大企業のみであり、データ サイエンティストを見つけることは困難でした。現在、多くの企業が、研究調査と大規模な本番環境展開の両方において、最先端のオープンソース フレームワーク、ツール、ライブラリ、モデルを提供しています。コンピューター ビジョン、言語処理、音声認識、その他の一般的な機能のためのオープン ソース ソリューションを迅速に活用してカスタマイズできる企業は、時代の先を進んでいます。これらの成熟したテクノロジー プラットフォームを活用することで、企業の専門的なニーズを満たす人工知能システムをより迅速に構築し、開発と試行錯誤の時間を大幅に短縮できます。

5. 最も費用対効果の高い戦略を実行する

今日のインフラ環境は「密林」です。データ サイエンティストがさまざまな AI ワークロードに使用できるコンピューティング オプションの組み合わせは、CPU、GPU、AI アクセラレータ、クラウド コンピューティング、ハイブリッド クラウド コンピューティング、コロケーションなど、無数にあります。したがって、リーズナブルな価格で高いパフォーマンスを実現するためにタスクを実行する際には、多くの複雑さと予期しない課題が生じます。 AI の予算への影響を理解し、最も費用対効果の高いインフラストラクチャを選択することで、AI の総コストを削減し、イノベーションを加速し、リスクを制限し、導入までの時間を短縮できます。

新しいデジタル経済が出現するにつれ、2022年までに企業はAIの洞察を活用して、真にデータ主導型となり、競争力を高めるために競争するでしょう。過去 1 年間の困難にもかかわらず、データ分析はビジネス上の意思決定を改善するための鍵であることが証明されており、最近のイノベーションにより、企業が自らを改革し、デジタル変革するプロセスが加速しています。

IT 組織全体で AI を中核にすることで、企業は AI を戦略的リソースとして活用し、短期的および今後何年にもわたって最大限のメリットを享受できるようになります。