クラウドデータシステムとエッジAIが今日のデータサイエンスに大きな影響を与える - TechRepublic

抽象的な未来的な背景にあるデジタル脳のシルエット。 — 画像: kras99/Adobe Stock

Gartner は、生成 AI の影響を含む、機械学習とデータサイエンスの主要なトレンドを概説しています。

テクノロジーコンサルティング会社ガートナーは、データサイエンスと機械学習の主要トレンドに関する8月のレポートで、投資家が基盤モデルを活用するAIスタートアップに100億ドル以上を投入すると予測しました。特に、世界中のビジネスリーダーは、エッジおよびデータ中心の生成AI、そして生成AIの責任ある活用に関心を示しています。

ジャンプ先:

クラウドネイティブソリューションが自己完結型ソフトウェアに取って代わる
エッジとAIはIoTエンドポイントへの分析を加速させる
データ中心のAIには合成データを使ったトレーニングが含まれる
責任あるAIは規制の潮流に従う
AI投資は増加し続けている

クラウドネイティブソリューションが自己完結型ソフトウェアに取って代わる

ガートナーは、2024年までにクラウドにおける新規システム導入の50%が、手動で統合されたポイントソリューションではなく、クラウドデータエコシステム内に完全に組み込まれると予測しています。企業は、広範囲に分散したデータにまつわる問題を解決できる、統合データ・分析プラットフォームに注目する必要があります。つまり、企業は自己完結型ソフトウェアやブレンデッドデプロイメントではなく、クラウドネイティブソリューションをより多く目にするようになるということです。

参照: あらゆるユースケースに最適なデータサイエンスツールを探る (TechRepublic)

エッジとAIはIoTエンドポイントへの分析を加速させる

「機械学習の導入が業界全体で急速に拡大する中、DSML（データサイエンスと機械学習）は、予測モデルへの集中から、より民主的で動的、そしてデータ中心の分野へと進化しています」と、ガートナーのディレクターアナリスト、ピーター・クレンスキー氏は8月1日に開催されたガートナーデータ＆アナリティクスサミットで述べ、プレスリリースで引用されています。「この動きは、生成型AIへの熱狂によってさらに加速しています。潜在的なリスクが顕在化する一方で、データサイエンティストとその組織にとって、多くの新たな能力とユースケースも生まれています。」

企業は、AI のトレーニングと推論が、データ分析を IoT エンドポイント近くのエッジ環境に移行するのにどのように役立つかに注目しています。

ガートナー社によると、2025年までにディープニューラルネットワーク（生成AIの基盤）によるデータ分析の55%以上が、データが収集されるエッジで行われるようになるという。これは2021年の10%から大幅に増加しており、2023年初頭以降のAI導入の大幅な増加を物語っている。

マッキンゼーは2023年の技術トレンドレポートで、クラウドおよびエッジコンピューティングへの株式投資が2022年に840億ドルに達したことを明らかにした。

データ中心のAIには合成データを使ったトレーニングが含まれる

データ中心の AI は、AI 固有のデータ管理、合成データ、データラベル付けなどのタスクを実行し、アクセシビリティ、ボリューム、プライバシー、セキュリティ、複雑さ、範囲に関する問題を解決します。

生成AIは、他のアプリケーションの学習に用いる合成データの作成にも活用できます。ガートナーは、現実世界の状況のシミュレーション、将来のシナリオ予測、AIによるリスク軽減といったユースケースにより、産業界における合成データの量は2024年までに60%に増加すると予測しています。これは2021年のわずか1%から増加しており、2022年後半から2023年初頭にかけての生成AIの商用化が再びこの増加を牽引すると考えられます。

責任あるAIは規制の潮流に従う

Salesforce を含む一部の組織は、生成 AI に関する政府の規制についての最近の議論を支持しています。

「セールスフォースは、テクノロジーのコンテキストと用途を区別し、個人の保護を確保し、信頼を構築し、イノベーションを促進する、カスタマイズされたリスクベースのAI規制をサポートしています」と、セールスフォースの政府関係担当エグゼクティブバイスプレジデント、エリック・ローブ氏は7月のブログ投稿に書いている。