好きでも嫌いでも、無視することはできません。そうです、私たちは人工知能 (AI) と、それに伴う機械学習 (ML) の魔法について話しています。2020 年以降、ほとんどの企業は、生き残るために即興でデジタル テクノロジーを採用せざるを得ませんでした。多くの企業の CEO や主要な利害関係者は、自動化されたデータ駆動型のビジネス プロセスを採用し、昔ながらの従来のやり方を捨てる準備ができていました。
パンデミック以降、あらゆる規模の企業がデジタル変革を優先してきました。過去数年間で人気を集めたイノベーションやテクノロジーの中で、AI のサブセットである機械学習は、導入の面で明らかな勝者として浮上しました。
モバイル バンキングからソーシャル メディアでのコンテンツの推奨まで、機械学習は徐々に私たちの生活に欠かせないものになってきています。機械学習は、さまざまなビジネスや業界を変革する力を持つ、止められない力として、その存在感を高め続けています。
機械学習のメリットを理解しているにもかかわらず、多くの企業はさまざまな理由で機械学習を導入できません。新しいシステムを統合し、ビジネスに新しい変更を導入するという考えだけでも、少し不安を感じるかもしれません。しかし、長期的には、これらの変更には多くのメリットがあり、それについてはこの記事の後半で説明します。
機械学習とは何か、なぜ機械学習を採用するのが良いのか、そして企業はどのようにそれを実行できるのかを見てみましょう。また、企業の機械学習の取り組みがどのようなものかを説明した、興味深く洞察に満ちたホワイトペーパーもご覧ください。
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機械学習とは何ですか? AIとどのように関連していますか?
前述のように、機械学習は AI のサブセットです。これにより、機械は過去のデータを考慮して傾向を特定し、人間の介入なしに予測を行うことができます。
機械学習は、アルゴリズムを利用してパターンを識別し、反復的なプロセスで開発し、膨大な量のデータから貴重な情報を抽出します。モデルとして機能する可能性のある事前に決められた方程式に依存するのではなく、ML アルゴリズムは計算技術を使用してデータから直接学習します。
機械学習の概念は新しいものではなく、第二次世界大戦ではエニグマ暗号を解読するために使用されましたが、増大するデータ量と多様性に対して複雑な数学的演算を自動的に実行する機能は、最近のイノベーションと言えます。
昨今、ビッグデータ、IoT、ユビキタスコンピューティングの発展に伴い、機械学習はさまざまな業界のさまざまな分野における問題解決に欠かせないものとなっています。機械学習モデルが使用される主な分野には、次のようなものがあります。
- 計算金融
- コンピュータービジョン
- 計算生物学
- 製造業、自動車、航空宇宙
- 自然言語処理
ビジネスにおけるAIの重要性 - その理由を知る
「ヘイ アレクサ、電気をつけて」。これは AI のソーシャル アプリケーションの簡単な例です。AI はスマートフォン、バーチャル アシスタント、家庭用デバイスなどにも広く使用されています。これらは AI のソーシャル アプリケーションですが、企業レベルの AI アプリケーションはまったく異なります。企業における AI の使用ははるかに複雑で、規模も大きく、ビジネス内の多数のプロセスとシステムで構成されます。
そこで重要な疑問は、なぜ企業は AI を導入する必要があるのか、ということです。
- AI は主に、コスト、リソース、時間を節約するために、いくつかの定期的なタスクを自動化するために使用されます。
- AI は、セキュリティ システムやチャットボットなど、さまざまな形で企業に追加のインテリジェンス レイヤーを作成します。
- AI は、ビジネス インテリジェンス ソリューションを大幅に強化し、ディープラーニング、機械学習、予測分析を通じてビッグ データを評価する上で重要な役割を果たします。
- AI は、アルゴリズムが自ら学習するためのフィードバック ループを構築することで、貴重で正確な洞察を提供します。
- AI はデータの力を活用し、企業がデータ主導のモデルを採用して意思決定を改善できるようにします。
機械学習を導入するための重要なヒント
近年、機械学習への関心が着実に高まっていることは間違いありません。今日では、機械学習の利点に関する認識もあらゆる規模の企業で高まり、機械学習の需要も高まっています。
こうした前向きな傾向にもかかわらず、機械学習の導入はまだ初期段階にあります。機械学習と AI への関心は高いものの、多くの企業はすべての業務に機械学習を導入していません。機械学習モデルが世界中で主流として受け入れられるまでに、ほぼ 20 年かかりました。ビジネスに機械学習を取り入れる方法をお探しですか?
