AIの問題点：すべての企業が直面するAI導入の避けられない問題点

人工知能(AI)をビジネスオペレーションに統合する際の技術的ハードルトップ

AIシステムは企業に新たな機会をもたらすと同時に、紛れもない課題を生み出す。デロイトの調査によると、およそ94％の企業が人工知能導入の潜在的な問題に直面しているという。AIアルゴリズムには、創造性や常識の欠如、偏見や差別など、その性質上固有の問題がある。しかし、障害のほとんどは、企業による技術の使用方法に起因する。規模の大小を問わず、企業がAIツールを業務に導入する際の一助となるよう、本稿では技術的側面における人工知能の問題点のみを取り上げる。

AIの技術的問題とは、AIアルゴリズムの実装、開発、運用中に発生し、そのパフォーマンスと信頼性を妨げる可能性のある課題を指す。避けては通れないAIの難関トップについて、詳しくはこちらをお読みください。

AI導入コストの懸念

AIシステムはその卓越した可能性ゆえに、企業には知識に加えて、AIの強みを活用し推進するための相応の予算投資が必要となる。しかし、予算は企業が円滑に事業を運営し、この競争市場で生き残るための前提条件の一つである。先端技術を導入しながらも、社内活動の有効性を確保するために予算を使うことは、今や多くの組織にとって難しい問題になりつつある。

AI導入に関連するコストはどの程度か？具体的には、企業がAIツールを業務に組み込む際に、どのようなコストが発生するのだろうか。具体的には、以下のようなものがある：

• インフラとハードウェアのコスト
• データ取得および準備費用
• 人件費
• トレーニングおよびメンテナンス費用
• 統合および配備費用

このようなコストは、新しいテクノロジーをビジネス・プロセスや製品に導入する際に、どのような状況でも発生する可能性がある。しかし、AIシステムにはいくつかの費用だけでなく、ポートフォリオの質も要求される。IoT（モノのインターネット）技術は既存のインターネット・インフラに依存することが多いが、高度に複雑な人工知能はかなりのスーパーコンピューターの計算能力を必要とする可能性があり、より高い費用につながる。

また、インフラに収集・蓄積されるデータの質がますます高まる中、中小企業にとって、急速に複雑化するアルゴリズムに沿ったデータフローを維持し、その費用を負担することは難しい。

ソリューション現在の製品にAI技術を採用することを決めたとしても、残念ながら上記のコストを避けることはできない。企業へのアドバイスとしては、ROI計算ソフトウェア、オープンソースのAIフレームワークやあらかじめ構築されたAIモデルの検討、クラウドサービスやインフラを活用した初期コストの削減など、具体的なソリューションによって財務戦略を最適化することだ。

既存システムとの統合

AI技術に関心を持つ企業は、自社の現行システム、製品、サービスの改善にAI技術を活用することを目指している。しかし、AIがそのような組織のITインフラやシステムにシームレスに統合されて初めて利点が生まれる。AI統合の作業には、AIのユースケースの定義、AIアーキテクチャの選択、テストと評価など、多くの複雑なステップが必要なだけでなく、導入プロセス中に潜在的な課題も存在する。

こうした困難の背景には、いくつかの要因がある：

• 互換性：各システムと各ソフトウェア製品 は、 、異なるソフトウェア開発技術、 プログラミング言語、フレームワークを使用して開発されている。AIアルゴリズムを既存の製品に統合すると、互換性やコミュニケーションに関するエラーが発生する可能性がある。
• データの相互運用性： 人間の知性に基づく訓練されたモデルと、新しいスマートデバイスから収集されたデータだけが、AIボットを日々向上させるのに役立っている。しかし、データ収集は時間の経過とともに増加しており、様々な形式や構造で提供されるため、企業がデータ品質の問題を管理することは困難になっている。
• セキュリティとプライバシー： セキュリティ・プロトコルやプライバシー対策がすでに確立されている既存のシステムにAI技術を統合することは、必要なセキュリティ基準が確保されていない場合、セキュリティ問題を容易に引き起こす可能性がある。

解決 策統合プロセスは開発チームの細心の注意を必要とするため、あまり急いではいけません。統合製品の有効性をテストし、セキュリティ・プロトコルを確立し、パフォーマンスを常に監視して、混乱やエラーを最小限に抑えるために、賢く、小さく始めること。経験の浅い企業の場合は、技術愛好家やAIの専門家に相談することを検討する。

AIプロフェッショナル不足へのアクセス

開発者不足は、企業が長年にわたって耐え忍ばなければならないものだ。しかし、この人材不足はAIのニッチ分野ではさらに深刻だ。新しい技術として、多くの教育機関でAI関連の科目が比較的低い頻度で登場している。需要は常に供給を上回っているが、包括的なトレーニング・プログラムの欠如が、開発者不足を不注意にも助長している。継続的な専門能力開発のニーズに応えるハイテク大手や研究機関の数が増えているため、AI市場はかつてない競争状態にある。

