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データ、アナリティクス、AIの2021年を占う(1)–DWHとデータレイク、民主化、倫理
2021.02.25

IT&ビジネス最新ニュース第114回

データ、アナリティクス、AIの2021年を占う(1)–DWHとデータレイク、民主化、倫理

すべてはAIのために、AIはすべてのために?

 2021年の予想には、AIと機械学習(ML)に関するものがかなりの数に上っていることは想像に難くないだろう。実際、その数はかなり多いため、いくつかの重要なカテゴリーに分類している。その中の1つは、AIがいかにして今まで以上に民主化され、アクセスしやすくなり、手に入れやすくなり、成熟するかというものだ。

 StarburstのBorgman氏は「MLやAIはより多くのユーザーベースにとって、アクセスしやすいものとなっていく」と述べるとともに、これまではAIの利点を享受する上でデータサイエンスの知識を必要としたが、今後は「組織において、よりインテリジェントな意思決定を行うためにデータへのアクセスを必要とする人であれば誰でも使えるように変わっていく」と述べている。Linodeで研究開発(R&D)のリードエンジニアを務めるAlex Pena氏は、AIの経済によってそのアクセシビリティーも改善されていくと考えており、「クラウドGPUサービスのコストが低下するとともに、小規模な企業もAIの利点を享受できるようになるだろう」と述べている。IntelliShiftのCTOを務めるRyan Wilkinson氏も同様の見方をしており、「AIをサポートするためのハードウェアを用いることで、クラウド上で動作するMLやAIのソフトウェアはある時点を境にして今まで以上の速度で成熟していく」と述べている。

 dotDataの創業者でありCEOでもある藤巻遼平氏は、非データサイエンティストによるAIへのアクセスのしやすさが改善される要因には、自動化されたML(AutoML)もあると考えており、「(2021年には)『ノーコード』を次の段階に押し上げるAutoML 2.0プラットフォームの興隆を見ることになるだろう」と予想している。また同氏は、AutoMLによってAIは予測分析というユースケースを超えた分野で用いられるようになるという手応えを感じており、その理由として「(AutoMLによって)重要であるものの、誰もが真実だと考えもしなかったような『未知の未知』というトレンドやデータパターンを発見できるようになり、企業に価値をもたらす過去のトレンドや出来事、情報に関する貴重な洞察が提供できるようにもなる」点を挙げている。

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責任ある倫理的なAI

※この記事はZDNet Japanから配信されています。

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