AIの統合および本番環境化

多くの組織が、アドホック分析を通じて有用なAIモデルを正常に生成しています。特に意思決定支援を提供するデータ分析部門においてそうです。重要な課題は、アドホック分析を通じて生成されたモデルを取得し、当該AIモデルを組織全体で使用できるようにすることです。組織全体にAIの活用を許可する企業は、大きな優位性をもたらします。

本記事では、生産化の手段を通じて組織内にAIを統合する方法について探求します。

本番環境での使用に適したAIモデルの特定

本番環境での使用に適した人工知能または機械学習モデルとは、価値ある洞察を生成し、または実用的な結果をもたらすモデルを指します。そのようなモデルがデータサイエンティストによって常に手動で実行されなければならないとします。その場合、そのプロセスは本番環境化されておらず、一部の技術者のみがアクセスできる可能性が高いです。

モデルは、業務通常（BAU）プロセスで毎日使用される場合に本番環境に移行されます。したがって、アドホックで実行される場合、それは組織全体にはアクセスできません。

日常業務（BAU）プロセスへのAIの統合

AIや機械学習、さらにはより古い統計ベースのモデルにおける長年の問題は、組織内でそれらにアクセスできる人がほとんどいないことです。これには複数の理由がありますが、最も一般的なのは、そのようなモデルを使用するために乗り越える必要がある技術的障壁と、そのようなモデルを実行するために必要なコンピューティングのセットアップです。

ウェブブラウザの出現とブラウザに組み込まれた継続的な機能により、単にウェブブラウザにアクセスするだけでモデルを使用する必要があるユーザーにそのような機能を提供することが可能です。その理由は、必要なコンピューティングのセットアップをリモートサーバー内で抽象化できる一方で、モデルの実行および操作方法をユーザーインターフェースに表示できるためです。したがって、これにより今後は、AIだけでなく、より多くのコンピューティング機能が、技術的能力に関係なく、より多くの個人に利用可能になるでしょう。

AIモデルからAIシステムへの本番環境への移行

人工知能システムとは、目的の結果を達成するために単一または複数のAIモデルを使用するシステムです。AIを実行できることをAI能力を持つことと見なす傾向があるため、多くの組織にとって両者の違いは明確ではありません。AIが適切なガバナンスの下で機能するようにするためには、適切に設計・エンジニアリングされたシステムが必要です。

両者を区別する簡単な方法は、各プロセス段階の背後にある職務機能を調べることです。コンピュータサイエンティストはAI技術を開発します。データサイエンティストはAI技術を使用し、組織内の問題に適用し、適切なモデルが与えられた場合、ソフトウェアエンジニアがAI技術とその適用方法の両方を使用する堅牢なシステムを構築します。

現代において、ソフトウェアエンジニアリングは通常、そのようなAIをバックエンドプロセス経由で利用するウェブソフトウェアを構築し同時に、豊富なユーザーインターフェースを備えた使いやすいフロントエンドを提示します。したがって、これによりユーザーは技術的専門知識を必要とせずにデータサイエンティストのように人工知能を使用できます。将来に向けて、これは重要です。AIがそれらにアクセスできる人々に提供する大きな利点を考えると、AIを民主化する必要があるからです。

AIとクラウドの活用

人工知能モデルはスーパーコンピュータで実行される傾向があり、これは研究分野では非常に一般的です。スーパーコンピュータは高価であり、多くの異なるプロジェクトが計算時間を競い合っているため、アクセスが困難です。代替案として、分散クラウドコンピューティングの力を活用することが考えられます。

クラウドコンピューティングは、要求に応じてコンピューティング能力とストレージを提供し、動的にスケールすることもできます。利点は、組織が当該インフラストラクチャの構築と維持に多額の投資を行う必要がないことです。過去に組織が人工知能にアクセスする際の障害となっていたのは、膨大なコンピューティング能力とストレージへのアクセスでした。これらのリソースへのアクセスがより容易になったことで、組織が人工知能を活用することが現在では実用的になっています。

組織が既存のレガシーインフラとシステムをクラウドに移行し、クラウドファースト戦略を採用するにつれて、戦略的意志決定者がクラウドインフラが他にどこで役立つかを検討するのは論理的です。将来の機能を検討する際、人工知能は議論の項目の一つとなるでしょう。

AIの結果を組織全体に提示および表示する

人工知能モデルとシステムは、個人が解釈して行動をとる必要がある結果を生成します。将来的には、人工知能システムがとるべき措置を提案するかもしれません。しかし、現状ではどう進めるかを決定するのは依然として意思決定者次第です。

TableauやPower BIを含むビジネスインテリジェンスレポートスイートやデータ分析ダッシュボードの使用など、既存のデータ提示および可視化技術は、引き続き使用され拡張される。また、人々がAIの結果を理解できるようにするため、自己組織化マップ（SOM）で見られるようなカスタム可視化も引き続き開発される。

人工知能システムは、個人が理解できるものよりもはるかに多くの変数を処理できるため、そのような出力が人にとって包括的であり、そのような結果とそれに関連する影響が理解されることが不可欠です。

AIの解釈とAI結果の活用

人工知能システム、またはあらゆるシステムは、通常出力を生成します。結果が複雑であることを考慮すると、それらが誤って解釈されたり、データ内のバイアスの影響を受けたりしてはなりません。AIが学習したデータにバイアスや限定的な特徴量セットが含まれていたという理由だけで、不当な偏見を持って報告したAIの事例が数多く存在しています。

AIの結果を使用する組織は、バランスの取れた視点を確保するために、解釈を当該分野で働く専門家のドメインに限定する必要があります。そのようなアプローチをとることは、AIの結果が妥当で完全なものであることを確保するのにも役立ちます。また、AIの結果に基づいて取られる行動の範囲を考慮することも不可欠であり、AIの行動が安全であることを確保するために、限定された狭い分野内であるべきです。

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