高度な技術をどうサポートするか

CIOが機械学習から逃げられなくなる日（1/2 ページ）

機械学習を企業に導入する流れをCIOはどのようにサポートできるだろうか。恐らくはデータレイクの構築から始めることになるだろう。

　人工知能（AI）はベンダーや報道機関がもてはやしているテクノロジーだが、その花形は機械学習だ。事実、機械学習は最近非常に普及しており、機械学習とAIを同じ意味で使用する企業もある。

　だが、両者は同じテクノロジーではない。AIはソフトウェアbotから実際のロボットまで、あらゆるものを指すが、機械学習は具体的には「統計モデルを使用してデータからパターンを推論するもの」を指す。

　機械学習を他社との差別化要因にすることを計画している企業のCIOにとっては、その高度な技術をどうすればサポートできるか、漠然とした疑問が浮かぶ。CIOは最初から新たに考えるのではなく、家具EC大手のWayfairの戦略を手本にすることができる。Wayfairでチーフアーキテクトを務めるベン・クラーク氏は、機械学習の企業への導入を実現するため、データの品質よりもデータへのアクセスに目を向けている。

機械学習の台頭

　データサイエンスを正式に実践していない企業でも、機械学習を全く知らないということはない。チャットbotや対話型ユーザーインタフェースのサポート、IT運用ログの分析、不正の検出など、機械学習は至るところで使われている。SiliconAngle Mediaの調査部門Wikibonでアナリストを務めるジェームズ・コビーラス氏は「CIOはいろいろな意味で幅広い目的を持ち、多くの機械学習を扱っていると考えられる」と話す。

　機械学習は大きく広がり、そのプレゼンスを増している。市場調査会社MarketsandMarkets Researchは、機械学習市場の2017年の規模は141億ドルだったが、2022年までに881億ドルに増加すると予測する。他にも、Grand View Researchは、機械学習のサブセットに当たるディープラーニングの市場規模が、2025年までに102億ドルに達すると予測している。

　だが、機械学習を導入する企業の多くが利用するテクノロジーは、社外のアプリケーションサービスのバックグラウンドで使われている機能だ。

　機械学習を組み込んだツールに投資することが企業の現状維持に役立つのは確かだが、市場での戦略的な差別化にはならない。こう語るのはCimphoni Consultingの共同設立者兼パートナーのブレント・リーランド氏だ。同氏はTrek Bicycleの前CIOでもある。

　「多くの企業にとって、こうしたツールへの投資が機械学習との出会いになる。だが、競争で優位に立てるわけではない」（リーランド氏）

　企業で機械学習のコンピテンシーを築く好機が訪れている。Gartnerが3000人以上のCIOとIT部門の上級幹部を対象に調査した2018年の報告書によると、AIに投資し導入している企業は4％にすぎないという。また、今のところAIには関心がないと答えた企業は3倍以上の14％と報告されている。

この記事の著者

関連記事

• 

  人工知能（AI）と機械学習データの課題、予測不能な世界を予測するには？

• 

  人工知能（AI）インフラの基本要素、求められる戦略は？

新着ホワイトペーパー PR

• 製品資料
  [株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド：人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる
• 製品資料
  [株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？　シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
• 製品資料
  [株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？　PLMとの融合で実現する高速開発
• 事例
  [日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？　「新たな働き手」を支える3要素とは
• 製品資料
  [日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