業種を問わず、ほとんどの組織がAIとMLへの投資を積極的に行っている。その背景には、これらの新たなテクノロジーがビジネスにもたらす俊敏性の向上、プロセスの合理化といった成果が、組織のさらなる成長と発展に直結することが広く周知されてきたことがある。
実際にある調査によると、AIに対する投資は2025年までに2,040億USDに達する見込みであるという。
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AIとMLのポテンシャルを引き出せない問題
その一方で、AIとMLの導入を決定した、あるいは導入済みであるものの、これらがもたらす本来の価値を引き出せていない、いわゆる「機械学習の壁」に直面しているという声も散見される。
これは、AI、MLの導入やその活用のための実証済みの優れた方法が未だ確立されておらず、導入プロセスの途中段階で、コストや複雑さの点で不安になり、場当たり的な実装をしてしまった結果、その次の一歩が踏み出せなくなってしまっていることが原因だ。
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以下のリンク先からダウンロードできる資料では、AIとMLの導入プロセスにおいて、多くの組織が直面する典型的な課題として、サイロ化された未処理データの残存といったデータ戦略の不備、組織内のスキルギャップ対策の不足、適切な効果測定の方法が用意されていないことなどを挙げている。
併せて、これらの課題を解消したうえで、AIとMLがもたらす本来の価値を最大限引き出し、組織が導入後の次の段階に踏み出すための実践的な方法についても解説している。AIおよびMLの活用が進んでいない、頭打ちになっていると感じている組織にとっては、大いに参考になるはずだ。
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