真のITプロフェッショナルであるあなたは、最近、人工知能（AI）と機械学習が企業のビジネススタイルを変えるだろうという話を耳にしているのではないでしょうか。ビッグデータやIoTと組み合わせることで、AIは企業ネットワークとその管理方法を変革し、ITプロフェッショナルの人生は大きく変わるだろう、という話は何度も聞かされてきたことでしょう。
しかし、誇張表現を省いたとしても、シナリオの大部分は変わりません。現代の企業が生成するデータの需要に対応するためには、より多くのデバイスに何らかの形で機能する自己完結型AIが搭載される必要があるのです。実際、Microsoftのような企業はこれに期待しています。より多くのAIデバイスがより多くのデータを生成するということは、クラウドリソースの需要が増加することを意味し、それはサービスを提供する企業の利益の増加を意味します。
もちろん、このような最新のAIベースのエンタープライズネットワークが実現するまでには、膨大な研究開発が必要です。しかし、AIシステムのテストには、既知のパラメータを持つデータセットと指標が必要ですが、これらは十分には存在しません。これが、Microsoftが作成した多くのAI研究データセットを公開している理由の一つです。
参照：調査：企業にはAIと機械学習を実装・サポートするスキルが不足している（Tech Pro Research）
富を分かち合う
2017 年 11 月の AI ブログ投稿によると、Microsoft Research Maluuba チームは、AI システムをテストするための指標やその他のツールを含む FigureQA データセットを公開し、学術研究者から業界の専門家まで、誰もがシステムをテストし、作業を比較し、互いに学ぶための体系的な方法を提供しました。
このような研究成果の共有は、多くの点で業界の慣習に反するものの、今後数年間でAIが現代の企業ネットワークの主要な機能となるためには、実質的に不可欠です。情報技術業界の主要企業がそれぞれ独自にAI研究を行うのはあまりにも非効率です。協力と連携こそが、研究をタイムリーに進める唯一の合理的な方法です。
AIの開発とテストにおいては、AIシステムによって生成された結果を、既知のあらかじめ定められた指標と比較し、精度と一貫性を確認することが不可欠です。AIをテストするためのデータセットと指標が多ければ多いほど、企業ネットワークにアプリケーションとしてリリースされたAIについて、研究者はより確信を持てるようになります。
参照：ガートナーは、AIは2020年までに180万の雇用を奪うが、230万の雇用を創出すると主張（TechRepublic）
結論
AIが企業ネットワークにおいて信頼できる要素となるには、まず徹底的な調査とテストが必要です。Microsoftのように豊富なリソースを持つ企業であっても、これらのテストを単独で行うことは不可能です。AI研究には、業界の主要プレーヤー全員の協力と連携が不可欠です。
AIデータセット、指標、そしてツールを一般公開することで、マイクロソフトはAI市場全体を単独では達成できないほど速いペースで成長させる研究環境の構築を目指しています。市場の成長が加速し、導入も加速すれば、マイクロソフトが市場シェアを奪い取れるパイも大きくなります。
一般的に言えば、これはマイクロソフトのビジネス戦略としては理解しやすく、妥当なものと言えるでしょう。しかし、企業におけるAIの広範な導入がITプロフェッショナルにとってどのような意味を持つのかは、まだ不透明です。AIは長期的には企業のビジネスにプラスの影響を与えるかもしれませんが、導入時には混乱を招き、課題も伴うことは間違いありません。ITプロフェッショナルは、AIの恩恵を受ける前に、より多くの痛みを覚悟しておくべきです。
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