企業が機械学習を導入する際に直面する課題

機械学習は非常に重要な技術です。現在、50%以上の企業が機械学習の導入を検討または計画しており、企業のデジタル変革において重要な役割を担うようになっています。

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しかし、機械学習を実装する際に、企業はポジティブな側面だけを見て、直面することになる機械学習の課題が数多くあることを忘れてしまう可能性があります。これらの機械学習の問題を解決することは、デジタル変革イニシアチブの成功に不可欠です。企業が機械学習を導入する際に直面する 7 つの課題単純な機械学習プロジェクトであっても、多くの企業はその取り組みを始めたばかりです。機械学習のプラスの意義を説明することによってのみ、企業は機械学習を導入する意欲を高めることができます。ここでは、企業が機械学習の実装をより深く理解し、それが自社に適しているかどうかを判断するために対処する必要がある 7 つの機械学習の課題を紹介します。 （1）時間のかかる導入一部の企業では、機械学習のアイデアを組織内に完全に実装するには約1年かかると言われています。このようなリードタイムは望ましくありませんが、単純な機械学習プロジェクトでも実装に数か月かかる場合があります。理由は簡単です。機械学習は新興技術であり、企業は組織にとってのその可能性をまだ十分に認識していない可能性があるからです。 ·企業は、時間のかかる従来の「試行錯誤」に頼りたがる場合があります。機械学習でこれらの問題を解決する方法は、非常に小規模に機械学習を展開し、他の機能での実行可能性を検証できるようにすることです。 （２）成果物の過大評価· 組織は、機械学習やディープラーニングのプロジェクトが組織の期待よりも良い結果をもたらすと信じることに苦労するかもしれません。機械学習は本質的にこれに関するものであり、結果を迅速かつ正確に提供することを約束します。しかし、多くの場合、企業はそうではないことに気づきます。機械学習とディープラーニングを実装するには、大量のデータを処理する必要があり、すぐに失敗する可能性があります。機械学習の最高の問題と解決策には、テクノロジーが実際にデータからすべてを学習するため、時間とリソースが必要です。 （3）データが利用できない：組織は機械学習プロジェクトのためにデータを処理する方法を知っているかもしれませんが、データの可用性は大きな課題となる可能性があります。多数のコンポーネントを含むデータは、機械学習モデルに実際に価値をもたらすものではありません。一方、企業はデータが重要であることを認識していますが、どのようなデータが必要なのかを必ずしも把握しているわけではありません。機械学習は非構造化データでも同様に機能しますが、企業は構造化データから目に見える結果を得たいと考える場合があります。 （4）データセキュリティの問題今日の機械学習における最大の課題の1つはデータセキュリティです。企業は大量のデータを収集しますが、セキュリティは常に懸念事項です。機械学習モデルは本質的に機密データと非機密データを区別できません。侵害されたサーバーに保存された機密データは、機械学習プロジェクト全体を弱体化させる可能性があります。企業はまずデータを暗号化し、機械学習モデルが安全にアクセスできるサーバーに保存する必要があります。機密データは意思決定者のみが監視できます。 （5）スケーリングの課題Algorithmia の調査によると、機械学習を使用している大企業の 58% が、計画のスケーリングに課題があると報告しています。スケーラブルな機械学習の問題のほとんどは、ハードウェアの問題、モジュール性、またはデータが利用できないことが原因で発生します。現在でも、ほとんどの企業は、データの種類ごとに異なるストレージスペースを提供する従来のデータ処理システムを依然として使用しています。機械学習はそのようには機能しないため、スケーリングが困難になります。企業には、機械学習プロジェクトが単一のソースからデータにアクセスするための集中型データハブが必要です。機械学習モデルのデータ処理が大幅に簡素化されます。 （6）機械学習の専門家の不足 多くの開発者がすでに機械学習の取り組みを始めていますが、熟練した機械学習の専門家の不足は、依然として機械学習における最大の課題の 1 つです。企業は、自社の要件を満たす開発者を見つけられない可能性があります。現在でも、複雑な機械学習アルゴリズムを理解するために必要なスキルは限られています。適切な機械学習の専門家がいなければ、企業は実装においていくつかの課題に直面する可能性があります。企業は、機械学習の専門家を擁する他の組織とのコラボレーションを求める必要があります。 （7）導入コストが高いおそらく機械学習の最大の問題は、導入コストが高いことです。機械学習を実装するには、高度な専門スキルを持つデータサイエンティスト、プロジェクトマネージャー、開発者を採用する必要があります。 · 人材不足により、経験豊富な専門家の採用コストが高くなり、採用が困難です。一方、機械学習プロジェクトでは大量のデータを処理する必要があるため、展開には追加のインフラストラクチャが必要になります。適切なインフラストラクチャがなければ、テストは困難になります。テストなしでは、正しい実装が機械学習の主な課題となります。この問題を解決するには、企業は機械学習の専門家やサービスを提供できる企業に相談する必要があります。コストは削減されませんが、実装コストは比較的安価になります。機械学習のメリットは課題を上回ります。企業が適切なチームを持ち、タイミングが適切であれば、機械学習の実装におけるすべての課題を克服できます。これらの課題は、企業が機械学習モデルを導入する際に直面する複雑さを増すだけです。企業はこれらの機械学習の問題を心配する必要はありません。少しの忍耐で、生産性、効率性、従業員の職務満足度の向上など、劇的な結果が得られます。したがって、機械学習に関しては、企業は「迅速に行動して物事を破壊する」アプローチに従う必要があります。同じアプローチに従うことで、企業は初期段階で機械学習のすべての課題を理解し、モデルを最大限活用できるようになります。

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