IT プロフェッショナルが CIO に人工知能について知ってほしい 9 つのこと

[51CTO.com クイック翻訳] 最高情報責任者 (CIO) と IT リーダーは、人工知能の実際の導入について深く理解する必要があります。そうしないと、人工知能の影響を過大評価したり、過小評価したりする可能性があります。

機械学習やディープラーニングから自然言語処理 (NLP) やコンピュータービジョンまで、AI の機能は急速に進歩しています。 「AI技術の進歩のペースが速いため、CIOが進歩と発展についていくのはこれまで以上に困難になっており、多くのCIOにとってAIの機能を理解することは課題となっている」とISGコンサルティングの認知自動化およびイノベーション技術研究ディレクター、ウェイン・バターフィールド氏は述べた。

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エベレスト グループのデジタル、クラウド、アプリケーション サービス研究担当副社長、ユガル ジョシ氏は次のように説明しています。「CIO にとって、AI テクノロジーを深く理解し、導入に現実的なアプローチを取ることは不可欠です。今後 5 年間で AI がどう進化するかを理解する必要があります。そうしないと、AI がビジネスや IT に与える影響を過大評価したり、過小評価したりするリスクがあります。」

さらに、さまざまな業界のユーザーの間で、AI を活用した変革に対する前例のない需要が高まっています。 「CIO が自社のビジネスにとって最善の決定を下すには、現実と AI 開発者のマーケティング戦略を区別することがこれまで以上に重要になっています」とジョシ氏は語った。

人工知能について知っておくべき9つの現実

企業内での人工知能の応用を検討する IT リーダーが増えています。ただし、AI を活用した取り組みは、必ずしも従来の IT アプローチに適合するわけではありません。

デジタル変革の取り組みを推進するために、人工知能に精通した IT プロフェッショナルを採用する CIO が増えています。しかし、これらのチームメンバーは、IT リーダーが AI についてより深く理解し、より適切なサポートを受けられるようにしたいと考えています。 CIO が人工知能について知っておくべき 9 つの事柄は次のとおりです。

1. AIは単なる技術ではない

「実際、AI は特定の問題を解決するために使用される一連の技術であり、AI という用語は非常に広範で一般的なものです」とバターフィールド氏は述べました。「簡単に言えば、AI は一般に、データに基づいて回答や予測を提供することを念頭に設計されており、そこからさまざまな分岐技術や機能が生まれます。」

自然言語処理 (NLP) は、電子メール処理の自動化、マシンビジョンによる製品ラインの品質評価、高度な分析によるネットワーク障害の予測などに使用できます。 「CIOは、自社のビジネスに関連するAIバリューチェーンを理解し、AIがビジネスのために解決できる問題を根本的に理解していることを確認する必要があります」とバターフィールド氏は述べた。

2. AIは万能薬ではない

「AI にはさまざまな期待があり、その期待に応えられるようにしたいものです」と、ミシガン工科大学コンピューティング学部のコンピューター システム准教授で、コンピューティングおよびサイバー システム研究所所長のティモシー ヘイブンス氏は語ります。「CIO は AI の限界について適切な理解を持つ必要があります。そうすることで、自らの期待を予測し、検討している AI ソリューションを適切に評価できるようになります。」

たとえば、機械学習技術は、代表的なデータや経験に基づいて、プロセスの非常に複雑な暗黙的なモデルを生成できます。つまり、機械学習アルゴリズムは、何百万枚もの猫の写真や「猫ではない」写真を見て猫を認識することはできますが、猫の鳴き声やその他の特徴で猫を認識することはできません。

3. AIを活用したプロジェクトでは、投資収益率に関してより忍耐強くなる必要があります

AI への投資収益を得るには、一般的な IT イニシアチブよりも多くの忍耐が必要になります。エベレスト グループが 200 名を超える世界中の IT リーダーを対象に実施した調査では、回答者の 84% が「長い待ち時間」を課題とみなしていることがわかりました。 「CIO は、こうした長い待ち時間にイライラしたり失望したりするのではなく、その理由を認識する必要がある」と Joshi 氏は言う。

4. 多くの人がデータの力を過小評価している

場合によっては、適切なデータ ガバナンスが実現されない可能性があります。データは人工知能の原動力です。したがって、あらゆるデータ チームは最初から AI 戦略の開発に関与する必要があります。 「人々の期待は、利用可能なトレーニング データを上回ることがよくあります」とヘイブンス氏は言います。何百万枚もの猫の画像の中から猫を検出する機械学習アルゴリズムを開発することは可能だが、たった 1 枚の猫の写真から特定の猫を検出できるアルゴリズムを開発するのは難しいと彼は言います。