読み進めて確かめてください。
これらのプラクティスは、企業が調査と評価の段階から実装の段階に移行するのを支援できます。また、これらのプラクティスは、機械学習から最適な価値を引き出すのにも役立ちます。
社内に新しい機械学習の役割を作成する
機械学習を自社に導入する方法を考えているなら、まずは自社に導入できるさまざまな機械学習の役割を特定することから始めましょう。たとえば、機械学習モデルの作成と展開を主に専門とする機械学習エンジニアやデータ運用スペシャリストを自社で雇用できるかどうかを確認します。
プロセスに新しい機械学習モデルを導入した組織の中には、新しい職種の空きポストを創出しているところもあります。これには、データ エンジニア、ディープラーニング エンジニア、データ サイエンティストなどが含まれます。
過去の傾向から判断すると、機械学習に特化した職種の数が世界中で着実に増加していることは、この技術がいかに普及したかを示す重要な指標です。簡単な例を見てみましょう。
データ サイエンティストの役割は、主にデータ プロジェクトに取り組む人を表すために 2008 年に初めて導入されました。今日では、テクノロジー分野の企業の 50% 以上がデータ サイエンティストを雇用しています。さらに、データにより、機械学習の役割の導入や人材の雇用に取り組んでいる組織は、障壁を乗り越えてソリューションを提供できる可能性が非常に高いことが明らかになっています。
機械学習プロジェクトの成功パラメータを定義する
起業したばかりの企業や経験の少ない企業は、機械学習プロジェクトが成功したかどうかを正確に判断するために、主にプロダクト マネージャーに依存しています。ただし、最大規模で最も経験豊富な組織では、状況は少し異なります。大企業では、データ サイエンティストがすべての主要な機械学習プロジェクトに関連する目標と主要な優先事項を定義します。ここで、データ サイエンティストは、プロジェクトが成功したかどうかを評価する責任があります。
非常に大規模で確立された企業の回答者は、機械学習メトリクス、ビジネスメトリクス、統計メトリクスなど、さまざまな成功メトリクスを活用して、自社の成功を特定しています。
機械学習プロジェクトを処理するための適切な専門知識とスキルを持つリソースの需要が高まっています。彼らの経験と知識は、成功のパラメータを定義し、より良い結果をもたらす改善されたビジネスモデルを作成するために非常に重要です。
モデル構築と機械学習は異なるものなので、そのように扱う
企業のビジネスリーダーや主要な意思決定者であれば、カンバン、スクラム、リーン開発など、ソフトウェア開発中に使用されるアジャイル手法について聞いたことがあるかもしれません。機械学習モデルが世界中の多くの組織でますます普及するにつれて、多くの専門家が機械学習モデル開発中にこれらの戦略を展開する際の落とし穴を指摘しています。
現在、根本的な考え方の転換が非常に重要です。また、機械学習開発とソフトウェア開発はまったく異なる世界であることを理解することも重要です。
現在でも、データ コミュニティは開発ライフサイクルのさまざまな側面を管理および合理化するためのツールを開発しています。これには、モデルの展開、運用、監視が含まれます。ベスト プラクティスとツールは着実に生まれていますが、モデル ライフサイクル管理はまだ初期段階にあると言っても過言ではありません。
モデル構築チェックリストを作成する
企業は、進化する規制やプライバシー法の下での事業運営方法を進化させる必要があります。小規模から大規模まで、多くの企業が機械学習の分野に参入しています。新しい企業は、予期せぬ規制や運用上の障壁に何度も遭遇しますが、経験豊富な企業はこれらの障害を回避してきました。
長年の経験を積んだ大手企業は、堅牢なモデル構築チェックリストを順守しています。こうしたチェックリストは、最適な透明性とデータ プライバシーを確保するために企業が維持する必要のある標準を定義します。企業は、自分たちを保護する最新の法律や規制に準拠する必要があるため、データと透明性のチェックは非常に重要になっています。たとえば、欧州の一般データ保護規則 (GDPR) などです。
GDPR では、「プライバシー バイ デザイン」、つまり後から考えるのではなく設計プロセスの最初からデータ保護を組み込むことが求められています。その結果、より多くの企業が機械学習のチェックリストにプライバシーを含める必要が出てきます。まだ始めたばかりの企業の多くにとって、プライバシーを保護する分析と ML のためのツールとテクニックの出現は、新しい法律と一致しています。
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手遅れになる前に今すぐ行動しましょう。機械学習こそが前進への道です
機械学習には計り知れない可能性があるということは、誰もが知っていることです。業界の専門家は、機械学習を「未来のテクノロジー」とさえみなしています。そのため、意思決定を改善し、競争の激しい市場環境で競争力を獲得するために、機械学習を採用する組織が増えています。
ただし、企業の既存のプロセスに機械学習モデルを統合するのは簡単ではありません。戦略的な計画、詳細な分析、体系的なアプローチが必要です。この記事で紹介したポイントが、企業の機械学習導入のきっかけになれば幸いです。
組織の理想的な機械学習の取り組みについて詳しく知るには、洞察に富み、考えさせられるこのホワイトペーパーをお読みください。
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