人工知能の実用化を加速させるには

人工知能と機械学習ソリューションは、今日、さまざまな業界の組織で一般的になりつつあります。組織が AI テクノロジーを効果的に実装するには、4 つのステップがあります。

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人工知能技術は急速に発展しており、さまざまな業界やビジネス分野で主流のアプリケーションとなっています。 2025年までに、人工知能とスマートマシンを組み合わせたソリューションが人々の日常生活で使用されるツールになるでしょう。

より多くの組織が AI ソリューションを導入し、AI がサプライヤーや従業員とのコラボレーションにどのような影響を与えるかを理解しているため、AI を正常に実装するための 4 つの重要なステップを以下に示します。

1. AI/MLの実装における組織の主要な役割を理解する

データ サイエンティスト、最高データ責任者、シニア データ エンジニアなどの役割は AI/ML システムの実装に不可欠ですが、実際の実装には次の 2 つの役割も重要です。

ビジネス データ アナリスト: この役割は、データの使用法を理解し、トレーニングおよび検証データセットの使用原則を学習するために重要です。彼らはデータの実用的な応用を理解しており、実装チームが効率的に作業できるよう支援できます。

機械学習エンジニア: この役割は重要ですが、組織は多くの場合、経験豊富なサードパーティと提携し、日常的なメンテナンスのためにスタッフを雇用します。組織は、ビジネス インテリジェンスの経験がある IT チーム メンバーを社内で探し、スキルを習得できるようにし、ビジネス業務に精通し、データ分析の経験があるチーム メンバーを確保する必要があります。彼らは通常、結果をすぐに理解することができ、請負業者またはサービス会社とのトレーニングと実践時間を通じてこれを達成できます。

2. 組織のニーズと望ましいビジネス成果を定義する

組織が新しいプロジェクトに着手する前に、解決すべき課題を把握し、その要件を定義する必要があります。 AI/ML ソリューションの実装についても同様です。

組織が問題点に対処するには、AI/ML ソリューションを導入する必要があります。組織によっては、AI や機械学習のテクノロジーが最先端のテクノロジーであるという理由だけで、そのテクノロジーを使いたいと考える場合があります。質問によっては、分析ツールやその他のビジネス コードを使用してのみ回答を求められる場合があります。人工知能と機械学習のソリューションは、組織が非常に大規模なデータセットを処理する能力を必要とする場合に最適です。

AI/ML ソリューションが適切なソリューションであると判断した後、このソリューションがどのように価値を追加するか、そして目標を達成するために必要なリソースを決定する必要があります。新しい製品やサービスを生み出す場合でも、ビジネスを拡大するために業務を改善する場合でも、最終目標を特定することで、持続可能な価値を実現しやすくなります。

3. 最初のステップに従ってデータセットを分析・作成し、徹底的にテストする

必要なデータや情報の種類を把握しておくことで、組織が誤った情報に時間を浪費することを防ぐことができます。バイアスを制御し、過剰適合や不足適合の可能性を減らすには、組織のチームが十分な時間内に主要な関係者とデータをレビューする準備をする必要があります。このステップは非常に重要です。適切な結果と継続的なメンテナンスを確保するために、必要に応じて見積りを 2 倍にする必要があります。

組織は、データ準備と密接に関連するステップであるデータ モデルを継続的にテストする必要があります。 AI/ML ソリューションのテストと運用に関する深い知識と経験を持つ専門家を獲得する必要もあります。テスト結果の信頼性を確保するには、データ セットと関連パラメータのエラーを迅速に識別できるスタッフがテストを実施する必要があります。

4. ソリューションを実装して、データ内の期待とバイアスを管理する

実稼働後は、AI/ML ソリューションの継続的な管理を担当するチームが、そのソリューションの価値と拡張能力に直接影響を及ぼします。組織は、コードの展開と同じ注意を払って AI/ML ソリューションを扱う必要があります。データ ガバナンスは、継続的に監視して確認および維持する必要がある主要な指標を組織が理解するのに役立つ重要な中核プロセスとして定義されます。そうしないと、大幅な修正コストが発生したり、結果が予期しない形で歪んだりする可能性があります。

多くの組織は、AI/ML ソリューションをできるだけ早く立ち上げたいと考えています。これに急いで取り組む組織は、最終結果とこれらのテクノロジーの真の能力を理解していません。さらに、組織が主張する価値がユーザーが期待する価値と一致することを確認することも同様に重要です。

AI/ML テクノロジーはビジネス モデルを根本的に変え、運用効率を向上させ、技術の進歩を促進し、従業員、顧客、利害関係者にとってより大きな価値を生み出します。