AIの民主化：人工知能による大衆のエンパワーメント
専門的なAIスキルを持たない個人を含む、より多くのユーザー人口への人工知能研究の普及は、「AIの民主化」として知られています。IBM、Amazon、Facebook、Microsoft、Googleなど、人工知能に多大な投資を行っている大企業が、その進歩と普及を推進する傾向を牽引しています。
AIの創造には、従来、専門的な知識や処理能力など、時間、費用、リソースの大規模な投資が必要でした。AIの民主化は、既製のアルゴリズム、明確なユーザーインターフェース、高性能クラウドコンピューティングプラットフォームなど、親しみやすいツールとリソースを提供することで、創造を容易にすることを含みます。これらのサポートの存在により、専門的な知識を持たない社内開発者は、独自の機械学習アプリケーションやその他のAI技術を作成できます。
人工知能 – 次のデジタルフロンティア
世界の文化と社会のあらゆる側面に影響を与えている人工知能は、一般的に次のデジタルフロンティアと見なされています。AIは急速に発展しているビジネスであり、世界の労働および経済の状況を大きく変えることが期待されています。過去数十年にわたり、人工知能の分野で多大な発展と成果が見られました。世界のAI市場は、2021年から2025年の間に764.4億ドル増加し、21％のCAGRで拡大すると予測されています。人工知能は、私たちの文明を変える可能性を秘めており、今日では革新的な技術であり、未来への一歩と見なされています。
AI民主化のメリット
- 参入障壁の引き下げ：個人や組織にとっての参入障壁は、AIの民主化によって引き下げられます。誰もが、公開されている技術とデータを使用して、クラウドインフラストラクチャ上でAIモデルのテストと構築を開始できます。AIを活用できる企業やユーザーが増えるほど、メリットも大きくなります。
- 全体的なビジネスのアップグレード/改善：AIの民主化は、ビジネスとテクノロジーをさらに近づけることで、両者の間に強力なつながりを生み出します。ほとんどの人がAIはテクノロジーのみに関するものだと考えていますが、AIの民主化はビジネスの成果により重点を置いています。
- 社会の変化：AIの理解と利用が進むにつれて、医療、法執行機関、気候変動などの地球規模の課題などの社会問題はすべて改善されます。
- 自動化の強化：Gartnerの予測によると、AIがよりアクセスしやすくなるにつれて、ほとんどのツールが自動化され、より高度なセルフサービスが可能になります。したがって、自動化はあらゆるビジネスの可能性を解き放ちます。
AIソリューション実装の課題
Google、Microsoft、Amazon、Facebookなど、世界で最も強力な企業は、膨大な量のデータを保有しており、AIを使用してデータを分析することに長けています。それでも、ごく少数の企業だけが、主要な業務にAIを活用しています。MMC Venturesによる調査によると、調査対象となったヨーロッパの2830のスタートアップのうち、AIを価値提案の一部として活用しているのはわずか60％でした。そして、スタートアップや既存の企業も数えられていたとしたら、この数字はさらに低くなっていたでしょう。予想外のようですが、これが現実です。これは、AIソリューションを実行するには、幅広い複雑な能力が必要になるためです。
Exhibit 1
Exhibit 2
AI民主化に向けたイニシアチブ
1400年代の印刷機の発明は、実質的に誰もが情報に簡単にアクセスできるようにした、民主化に向けた最初のステップでした。誰もがそこから生じた情報の爆発のおかげで、学習を開始することができました。今日、多くの企業がAI技術を使用し、その結果を高く評価しています。AIの民主化は、Microsoft、Google、IBMなどの大手IT企業によって主な目標として採用されています。
- AIを民主化するためのMicrosoftの戦略：Microsoftは、人工知能（AI）を非エリート化し、すべての人に利用できるようにするという、野心的で包括的な計画を持っています。Microsoftは、以下に示す4つのポイントに従って、AIを民主化するという目標を追求しています。
- AIを使用して、人々がアンビエントコンピューティングと対話する方法を変革します。
- いつでも、どのデバイスでも、私たちが日常的に使用するすべてのプログラムにインテリジェンスを組み込みます。
- 製品に含まれる認知機能を、すべてのグローバルアプリケーション開発者がアクセスできるようにします。
