ガートナー: データサイエンスと機械学習の未来に影響を与える 5 つのトレンド

Gartner, Inc. は、人工知能のデータ需要を満たすために急速に進化している分野であるデータ サイエンスと機械学習 (DSML) の将来を形作る主要なトレンドを特定しました。

「機械学習の採用が業界全体で急速に拡大する中、データサイエンスと機械学習は、生成型AIへの熱意に後押しされ、予測モデルのみに焦点を当てたものから、より民主化され、動的で、データ中心のものへと移行しています」と、ガートナーの主席アナリスト、ピーター・クレンスキー氏は、シドニーで最近開催されたガートナー・データ＆アナリティクス・サミットで述べた。「潜在的なリスクは引き続き発生していますが、データサイエンティストとその組織にとって、多くの新しい機能とユースケースが生まれています。」

ガートナーによると、データ サイエンスと機械学習の将来を形作る主要な方向性は次のとおりです。

クラウドデータエコシステム

データ エコシステムは、スタンドアロン ソフトウェアまたはハイブリッド展開から完全なクラウド ネイティブ ソリューションへと移行しています。ガートナーは、2024 年までにクラウドにおける新しいシステム展開の 50% が、手動で統合されたポイント ソリューションではなく、統合されたクラウド データ エコシステムに基づくようになると予測しています。

Gartner は、組織が分散データの課題に対処し、直接の環境外にあるデータ ソースにアクセスして統合する能力に基づいてデータ エコシステムを評価することを推奨しています。

エッジAI

エッジで生成されるデータを処理し、組織がリアルタイムの洞察を獲得し、新しいパターンを検出し、厳格なデータ プライバシー要件を満たすのに役立つエッジ AI の需要が高まっています。エッジ AI は、組織が AI の開発、オーケストレーション、統合、展開を改善するのにも役立ちます。

ガートナーは、2021 年の 10% 未満から 2025 年までに、ディープ ニューラル ネットワーク データ分析の 55% 以上がエッジ システムのキャプチャ時点で行われるようになると予測しています。組織は、分析、AI トレーニング、推論に必要なアプリケーションを特定し、それらを IoT エンドポイント近くのエッジ環境に移動する必要があります。

責任あるAI

責任ある AI は、ビジネスと社会の価値、リスク、信頼、透明性、説明責任など、通常は組織が独自に取り組む AI 導入時の適切なビジネス上および倫理上の選択に関する多くの側面をカバーし、AI を社会や AI 自体への脅威ではなく、プラスの力にします。ガートナーは、2025年までに事前トレーニング済みのAIモデルがAIベンダーの1％に集中し、責任あるAIが社会的な関心事になると予測しています。

ガートナーは、組織が AI の価値を実現するためにリスクに応じたアプローチを取り、ソリューションやモデルを適用する際には慎重になるよう推奨しています。組織を潜在的な金銭的損失、訴訟、評判の失墜から守るために、リスク管理とコンプライアンス義務についてベンダーから保証を得る必要があります。

データ中心のAI

データ中心の AI は、モデルとコード中心のアプローチから、より優れた AI システムを構築するためにデータに重点​​を置くアプローチへの移行を表しています。 AI 固有のデータ管理、合成データ、データ ラベリング技術などの多くのソリューションは、アクセシビリティ、容量、プライバシー、セキュリティ、複雑さ、範囲など、多くの課題に対処することを目的としています。

生成 AI を使用して合成データを作成することは、機械学習モデルを効果的にトレーニングするために現実世界のデータを取得する負担を軽減できる、急速に成長している分野です。ガートナーは、2021年にはわずか1%であったAIデータが、2024年までに現実世界と将来のシナリオをシミュレートしてAIのリスクを軽減するために60%にまで合成されると予測しています。

AI投資が加速

AI への投資は、ソリューションを実装する組織や、AI テクノロジーと AI ベースのビジネスを通じて成長を目指す業界の間で今後も加速し続けるでしょう。ガートナーは、2026 年末までに、基礎モデル (大量のデータでトレーニングされた大規模な AI モデル) に依存する AI スタートアップに 100 億ドル以上が投資されると予測しています。

ガートナーが最近 2,500 人以上の経営幹部を対象に実施した調査では、回答者の 45% が、ChatGPT をめぐる最近の話題が AI への投資を増やすきっかけになったと回答しています。回答者の 70% は、組織が生成 AI の研究および調査段階にあると回答し、19% は組織がパイロット段階または実稼働段階にあると回答しました。