知っておきたい「AIモデル開発」の裏側 専門家が考える“成功への近道”とは？：AI導入のよくある“つまずきポイント”

「AI技術を活用したデータ分析」の仕組みを構築する際、企業はどのようなポイントでつまずきやすいのか。AIモデル開発で定番の課題とその解決法を、AI専門家の大西 可奈子氏と考える。

[ITmedia]

　AI（人工知能）技術を使ってテキストや画像などを自動生成する「ジェネレーティブAI」（生成AI）の人気が過熱している。AIモデルとデータさえ用意すれば、「社内外からの問い合わせに気の利いた回答を返せるチャットbot」や「経営判断に役立つ洞察を導くデータ分析」が手に入る――。業務を一変させるほどの可能性を夢見て、自社の用途に最適化したAIモデル開発を検討する企業は後を絶たない。

　しかし、事はそう簡単に運ばない。昨今のDX（デジタルトランスフォーメーション）が一筋縄では進まないことから分かるように、新しい技術の導入にはさまざまな苦労が付き物だ。ソフトウェアパッケージの導入だけで全ての課題が解決するわけではなく、業務プロセスの見直しとともにソフトウェアのカスタマイズが必要になる場合がある。AIモデル開発も、単発の取り組みで達成できるものではない。成果を導くには試行錯誤を繰り返して試行回数を積み重ねる必要がある。

　AIモデル開発のプロセスで企業はどのような“つまずきポイント”に注意すればいいのか。AI専門家の大西 可奈子氏と議論する。