最近、Appenが発表した2024年版「人工知能の現状に関するレポート」が大きな注目を集めています。このレポートは、500名以上のアメリカのIT意思決定者を対象とした調査に基づいており、過去1年間で生成AIが17％増加したことを示しています。しかし、この成長に伴い、企業はデータ管理において大きな課題に直面しています。
Appenの戦略責任者であるSi Chen氏はインタビューで、AIモデルの適用がより複雑で専門的な分野に拡大するにつれて、データへの要求も高まっていると述べています。データがあるだけでは不十分で、企業が必要とするデータは正確で多様であるだけでなく、明確なラベル付けがされており、特定のAI使用事例に適合している必要があります。
生成AIの適用範囲はIT運用から研究開発まで拡大しており、企業はこぞってこの技術を活用して効率性を向上させています。しかし、この分野が急速に発展しているにもかかわらず、AIプロジェクトの投資収益率は低下しています。
2021年以降、成功裏に導入されたAIプロジェクトの割合は8.1％減少し、大きな収益をもたらしたプロジェクトの数も9.4％減少しました。これは主に、現在のAIプロジェクトがますます複雑になり、多くの企業がより困難な生成AIアプリケーションを試行し始めているためであり、これにはより高品質なデータが必要です。
さらに、レポートではデータ品質の問題がますます深刻化していることも指摘されています。2021年以降、データの正確性は9％近く低下しました。現在、86％の企業が四半期ごとにモデルを更新する必要があり、データの正確性と多様性に対する要求が高まっています。これらの問題を解決するために、多くの企業は外部データプロバイダーに助けを求め始めています。
同時に、データ準備は企業のAIプロジェクトが直面する最大のボトルネックとなっています。生成AIモデルの複雑さが増すにつれて、企業はデータの品質と一貫性を確保するためのより長期的な戦略が必要です。さらに、このプロセスにおける人的介入がますます重要になってきており、調査によると、回答者の80％が「人機協調」の機械学習が不可欠であると考えています。このモデルは、AIモデルのパフォーマンス向上に役立つだけでなく、倫理性と関連性の確保にも役立ちます。
要点：
🌟 2024年、生成AIは17％の成長を遂げましたが、企業はデータ管理において多くの困難に直面しています。
📉 AIプロジェクトの成功導入率は低下しており、投資収益率も低下しています。
🔍 データ品質の問題がますます深刻化しており、企業は複雑なAIモデルのニーズを満たすためにより高品質なデータが急務です。
