Downcodes の編集者が、Appen が発表した 2024 年の「人工知能の現状報告書」の解釈をお届けします。このレポートは、生成 AI が急速に成長しているものの、企業はデータ管理において深刻な課題に直面していることを示しています。この調査では、データ品質が低下し、AI プロジェクトの投資収益率も低下していることが示されており、AI アプリケーションにおける高品質データの重要性が浮き彫りになっています。このレポートでは、AI モデルのパフォーマンスを向上させ、その倫理と関連性を確保するための「人間と機械のコラボレーション」機械学習モデルの重要性も強調しています。レポートの主な調査結果を詳しく見てみましょう。
最近、Appen の 2024 年の人工知能の現状報告書が広く注目を集めています。このレポートは、500 人以上の米国の IT 意思決定者を対象とした調査に基づいており、生成 AI が過去 1 年間で 17% 成長したことを示しています。しかし、この傾向の拡大に伴い、企業はデータ管理において大きな課題に直面しています。
Appen の戦略責任者である Si Chen 氏はインタビューの中で、AI モデルの適用がより複雑で専門的な分野に徐々に浸透するにつれて、データの要件も増加していると述べました。データだけでは十分ではありません。企業は、正確で多様であるだけでなく、明確なラベルがあり、特定の AI 使用シナリオに適合するデータを必要としています。
生成 AI アプリケーションの範囲は拡大しており、IT 運用から研究開発に至る企業がこのテクノロジーを活用して効率を向上させています。しかし、この分野のブームにもかかわらず、AI プロジェクトからの投資収益率は低下しています。
2021 年以降、導入に成功した AI プロジェクトの割合は 8.1% 減少し、大きな利益をもたらすことができるプロジェクトの数も 9.4% 減少しました。これは主に、今日の AI プロジェクトがますます複雑になり、多くの企業がより高品質のデータ サポートを必要とする、より挑戦的な生成 AI アプリケーションを試み始めているためです。
さらに報告書は、データ品質の問題がますます深刻になっていると指摘した。 2021 年以降、データの精度はほぼ 9% 低下しました。現在、企業の 86% は四半期ごとにモデルを更新する必要があり、データの正確性と多様性に対する要求が高まっています。これらの問題を解決するために、多くの企業が外部のデータプロバイダーに支援を求めています。
同時に、データの準備がエンタープライズ AI プロジェクトが直面する最大のボトルネックになっています。生成 AI モデルの複雑さが増すにつれて、企業はデータの品質と一貫性を確保するための長期的な戦略を必要としています。さらに、このプロセスでは人間の介入がますます重要になってきており、回答者の 80% が「人間と機械のコラボレーション」の機械学習が重要であると考えていることがこの調査でわかりました。このモデルは、AI モデルのパフォーマンスを向上させるだけでなく、その倫理と関連性も保証します。
ハイライト:
生成 AI は 2024 年に 17% の成長を達成すると予想されていますが、企業はデータ管理において多くの困難に直面しています。
? AI プロジェクトの導入が成功する割合は減少しており、投資収益率も低下しています。
データ品質の問題はますます深刻になっており、企業は複雑な AI モデルのニーズを満たすために、より高品質なデータを緊急に必要としています。
全体として、Appen のレポートは、生成 AI 時代における企業のデータ戦略に貴重な参考資料を提供します。 AI テクノロジーの応用を追求する際、AI プロジェクトを確実に成功させ、理想的な投資収益率を得るには、データの品質と効果的なデータ管理戦略に注意を払うことが重要です。 Downcodes編集部は今後もAI分野の動向に注目し、より刺激的なレポートをお届けしていきます。