AI技術は「新たな富の象徴」か
AI活用が本格化するほど重要になる「分析プロセスとデータの管理」 専門家が指摘
データ分析に関するカンファレンスで、専門家達は人工知能（AI）の業務利用におけるデータ管理の重要性、エッジ分析の可能性、EUの一般データ保護規則（GDPR）施行で起こり得る業界動向などについて予測した。
人工知能（AI）分析アプリケーションの業務利用は、今後12カ月は増加を続けるだろう。だが、その結果としてAI分析を動かすアルゴリズムを適切に管理し、編成するニーズも高まる。
これは2017年7月に米国オレゴン州グランツパスで開催した「Pacific Northwest BI & Analytics Summit」での予測の1つだ。ITコンサルタントとベンダー幹部のグループが一堂に会したこのサミットでは、ビジネスインテリジェンス（BI）、高度分析、データ管理のトレンドについて議論が交わされ、これらのトレンドの先行きを予測していた。他にもエッジ分析や、2018年にEUで施行される新しいデータプライバシー規則などのトピックにも注目が集まった。その中でも、予測に関して最も重要な議題となったのがAIだ。
「従来のツールと人間の知力では、多様なビッグデータを集めて蓄積しても、それを効率良く分析できないと考える企業が増えている」。こう述べるのは、コンサルタントのイブ・デ・モンシューイ氏だ。同氏は、マーケティングと戦略についてテクノロジースタートアップ企業を支援している。結果として、ビッグデータアプリケーションから実際にビジネス価値を得るには、AIアプリケーションがますます重要になると同氏は考えている。
「AIは新たなトレンドになっている」とデ・モンシューイ氏が発言すると、すぐさまIBMの幹部、ハリエット・フライマン氏は、AIを「新たな富の象徴」だと言い直した。
もっと考慮すべきAI管理
だが、企業でAI分析が一般的になると、そのプロセスを管理することが従来にも増して重要になり、管理の複雑さも高まると予測される。
「分析チームは、『AIシステムの構成』により多くの注意を払わなければならなくなる」そう主張するのは、コンサルタント会社TreeHive Strategyでプリンシパルを務めるドナルド・ファーマー氏だ。分析チームには管理と監視に関する詳細手順を導入することも求められるという。「企業で数百、数千という数のアルゴリズムを整備することになるためだ」とショーン・ロジャース氏がこれに同調する。同氏はベンダー企業Tibco Softwareで分析戦略部門のシニアディレクターを務めている。
Gartnerでアナリストを務めるメルブ・エイドリアン氏は、相互通信が可能であると同時に単独でデータを採取できるAI対応のツールとデバイスで構成されたネットワークについて予測する。「こうしたネットワークが進化するとはっきりすることがある。それはデータサイエンティストなどのアナリストは、従来の意味でのAIユーザーではなく、『AIシステムへの参加者』になるということだ」（エイドリアン氏）
取り組むべきもう1つの問題は、AIアルゴリズムによって予測される内容の不確実さのレベルだ。ファーマー氏は次のように語る。「AIベースの分析モデルは適切に設計していれば精密になる傾向がある。だが、その予測結果が100％正しい可能性はほとんどない。企業幹部がAIテクノロジーに絶対的な確実さを求めないように、こうした実情を説明する必要がある。物事がアルゴリズムによって推進される世界になるなら、その曖昧さを伝えることができなければならない」（ファーマー氏）
エッジ分析流行の兆し
「AI分析の利用増加に加えて、ビッグデータ環境では企業ネットワークのネットワークエッジで『伝送時』分析アプリケーションの導入が押し進められる可能性が高い」――そう話すのは、コンサルタント会社Intelligent Business Strategiesでマネージングディレクターを務めるマイク・ファーガソン氏だ。
モノのインターネット（IoT）では、デバイス、モバイルアプリ、株式取引システムなどから絶え間なくデータがストリーミングされる。そのため、こうしたデータ全てを中央のデータリポジトリに送り込んで処理と分析を試みるのは難しくなるとファーガソン氏は語る。同氏は、エッジ分析システムを備えたイベントドリブン型データアーキテクチャの開発が広がると考えている。こうしたアーキテクチャではデータの伝送時に自動操作をトリガーとする。「現代社会ではデータが停止することは絶対にない。これまでのやり方とは全く異なる」（ファーガソン氏）
企業は、EUの一般データ保護規則（GDPR）に準拠する際にさまざまな問題に直面する。GDPRは、データのプライバシーとセキュリティに関する厳しい規則を定めるものだ。欧州で操業する企業や、EU居住者の個人データを扱う企業がその規則の対象となる。
GDPRは2018年5月に施行開始するため、多くの企業に新しいデータ管理プロセスが必要になる。だがこのステップは、最終的にGDPRの破滅をもたらす一因にもなり得るとファーマー氏は述べる。事業コストが上がる恐れがあるためだ。「GDPRは崩壊する可能性がある。多くの企業は、GDPRによってビジネスのやり方を強制的に変えさせられるのは受け入れられないだろう」（ファーマー氏）
GDPRが崩壊しないとしても、多くの企業が影響を受けるため、「『新しい規則を広く強制するのは難しい』とEUの規制当局が考える可能性は高い」とエイドリアン氏は指摘する。だが、IT部門も企業幹部もGDPRに準拠する取り組みに危機感を失ってはならないと警告する。「EU当局者はどこかの企業を『みせしめ』にすることで、規則を守らせようと他の企業に迫るかもしれない」（エイドリアン氏）
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
事例
[株式会社マクニカ] アイカ工業に学ぶ脆弱性対策 情シスが把握できずにいたアセットも正確に把握 -
製品資料
[株式会社マクニカ] 「脆弱性総まとめ」解説 被害事例から考える必須の対策ポイント -
製品資料
[Splunk Services Japan合同会社] サイバー脅威「トップ50」完全解説ガイド、新たな攻撃手法に対抗するには -
製品資料
[株式会社うるる] 「入札市場」完全ガイドブック：メリットから資格取得のポイントまで -
市場調査・トレンド
[株式会社うるる] はじめての「自治体／官公庁入札」 必要な知識がすぐに学べる入門ガイド
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
2
Oracle巨大ITプロジェクトはなぜつまずいたのか 8年で導入1割、追加で170億ドル
-
3
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
-
4
「Linuxサーバの長期運用とRed Hat Enterprise Linux」に関するアンケート
-
5
「世界一給与にハングリー」な日本のエンジニアが“雇用の安定”を求める理由
-
6
「技術屋」で終わらないために 情シスが今取るべき認定資格5選
-
7
「攻撃側にナイフ、防御側にパン」 OpenAIの10億ドル支援に潜む危うさ
-
8
自宅のWi-Fiが「遅い」「途切れる」本当の原因は？ Dellが推奨する鉄則
-
9
AI基盤は本当に「オンプレ回帰」する？ Broadcomの言い分と企業の本音
-
10
「HDD終了」は本当か 巨大クラウド2社が下した大容量フラッシュへの決断
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
2
AIが「わざわざ使うツール」になっていない？ 業務で自然に使う導線にする秘訣
-
3
5回聞くだけじゃ足りない？ トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
4
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは？
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か？ 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
7
PostgreSQLの「機能」「性能」「運用」「拡張性」に関する悩みの解消法
-
8
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
9
Macの安全神話は崩壊？ 最新の脅威動向から見えた攻撃のトレンドと有効な対策
-
10
情報セキュリティ対策早分かりガイド：25の自社診断で弱点と解決策を理解
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー