AIは製造業、医療、宇宙探査など多くの分野に革命をもたらし得る技術です。AIは急速に普及・成長しています。こうしたAIの急速な普及を背景に、多くの企業がロボットや自動運転車といったAIアプリケーションの開発・研究に投資するようになりました。
しかし、AIはいまだいくつかの課題に直面していることも事実です。以下では、ベトナムのIT企業がAIを導入する際に共通して直面する主な課題を紹介します。
ご存知の方も多いと思いますが、AIシステムは質の高いデータによって動作・構築されます。そのため、正確なデータ収集と品質管理の難しさ、そしてデータのラベリングコストは、世界中のあらゆるAI企業にとって最も困難な課題です。例えば、ベトナムの主要なAI活用企業であるVinfastは、ベトナム唯一の自動運転車研究開発センターです。Vinfastは、さまざまな時間帯・天候条件下で市街地を走行しながら画像を収集できる車両群の整備に、多大な時間とコストを投資してきました。
Rikkei AIの副マネージングディレクター、Nguyen Minh Tan氏は次のように述べています。
「AIプロダクトは多種多様な素材の集合体であり、データはその中核を担う要素です。統計によると、AIプロダクト開発時間の最大80%がデータ関連の処理に費やされています。」
また、AIのトレーニングは子どもの教育に似ています。適切なデータで学習させれば、AIは正確に学習できます。一方、誤ったデータで学習させると、AIも誤った結果を導き出します。さらに、不均質なデータを不適切なタイミングで使用すると、AIは混乱します。したがって、データ収集とトレーニングにおけるプライバシーとセキュリティに十分注意を払うことが重要です。適切なデータを多く活用するほど、AIはより賢くなり、より精度高く認識できるようになります。
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これはAIにおける最も重大な課題の一つであり、企業やスタートアップのAIサービス研究者を長年悩ませてきた問題です。これらの企業は90%以上の精度を誇ることがありますが、あらゆる状況において人間はさらに高い精度を発揮できます。例えば、ある画像が犬か猫かを判別するモデルを考えてみましょう。人間はほぼ毎回正しく判断でき、99%以上という驚異的な精度を実現します。
ディープラーニングモデルが同等のパフォーマンスを発揮するには、前例のないファインチューニング、ハイパーパラメータの最適化、大規模なデータセット、精度の高いアルゴリズムに加え、高性能なコンピューティングパワー、訓練データによる継続的なトレーニング、テストデータによる検証が必要です。これは非常に大変な作業であり、実際には聞こえる以上に100倍も困難です。
AI企業は、事前学習済みモデルを用いて特定のディープラーニングモデルをトレーニングするサービスプロバイダーを活用することで、こうした作業の大部分を省くことができます。これらのモデルは数百万枚の画像で学習され、最大限の精度を目指してファインチューニングされていますが、依然としてエラーが発生し、人間レベルのパフォーマンスに到達することは容易ではないという根本的な課題が残っています。
電力消費の大きいアルゴリズムが必要とする膨大な電力量は、多くの開発者にとって参入障壁となっています。機械学習とディープラーニングはAIの基盤技術ですが、効率的に動作するためには常に増大するコア数とGPUを必要とします。小惑星追跡、医療展開、宇宙天体の追跡など、ディープラーニングを適用できる分野のアイデアと知識は数多く存在します。
これらはスーパーコンピュータ並みの演算能力を必要とし、スーパーコンピュータは高価です。クラウドコンピューティングや並列処理システムの普及により、開発者はAIシステムをより効率的に開発できるようになりましたが、それらにはコストがかかります。前例のない大量データの流入と急速に複雑化するアルゴリズムの中で、誰もがこのコストを負担できるわけではありません。
まとめ
企業はAIと向き合い、その仕組みを理解していく必要があります。ビジネスへのAI導入にはさまざまな課題が伴うことは間違いなく、AI戦略を策定する中でこれらの課題が明らかになってきます。しかし、段階的かつ戦略的なアプローチを取ることで、AI導入のプロセスをある程度まで簡略化することができます。また、Rikkeisoftのサービスを活用することも選択肢の一つです。私たちはベトナムの信頼できる情報技術企業です。10年の経験を持つRikkeisoftは、ベトナムにおけるAI導入の3つの主要課題をすべて解決する自信があります。RikkeisoftはDesignRushのITアウトソーシング企業トップなど、多くの国際的なレビューサイトでも認定されています。
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