人工知能に分類される技術がブームだ。Dekate氏、ITが人工知能(AI)を理解しているかどうかが企業の業績を大きく左右するという。2018」で、AI時代に向けたデータセンター戦略について、なぜITがAIを理解する必要があるのか、IT担当がAIでやるべきことを助言した。コグニティブコンピューティングなどは現在「ハイプ期」にある。実際、Dekate氏によると「”AI”はGartner.comで最もよく検索されているキーワード」だという。エンドユーザーは機械学習や深層学習に対して過度な期待を持っており、現実の結果と異なる。ついて知見を深めるべき」とDekate氏、「これは事業部に外注できない。はハイプ期の真っ只中にある。Gartnerでは「2020年までにAI適用に失敗した組織の30%が、運用・財務面で立ちいかなくなる」という予想を立てている。AIはまだ早期段階にある。Gartnerが2017年末から2018年1月にかけて3000人の最高情報責任者(CIO)に行った調査では、「AIに投資済み、配備済み」と回答した人はわずか4%。残る96%のうち49%が「計画なし」となる。AIの計画を聞いたところ、(関心なし(14%)と行動計画なし(35%)を合わせた)49%が「AIに計画なし」と回答した。Americaなどの金融、Amazonに代表される小売、自動運転が進む輸送、安全保障での活用が目立つという政府など、あらゆる業界に渡るという。「あらゆる業界がAIにより破壊的な影響を受ける」とDekate氏は告げる。その前にDekate氏はAI取り組みの障害となっている要因を5つ挙げた。1)スキルセット不足、2)インフラの拡張性、3)管理の複雑さ、4)要求の増加、5)緊縮するIT予算、だ。機械学習ではデータの収集、モデルのトレーニング、トレーニングしたモデルの本番環境での利用、モデルからのフィードバックを戻して精度を上げていくことになる。精度が落ちれば再度データに戻ることになる。「これまでのIT組織はこのような煩雑さ、複雑さを扱ってこなかった。機械学習には新しいI&O視点が必要」とDekate氏はいう。機械学習と深層学習ではユースケースが大きく異なる点も説明した。サポートベクターマシン(SVM)、ディシジョンツリー、ランダムフォレスト、2層ニューラルネットワークなどの機械学習のアルゴリズムは、学校で学習できるものと同じであり、必要なデータはそれほど大きくなくていいし、計算能力も比較的小さくていいという。「機械学習にあたって複雑なハードウェアを調達する必要はなく、既存のものを使ってスタートできる」とDekate氏。SAPなどのベンダーは機械学習モジュールを提供しており、既存のスタックで始められると続ける。Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。ついて運営会社サイトマップ当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。