AI価格の低下：どのようにして活用するか、課題、重要な考慮事項

AIは、繰り返しのタスクを自動化し、意思決定能力を高める能力により、世界中の組織の注目を集めています。 以前は、AIは大企業や大学のみが利用でき、学術研究や高コストの独自ツールの開発のみが可能でした。 しかし、近年、企業はAIの価格低下を経験しています。

AI価格低下とは、AIに関連するハードウェア、ソフトウェア、サービスなどのコストの低下を指します。 これの主な要因は、計算リソースのコストの低下です。 例えば、1950年代には、計算能力のコストは$200,000/月でしたが、近年、クラウドコンピューティングなどの進歩により大幅に低下しています。

したがって、ビジネスリーダーは、AIの低コストを活用して有価な製品を構築できます。 ただし、AIドメインには、ビジネスリーダーがAIに投資する前に慎重に考慮すべきいくつかの大きな課題があります。 以下で詳細を見てみましょう。

AIに投資する際に直面する主要な課題

ビジネスリーダーは、AIイニシアチブを実行する際に、主に2つの大きな課題に直面します。 それらは、関連するデータセットを入手することと、AIの計算コストを予算内に抑えることです。 それぞれ見てみましょう。

1. データの品質

AIには、高品質のデータが大量に必要です。 ただし、高価値のデータを収集することは容易ではありません。 企業内のデータの80%以上が構造化されていないからです。

AIライフサイクルの第一段階は、生データソースを特定して収集し、必要な高品質の形式に変換し、分析を実行し、堅牢なモデルを構築することです。

したがって、ビジネスリーダーは、AIをビジネスに統合するためにこのデータを活用できる包括的なデータ戦略が必要です。 関連するデータが利用できない場合、AIベンチャーに投資することは良い考えではありません。

2. 計算コスト

AIを実行するために必要な計算能力は、小規模な組織にとって入門障壁となる可能性があります。 AIには、モデルが複雑になるにつれて、多大な計算能力が必要になり、コストが高くなります。 例えば、OpenAIがChatGPTを実行するのに約300万ドル/月かかるという報告があります。

したがって、計算要件を満たすために、グラフィック処理ユニット（GPU）やテンソル処理ユニット（TPU）などの特殊で高価なハードウェアが必要です。

ソフトウェア面では、研究者はAIモデルのサイズとメモリフットプリントを削減することに取り組んでおり、これによりトレーニング時間が大幅に短縮され、最終的に計算コストが削減されます。

AI価格低下の活用

近年、AIドメインはすべての面で大幅に進歩しています。 つまり、ソフトウェア、ハードウェア、研究、投資などです。 その結果、AIビジネスリーダーは多くのAI関連の課題を克服し、最小限に抑えることができました。

AIアプリケーションの開発の加速

現在、ほとんどのAIツールには無料バージョンがあり、その有料サブスクリプションモデルも妥当です。 ビジネスと個人たちは、これらのアプリケーションを使用して効率性を高め、意思決定を改善し、繰り返しのタスクを自動化し、顧客体験を向上させています。

例えば、Bard、ChatGPT、またはGPT-4などの生成AIツールは、ユーザーが新しいアイデアを生成し、さまざまな種類のコンテンツ（製品サマリー、마케팅コピー、ブログ投稿など）を書くのに役立ちます。 300以上のアプリケーションがGPT-3 APIの上に構築されています。

他のドメインでも同様の例があります。 例えば、転移学習技術は、医療画像分類の精度を向上させるために使用されています。 Salesforce Einstein は、生成AI CRM（顧客関係管理）で、データを分析し、顧客の行動を予測し、パーソナライズされた体験を提供することができます。

AIへの投資の増加

AI価格の低下により、テクノロジーの採用が普及し、AIは魅力的な投資機会になりました。 例えば、2022年には、AI市場の規模は387.5億ドルでした。 2029年には、1395億ドルに達し、20.1%のCAGRで成長すると予想されています。

AI製品は、ヘルスケア、教育、金融などの主要業界で新しい進歩をもたらしています。 全ての大手テクノロジー企業やスタートアップは、AIの研究開発に大量に投資しています。

AI価格低下を活用する前にビジネスリーダーが考慮すべき重要な点

ビジネス目標を理解し、AIがどのようにフィットするかを評価する

AI価格低下を活用する前に、ビジネス戦略と目標を特定することが重要です。 非現実的な期待は、AIプロジェクトの失敗の主な原因の1つです。 報告によると、87%のAIイニシアチブは本稼働に到達しません。 したがって、データ戦略を評価し、AIがビジネスにどのように統合されるかを考慮することは、AIに投資する前に重要な側面です。

高品質のAIチームを構築し、適切なツールを提供する

AIに投資する前に、AIチームに必要なハードウェアとソフトウェアリソースを特定することが重要です。 彼らにデータセットを提供し、より良い製品を構築するためにそれらを活用できるようにします。 彼らに必要なトレーニングを提供して、AIイニシアチブの成功を確実にします。 研究によると、AI専門知識の欠如と高品質のデータの入手性の欠如は、AIベンチャーの失敗の主な理由です。

AIコストとROIの評価

多くのAIプロジェクトは、約束された成果やリターンを届けられないため失敗します。 2012年、IBMのAIソフトウェアであるWatson for Oncologyは、6200万ドルの資金を得ました。 これは、患者の個別データ、医療歴、医療文献に基づいてがんの診断と治療を提案することを目的としていました。

このプロジェクトは、精度と信頼性の点で批判されました。 さらに、病院でこのソフトウェアを設置することは高価でした。 最終的に、2021年、IBMはWatson for Oncologyの販売を中止しました。 したがって、AI技術を取得または構築するコストを評価することは、投資する前に重要です。

AI規制の評価

ビジネスリーダーは、AIイニシアチブが関連する規制に準拠していることを確認する必要があります。 近年、AI規制は世界的な監視の焦点となっています。 これらのAI規制は、AIデータバイアス、説明可能性、データプライバシー、セキュリティに関する懸念に対処することを目的としています。

例えば、GDPR（一般データ保護規則）は、2018年に施行されたEU規制で、組織の個人データ収集、処理、利用に関するポリシーを規定しています。

さらに、2021年11月、ユネスコのすべての193か国のメンバーは、リスクのないAI開発を確実にするために、AI倫理の共通の価値観と原則を採用することに合意しました。

今がAIに投資する最適な時です!

世界的大手テクノロジー企業は、AIに大量に投資しています。 これは、AIには明るい未来があることを示しています。 例えば、Microsoft (MSFT ) はAIに100億ドルを投資しています。 Googleは、2023年の初めにAIベンチャーに4億ドルを投資しています。

企業が競争力を維持するには、AIの価格低下を活用することが重要です。 同時に、AIが提示する課題を克服し、堅牢なシステムを構築することも重要です。

もっと興味深いAI関連コンテンツについては、unite.aiを訪問してください。