Gartnerのアナリストが提言

AIプロジェクトの難易度を図表で理解、企業が考えるべきその優先度とは（1/2 ページ）

Gartnerのバーン・エリオット氏がAIへのアプローチとしてCIOに推奨するやり方は、AIプロジェクトを投資ポートフォリオのように扱い、ハイリスクとローリスクの複数のプロジェクトを同時に進めるというものだ。

公開 2018年05月02日 05時01分

著者

Nicole Laskowski

[TechTarget]

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　エンタープライズAI（人工知能）プロジェクトを立ち上げるには目的とユースケースが不可欠だが、これに加え現実を十分に認識することも重要になる。こう語るのは、Gartnerのアナリスト、バーン・エリオット氏だ。

　どのようなAIプロジェクトでも、CIOは以下のことを行う必要がある。

投資に見合う利益を得るのに必要な基盤テクノロジーを緻密に計画する
データの品質を評価し、機能モデルを生成できるほどクリーンかどうかを判断する
AIプロジェクトを立ち上げるのに必要な技術スキルが組織に備わっているかどうか判断する

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　これが全てではない。AIプロジェクトを早急に進める準備が整っていないのであれば、CIOは金融アドバイザーのように思考する必要があるとエリオット氏は提案する。AIからメリットを得るには、CIOは1つのAIプロジェクトに全てを懸けてはいけない。複数のプロジェクトに投資するのが望ましい。ローリスクローリターンのプロジェクトとハイリスクハイリターンのプロジェクトを同時進行する必要がある。

　全てのAIプロジェクトが同じ価値で作成されるわけではない。仮想アシスタントを使ってカスタマーサービスをサポートするなど、段階的に品質を向上させるプロジェクトもある。こうしたAIアプリケーションは競合他社との差別化をもたらすわけではないが、AIプロジェクトの着手には適している。エリオット氏は2017年5月にGartnerが公開した、企業にAIを導入するためのオンラインセミナーでそう語っている。

　一方、より戦略的な性質を持ち、企業が競争上の優位性を求めるAIプロジェクトもある。エリオット氏によると、こうしたプロジェクトには「企業がアクセスできるデータ」や「運営特有のデータ」がかかわることが多いという。こうした戦略的AIプロジェクトの例には、治療を強化するために医療機関が導入する対話型患者アシスタントなどがある。こうしたプロジェクトは段階的に品質を上げていくAIプロジェクトに比べて多くの時間、スキル、実験を必要とする。

AIの難易度を示すバリューチェーンとは

　エリオット氏は、AIプロジェクトの難易度を目に見える形にする方法の1つとしてGartnerの「AIバリューチェーン」を紹介する。これは、AIプロジェクトの目的を「複雑性」「必要な専門知識」「プロジェクト例」「テクノロジー」別に分類した図表になっている。

Gartnerの「AIバリューチェーン」《クリックで拡大》

　このバリューチェーンには、項目の1つとして「コアAIリサーチ（Core AI Research）」というカテゴリーがある。コアAIリサーチは、データサイエンスと機械学習の専門知識を必要とし、研究機関が実施するのが一般的だ。また、Salesforce.comの「Einstein」やMicrosoftの「Microsoft Office」などのエンタープライズアプリケーションに埋め込まれるパッケージAIソリューションというカテゴリーもある。

　この2つの間のカテゴリーには、ソリューション開発（Solution Development）がある。エリオット氏によれば、ソリューション開発にはテクノロジーに関する幅広い専門知識と大量のリソースが必要になるという。ソリューション開発には、複雑性が異なる2つの種類がある。そのうち複雑性の高いソリューション開発を通常特徴付けるのが「（機械に視覚を与える）コンピュータビジョンなど、何らかのアルゴリズムの使い方を確かめるためにGoogleやMicrosoftなどのAPIを活用する大企業」だ。

　一方、複雑性の低いソリューション開発は、AIアプリケーションプラットフォームを利用する。このプラットフォームは「ドラッグアンドドロップ」環境を提供して、エンタープライズアーキテクトが（言語を理解してユーザーのタスク完了をサポートする）チャットbotや仮想アシスタントなどを統合できるようにする。「今、最も活気付いているのは、企業開発者が独自にソリューションを構築できるようにするためのプラットフォーム市場だ」とエリオット氏は話す。

　同氏によると、AIバリューチェーンの図表を左から右へと移動するにつれ、プロジェクトを順調にスタートさせて目的を実現する際のリスクや時間、コスト、必要なスキルが少なくなる。同時に、戦略的差別化を図る可能性も小さくなる。

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Nicole Laskowski

「CIO Dive」編集ディレクター

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