ビッグデータ、機械学習、人工知能の将来に影響を与える8つの要因

人工知能と機械学習、そして増え続けるデータ量は、現在のビジネスと社会の状況を変えています。これらの領域では、CIO の注意を必要とする多くのテーマや問題が浮上します。

O'Reilly は最近、ロンドンの Strata で数日間にわたるデータ カンファレンスを開催し、参加者はビッグ データ、機械学習 (ML)、人工知能の開発の方向性について理解を深めることができました。これらの新興テクノロジーは過去 5 年間で急速に進化しており、新しいテクノロジー、プロセス、アプリケーションによって組織がデータを管理する方法が変わりました。

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データ カンファレンスはテクノロジ開発の優れたバロメーターとなり、参加者はビッグ データ処理におけるテクノロジの役割や開発者とユーザーの懸念を理解することができます。会議では、ビッグデータ、機械学習、人工知能の将来の発展に影響を与える8つの要素も明らかにされました。

1. 5Gは機械学習の成長を促し、新たなアプリケーションやサービスを生み出す

オライリー社のデータサイエンティストでカンファレンスの主催者でもあるベン・ロリカ氏はカンファレンスで、5G技術とエッジコンピューティングの帯域幅と柔軟性の向上が重要な推進力になると考えていると述べた。同氏は、中国がこの技術分野で世界をリードする勢力として台頭しているものの、多くの企業が現在進行中の5G投資のためのビジネスモデルをまだ模索している段階であると指摘した。

2. データサイエンティストのスキルセットの変化

Google Cloud の意思決定科学者 Cassie Kozyrkov 氏は、プレゼンテーションの中で、機械学習ツールのユーザー エクスペリエンスが向上するにつれて、データ サイエンティストに求められるスキルは専門性よりも、サイロを越えて作業し、ビジネスにさらに統合される能力に重点が置かれるようになると述べました。

3. オンラインとオフラインの世界が融合している

アリババ電子商取引グループとアマゾンはオフライン店舗の開設を実験しているが、実店舗は依然として新しいオンラインの世界に適応している最中だ。電子商取引グループのオフライン活動は実店舗小売業者にとって競争的な動きである一方、実店舗小売業者のオンライン投資は防御的なものである。これが完全に実現するまでにはまだ長い道のりがありますが、Amazon や Alibaba のような企業は大規模なデータ管理の専門知識を持っているため、大きな優位性があります。

4. 社内データプラットフォームが成長とイノベーションの鍵となる

Lyft と BMW のデータ サイエンティストによるプレゼンテーションでは、データ プラットフォームを新製品開発とビジネス プロセス管理の中心に置くことで、どのようにイノベーションを促進できるかが示されました。これは Lyft のようなデジタルネイティブな企業にとっては自然なことかもしれませんが、データを生成するセンサーが製品に組み込まれるようになるにつれて、従来の産業企業も関与しなければならなくなっています。

5. オープンデータはオープンソースソフトウェアと同じくらい真剣に受け止められる必要がある

周知のとおり、ビッグデータや機械学習の製品やサービスの台頭の背景にはオープンソース ソフトウェアがあります。オープンソースのビジネス面と技術面の利点は長年にわたって実証されてきました。しかし、イノベーションにおけるオープンデータの重要性については、これまでほとんど注目されてきませんでした。

オープン企業データベースのプロバイダーである OpenCorporations の共同設立者兼 CEO である Chris Taggart 氏は、企業が独自のデータセットに依存する際に遭遇する問題を強調し、これらのデータソースは不完全な場合があり、メタデータは製品間で共有されないと指摘しました。オープンデータは透明性が高く、企業が解約困難な高額な商用契約に縛られることがありません。

6. リアルタイムデータの収集と管理の重要性

AI や機械学習のプロジェクトでは必ずしもリアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータが必要なわけではありませんが、データを処理できるシステムを構築する能力は、競争上の優位性を獲得するための貴重な手段となります。データ主導の意思決定が組織にますます組み込まれるようになると、競争上の優位性は、イベントに対してより迅速に対応できる組織に移行することがあります。この分野における Amazon Web Services の規模と幅広さは、これを実行するためのツールがより簡単かつ安価になっていることを示しています。

7. 法的および倫理的問題が企業のイノベーションの方法を変え始める

オックスフォード大学のサンドラ・ワクター博士が会議で行ったプレゼンテーションでは、今後1、2年でさらに議論される可能性が高い問題が強調された。彼女は、GDPRなどの法律が施行された今、多くの企業が個人データを保護する義務を認識するようになったと指摘した。しかし、あまり議論されておらず、規制当局が依然として取り組んでいる問題は、処理するデータに基づいて組み込みアルゴリズムが行う必要のある推論と決定の問題です。

少なくとも欧州では、ユーザーは自分に関してどのようなデータが保存されているかを確認し、それをさまざまな程度で修正または削除する権利を持っています。しかし、ユーザーには同じ救済策がありません。なぜなら、企業は信用調査や健康保険などの分野のデータに基づいて、ユーザーについて自動的に推測する可能性があるからです。

8. ビッグデータとアルゴリズムによる意思決定の時代に中小企業はどのように競争できるでしょうか?

人々が考えなければならない疑問の一つは、インターネット大手や世界的に急速に変化する消費財を扱う企業のような膨大なデータセットを持たない中小企業が、ビッグデータとアルゴリズムによる意思決定の時代にどうやって競争できるかということです。大企業がオンライン サービスのネットワーク効果を利用して主導的地位を強化することは、健全なイノベーション サイクルにとってリスクであり、おそらく人々はすでにこのリスクを認識しているでしょう。

しかし、Unravel Data Systems の共同設立者兼 CTO である Shivnath Babu 氏が指摘するように、インターネットとアプリ経済により、中小企業は依然としてアプリやオンライン活動から得たデータを活用し、市場に影響を与えることができます。おそらく、このことと、公共データソースからのオープンデータの台頭は、過去 20 年間に Google、Facebook、Amazon が成し遂げたように、世界を変える新世代のスタートアップ企業にとっての基盤となるでしょう。