2021年に AI で成功するための 10 の鍵

(このブログポストは 10 Keys to AI Success in 2021 の和訳です)

PwC 社は、「AI は 2030 年までに最大で 15.7 兆ドルの波及効果を世界経済にもたらす可能性があり、その規模は現在の中国とインドの GDP 合計額を上回るものです」と報告しています。​​同レポートの推定では、AI は 2018 年だけで世界全体の GDP に 2 兆ドルの波及効果をもたらしています。AI ソリューションを導入することで組織は巨大な利益を得られますが、AI ドリブンな組織を実現するのは簡単なことではありません。

弊社の eBook『​2021 年に AI で成功するための 10 の鍵​』では、この課題にどう取り組むべきかをテーマにしています。DataRobot はポッドキャストシリーズ『​More Intelligent Tomorrow​』で AI、金融、数学、および軍事分野のソートリーダーをゲストに招き、AI と今後の可能性についてお話を伺っていますが、その内容を一部抜粋して掲載しています。ゲストへのインタビューでの話題は、信頼できる AI から、AI の民主化、さらに AI プラットフォームを構築するべきか購入するべきかまで多岐にわたっています。さらに、この eBook では、この課題が 2021 年および今後 10 年間に AI を導入する企業にもたらす影響について考察しています。

ここでは、この eBook で取り上げられている 10 のトピックのうち 3 つについて見ていきます。

• AI と ROI : 価値ある成果を迅速に実現する
• 組織全体での AI 民主化
• AI ソリューションを構築するか購入するかを判断する

AI と ROI : 価値ある成果を迅速に実現する

価値を得るための計画を立てずに AI をテストする時代は終わりました。データサイエンティストにとって、機械学習の可能性をあれこれテストするのは楽しいものですが、AI ソリューションに膨大なリソースを投資している企業には結果が求められています。AI の利用目的を定め、ROI を生み出す必要があるのです。

ポッドキャストでソートリーダーが指摘したように、素晴らしいソリューションを考えついても、誰かが抱えている問題を解決できないのなら、何の意味もないでしょう。データサイエンティストの取り組みがビジネス上の成果につながるようにすることが、非常に重要です。このつながりを築くことで、業務とリソースの投入を結び付けるバリューファーストの議論を始めることができます。

さらに、解決すべき問題を見つける必要があります。そのためには、まず「ゴール」を意識することから始めましょう。

AI は組織に根本的な変化をもたらすものであると考えてください。今すぐ最適化、自動化、ビジネス価値実現のための方法を見つけ、AI の成功をできる限り早期に達成しましょう。

組織全体での AI 民主化

ビジネス環境では、平均してデータサイエンティストの 30 倍ものビジネスアナリストがいます。AI を活用するということは、既存のプロセスや既存のチームで運用可能な一貫性のある AI 戦略を持つことです。

AIを民主化するためには、まずしっかりとした教育プログラムを構築し、AI がどんなものであるかをすべての人が理解できるようにすることが大切であるとソートリーダーは述べています。こうした教育プログラムを受講することで、従業員は個々の業務で AI を活用し、解析すべき新しい問題を見つけられるようになります。

次に必要なのは AI の責任者です。つまり、AI 化の進捗を把握し、それを支持する発言を役員会議で行えるスポンサーが必要です。経営幹部からの支持は不可欠です。各従業員の取り組みに賛同し、必要な時間とリソースを与えてくれるリーダーは、AI ドリブンな組織にとってかけがえのない存在です。

AI 施策を決める際、エンドツーエンドの AI チームがどのようなものになるのかもっと考える必要があります。機械学習を理解している人を多数雇うことだけが成功の鍵ではありません。それよりもはるかに深いところに目を向けてください。解決しようとしている問題を理解している人が必要になります。

AI ソリューションを構築するか、購入するか？

AI プラットフォームを購入するか構築するかを決めるにあたって、ソートリーダーが勧めていることがいくつかあります。彼ら全員が同意しているのは、たとえ何であろうと、すでに存在しているものを作ろうとはしないということです。それは時間の無駄です。それよりも、組織は自分たちでできるものを構築し、残りを購入検討する必要があります。

まず、組織全体を評価することから始めて、再利用できる機会を発見してください。他のグループの取り組みを学習し、その知識に基づいて構築できるのか自動化で埋めていく必要があるのかを把握します。組織内でこのプロセスを実施し、他の領域から知識を流用することで、多くのことを学習できます。

ソートリーダーによると、ベンダーの製品がすぐに使えることはほとんどありません。通常は、アルゴリズムを共同開発し、実際にビジネス価値を実現できるようにそのアルゴリズムを使用する必要があります。規模を拡大し、競合他社に打ち勝ち、社内の人材を多忙な業務から解放したいのであれば、購入もオプションとして視野に入れてください。

AI で成功するための 10 の鍵

AIを成功させるための10の鍵を詳しく知りたい方は、以下を含む残り 7 つのトピックも取り上げている eBook を是非ご一読ください。

• 透明性のあるストーリーテリング
• ガバナンス
• 信頼できる AI
• AI の拡張
• ビジュアルデータや地理空間データを始めとした各種データの使用
• MLOps
• AI とテクノロジーの次の展開を予測