- ビジネスが扱うデータは以前は主に構造化され小規模であったが、現在は非構造化または半構造化のデータが増加しており、2020年には企業データの80％以上が非構造化と予想されている。
- IDCによると、2018年のグローバルデータスフィアは33ゼタバイト（ZB）から2025年には175ZBに成長すると予測されている。
- 伝統的なBIツールではこの膨大なデータ量と多様性を処理できず、意味のある行動可能な洞察を得るためにはより高度な解析ツールとアルゴリズムが必要とされている。
- AI、機械学習、認知コンピューティング技術が活用され、データサイエンティストは意思決定を促進する洞察を提供するためにこれらの技術を活用している。
- IDCによると、2022年にはAIおよび認知コンピューティングへの世界的な支出が2018年の3倍以上の776億ドルに達すると予測されている。
- Gartnerによると、2022年までにAIから得られる世界全体のビジネス価値は3.9兆ドルに達すると予測されている。
- 機械学習などのAI技術を導入することは困難であり、特定のスキルセットや専門的なITインフラ、ソフトウェアツール、かつ堅牢なデータ戦略が必要となる。
- この課題に対応するため、ベンダーは機械学習をサービスとして提供し始めており、これにより組織は自社のAIリソースを作成する代わりにベンダーにアクセスできる。
- MLaaS（Machine Learning as a Service）はAIツールへのアクセスを提供するサブスクリプションモデルであり、これにより組織はより簡単で低コストのオファリングをカスタマイズできるようになる。
- MLaaSの登場により、AIツールがより使いやすく、組織内のさまざまな企業や役職によりアクセスしやすくなる新しいデータサイエンスの時代が到来する。
この記事では、データが急速に膨大化し非構造化化している状況において、AIや機械学習などの技術がビジネスにおける洞察を促進する重要性が強調されています。AIへの投資が増加しており、MLaaSのようなサービスが導入されることで、組織はより簡単にAIリソースにアクセスし、カスタマイズすることが可能になります。これにより、AI技術がより広範囲の企業や組織内の役職にとってより利用しやすくなる可能性が示唆されています。
元記事: https://www.cio.com/article/2121514/unlocking-ai-machine-learning-as-a-service.html