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。
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
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。
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
-
製品資料
[LRM株式会社] 「標的型攻撃メール」事例・サンプル集 -
製品資料
[LRM株式会社] セキュリティ教育はなぜ「年間計画」を立てる必要があるのか？ -
製品資料
[LRM株式会社] セキュリティの重要性が伝わらない…… 効果がない社員教育から脱却する方法 -
製品資料
[LRM株式会社] 「標的型攻撃メール訓練」導入ガイド 社員の意識を確実に高める仕組みの作り方 -
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
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
「VMware離れ」は本当か 3000社がVCF 9にかじを切った現実的な理由
-
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
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
-
4
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
-
5
「Microsoft 365」が乗っ取られる 跡形もなくMFAを破る手口
-
6
エンジニアが選考を辞退する本当の理由 7割が隠す“面接の違和感”とは
-
7
Netflixのバックエンドは「ほぼJava」 3000超のアプリを支える開発基盤の裏側
-
8
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
-
9
ISMSの“コンサル丸投げ”が招く数千万円の無駄 NTTドコモビジネスの脱出劇
-
10
AI全部入り「Microsoft 365 E7」に企業が二の足を踏む訳 移行意向はわずか4％
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
-
2
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
-
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
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
-
5
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？
-
6
「脱Excel」か「Excel快適化」か？ 現場にやさしい業務改善の進め方
-
7
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
-
8
マンガで解説：「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
9
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
-
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