要約：
- 1,000人以上のIT意思決定者を対象に行われた調査によると、最も先進的なAI利用者は複数のモデルを同時に活用しており、平均して現在158個のAIモデルが稼働しており、これは今後1年以内に176個に上昇する見込み。
- AIの「アンサンブル」アプローチが台頭しており、複数のモデルが同時に運用されており、多様なデータセットや常に更新・トレーニングされるモデルのアンサンブルを活用することで、AIのアウトプットのバイアスを減少または排除することができる。
- AI支援システムの広範な配布と多様性が増加するモデルの増加を支持しており、企業のAI支出が全般的なIT支出を上回る傾向にあり、AI支出を増やす企業が88％を占め、49％が大幅な増加を期待している。
- 既存のITインフラに対する要求の増加に関連する課題が存在し、実施中のプロジェクトにおけるインフラコストの影響に対する懸念が高まっている。
考察：
AIの進化に伴い、複数のモデルを組み合わせて使う「アンサンブル」アプローチが重要性を増しています。多様なデータと定期的な更新がバイアスを排除し、AIのパフォーマンスを向上させることが期待されます。また、企業のAI支出の増加が見込まれる一方で、既存のITインフラに対する課題も浮き彫りになっています。今後は、効果的なコスト予測やインフラの拡充が重要となるでしょう。