「CIO は、インテリジェント システムを作成するために必要なデータ処理の量を理解する必要があります」とジョシュは述べています。「その結果、CIO は、企業が AI システムを構築または使用するためのデータと能力を持っているかどうかを判断する必要があります。」

ヘイブンス氏は、CIO に対し、トレーニング データがどこから来るのか、アルゴリズムがどのように評価されるのかを理解するようアドバイスしています。 「アルゴリズムが、これまで見たことのない実際のデータで実証されているかどうかが問題だ」とヘイブンズ氏は語った。

ほとんどの企業はデータの重要性を認識していますが、それに多額の投資をしている企業はほとんどありません。 「これらの組織では、人事や財務などの他の機能がデータ運用よりもはるかに大規模です」とジョシ氏は言います。「CIO は支出能力と、どのようなスキルに投資する必要があるかを理解する必要があります。」

5. データサイエンティストを過小評価しない

キャップジェミニの北米 AI および分析担当副社長であるダン・シミオン氏は、データサイエンスや AI の卓越センターがどこに属すべきかについて議論が頻繁にあると指摘しました。 CIO の中には、データ サイエンティストは IT 部門で働くべきだと考える人もいますが、一方で、データ サイエンティストはビジネス部門で働くべきだと主張する人もいます。 「CIO はデータ サイエンティストの役割を過小評価しないようにする必要があります」とシミオン氏は述べ、データ サイエンティストは記述データを視覚化するだけでなく、人工知能や機械学習の技術を使用してビジネス上の問題を解決することもできると指摘しました。

「AIプロジェクトの潜在能力を最大限に引き出したいCIOは、データサイエンティストの知識とスキルを認識し、彼らが最大の価値を生み出せる機会を提供する必要がある」とシミオン氏は述べた。

6. AIには大規模なインフラが必要

したがって、企業の運用チームは人工知能の成功または失敗に非常に重要になります。実際、Everest Group の調査によると、組織の 61% が、運用チームのリーダーが AI アプリケーションを主導する責任も負っていると回答しています。

「クラウドやSaaSベンダーのクラウドベースのAIサービスを活用する企業が増えていますが、そのような取り組みを拡大し、必要な戦略を策定するには運用チームが不可欠です」とジョシ氏は語った。

IT リーダーの最も重要な役割の 1 つは、企業の AI 変革をサポートし、維持するために必要な技術要件を理解することです。 「企業が AI の取り組みを成功させるには、CIO は AI テクノロジー スタックが企業のテクノロジー開発に追いついていることを保証しなければなりません」とシミオン氏は述べています。

7. 部門横断的なチームは必須

多くの従来の IT プロジェクトとは異なり、AI イニシアチブでは、データ分析、インフラストラクチャ、アプリケーション、データ管理、ビジネス全体のコラボレーションが必要です。 「CIO はより先見性を持ち、個人の仕事だけでなく、成果に対して集団で責任を負う部門横断的なチームを構築する必要がある」とジョシ氏は述べた。

8. AIと人間の学習方法は異なる

人々が「知能」という言葉を頻繁に使っているにもかかわらず、AI は本質的に適応性があるわけではありません。 「AI アルゴリズムは、設計された目的にしか適しておらず、人間に似ているが AI の観点からはそうではない問題に適用すると、奇妙な形で失敗することが多い」とヘイブンス氏は言う。たとえば、都市環境で車を運転するように訓練された AI アルゴリズムは、田舎での運転では失敗する可能性がある。

9. 組織の成果を優先する

企業は効率性の向上を目指していますか? 顧客またはユーザー エクスペリエンスを変更したいですか? まったく新しいビジネス モデルを作成したいですか? CIO は、企業が AI アプリケーションからどのような価値を得たいと考えているかを理解する必要があります。 Everest Group は、効率、有効性、経験、開発という 4 つの共通ビジネス要素を特定しています。 CIO は、AI の導入とそれが組織に与える影響に関して過大な期待を管理する必要もあるかもしれません。

原題: 人工知能 (AI): IT プロフェッショナルが CIO に知っておいてほしい 9 つのこと、著者: Stephanie Overby

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