彼らは数が少ないだけでなく、テック業界で最も高価なグループの一つでもある。現代のテクノロジーを超越した利点があるにもかかわらず、コストのかかる採用と維持が、予算が限られている多くの新興企業をAI採用路線から遠ざける。

ソリューション AIプロジェクトを成功させた実戦経験を持つ有能なAI専門家は限られている。この希少な人材にアクセスするために、企業は競争力のある報酬パッケージで人材を確保するための政策を強化する必要がある。また、社内チームのトレーニングや必要な知識のアップグレードも、リソースを最大限に活用する良い方法です。オリエント・ソフトウェアのようなアウトソーシング・ベンダーの 力を借りれば、世界中の優秀な人材に簡単にアクセスできる。

データ・セキュリティとプライバシーに関する法的障害

データをより安全に保つためにAIをサイバーセキュリティに応用するという話を一度は耳にしたことがあるはずだ。しかし、AIは依然として情報セキュリティに関する脅威をもたらす可能性がある。その原因はAI技術そのものにあるわけではない。それでも、企業がリソースをどのように使用し管理するか、データの性質、AIシステムの複雑さ、AIシステムの潜在的な脆弱性によって、管理システムにギャップが生じている。

具体的には、AIモデルの作成は、これらの一般的な理由によって、データ・セキュリティとプライバシーに関連する法的考察をもたらす可能性がある：

• データの収集と同意： データベースからの構造化データやIoTスマートデバイスからの非構造化 データも、正確な結果と予測を生成するAIの能力を高める。しかし、適切な同意なしに個人情報や機密情報を収集することは、プライバシー規制に違反する可能性がある。
• データのセキュリティと利益： 様々なソースから大量のデータが送られてくるため、AI システムは サイバー攻撃の格好の標的になる。データのセキュリティー対策が不十分だと、データ漏えいにつながり、機密情報がダークウェブにさらされ、法的な結果につながる可能性がある。
• 偏った情報と公平性： 偏った情報は、適切なデータの欠如から生じる可能性がある。そのようなデータが差別的な結果をもたらす場合、企業は均等待遇と公正さに関して法的な障害に直面する可能性がある。
• 知的財産とライセンス： AIモデルの作成には、事前のアルゴリズムやモデル、データセットの利用が伴う場合がある。ライセンス契約や知的財産権に関連する要素を注意深く考慮しないと、企業は所有権や使用権に関連する法的契約に簡単に巻き込まれてしまう。

ソリューションAI統合プロセスを注意深く監視し、人工知能アルゴリズムを使用する従業員を訓練することが、データ・セキュリティとプライバシーの問題を最小限に抑える方法です。すべてを確実に軌道に乗せるためには、法律の専門家に相談し、AIとデータ・プライバシーに関する法律や規制の最新情報を入手することが不可欠です。欧州連合（EU）および欧州経済領域（EEA）内の個人データ処理に関する具体的な要件をまとめたDPA（データ処理契約）や、米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などがその具体例です。

長い年月をかけた膨大なコンピューティング・パワー

AI技術、特に 機械学習と深層学習アルゴリズムは、計算負荷が高く、大規模な処理能力を必要とする。より複雑で大規模なAIモデルを効果的にスケールさせるために、企業は定期的にインフラと重要な計算リソースをアップグレードする必要がある。しかし、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）やプロセッサー、TPU（テンソール・プロセッシング・ユニット）といった高性能なインフラには時間と多額の投資予算が必要なため、小予算の企業にとっては大きな問題となる。単純なAIタスクのために旧式のコンピューティング・インフラを使い続けることは可能かもしれないが、そのようなシステムでの実行速度の低下やリソースの制限は、ボトルネックやパフォーマンスの低下につながる可能性がある。

設備面だけでなく、エネルギー消費、環境への影響など、ビジネスに多くのデメリットをもたらすことも、最新のコンピューティング・システムに投資する際の悩ましい問題と考えられている。エネルギー消費に関連するかなりのカーボンフットプリントは、環境に悪影響を及ぼし、不幸にもAI製品が故障した場合、資源を無駄に浪費する可能性がある。

解決策コンピューティングパワーの課題に対処するには、AIモデルを最適化して計算要件を削減する、利用可能なクラウドベースのリソースを活用する、分散コンピューティングや並列処理技術をアップグレードするなど、さまざまなアプローチを組み合わせる必要があります。今日、インターネットの発展に伴い、クラウドベースのサービスに全面的に依存するのではなく、エッジコンピューティングを活用することもできます。ユーザーのスマートフォンやIoTデバイスは、リアルタイムのAIアプリケーションにおけるデータ転送の必要性を減らし、待ち時間を最小化するのに役立つ代替手段です。