- AIスーパーコンピューター（現存する最も強力なコンピューター）を構築し、クラウド経由で地球上のすべての人がアクセスできるようにして、その能力を活用してAIの課題に対処できるようにします。
- Project FAIR-Forward：ドイツ連邦経済協力開発省は、ドイツの「FAIR-Forward- Artificial Intelligence for All」プロジェクトに資金を提供しています。このプロジェクトの目標は、すべてのユーザーがAI技術にアクセスできるようにし、ローカライズされたトレーニングデータとオープンな学術資料を提供して、世界規模でAIに対するよりオープンで包括的、かつ持続可能なアプローチを促進することです。FAIR Forwardプロジェクトの共同リーダーであるLeaとBalthasは、AIは社会への統合と人間の成長に対する障害を取り除くことで、有益な改善をもたらす可能性があると考えています。彼らは、AIは世界のデジタル革命を加速し、持続可能な開発目標の達成を加速する、画期的な技術に発展する可能性を秘めていると述べています。
- H2O.ai Project：H2O.ai Projectは、インテリジェントなアプリの作成を支援するオープンソースの機械学習プラットフォームです。このプラットフォームは、AIを誰もが利用できるようにする取り組みを推進しています。AIへの簡単なアクセスを確保することにより、H20.aiはAIの学生をエンパワーする学術プログラムを提供し、それによって高等教育の未来に影響を与えます。
AIの拡張における最大の障害は人材
企業がオープンソースのエコシステムとハイパースケーラーのAIプラットフォームの両方を使用している場合、次の要因により人材不足が発生します。
- ユーザーが転移学習を利用できるようにする能力があるため、TensorFlow、Scikit-learn、Kerasなどのオープンソースの機械学習フレームワークに対する需要が高まっています。
- SAP Leonardo、Salesforce Einstein、Amazon SageMaker、Azure Machine Learning、Microsoft Cognitive Servicesなどのプラットフォーム全体で、ドメインの専門知識と業界のコンテキスト化が不足しているため、資格のある担当者はプロジェクトの準備ができていません。
人材問題を克服するための民主化
- データの民主化： 企業全体のビジネスユーザーにデータへのアクセス権を与えることは、AIを民主化する上での最初のステップです。これにより、データの構造に慣れ、データを評価し、分析することができます。
- データリテラシーとAI： 次の段階は、ビジネスユーザーがAIの一般的な理解を深め、AIシステムの影響を理解し、AIシステムと効果的に対話することを支援するプログラムをサポートすることです。
- ローコード/ノーコードのセルフサービスツール：ビジネスユーザーが長いコードを作成しなくてもMLモデルをインストールできるように、組織はドラッグアンドドロップアプローチで構築済みのコンポーネントとビルディングブロックを提供するソリューションにも投資する必要があります。
- 自動機械学習（AutoML）：機能エンジニアリング、機能選択、アルゴリズム選択、ハイパーパラメータ最適化など、モデルトレーニングプロセスのコンポーネントの一部またはすべてを含むMLワークフローを自動化するために、企業で使用する必要があります。
結論
AIの民主化のおかげで、AIはもはやAI専門家の単独の領域ではありません。代わりに、さまざまな責任、能力、創造性と知性のレベルを持つ人々にとって使いやすくなっています。誰もがAIトレーニング、AIテクノロジー、AIデータにオープンにアクセスできる世界を想像してみてください。小規模農家でさえ、AI搭載アプリを使用して、リアルタイムで多数の作物の病気を検出します。AIの民主化によって予想されるのは、この仮説上のシナリオです。したがって、少数のテクノロジー巨人がAIを制御およびアクセスすることを防ぐために、今すぐ行動することが重要です。代わりに、すべての企業が、自社と顧客の両方に対して、全体的に大きな成果を上げる必要があります。
結論として、AIは間違いなく未来のテクノロジーであり、より広く利用できるようになるにつれて、現在存在する社会的包摂と人間の成長に対する障壁を取り除くでしょう。したがって、AIを最大限に活用するには、すべての人にアクセスできるようにする必要があります。AIは人々と組織にもっと力を与えるので、AIを民主化する必要があることは間違いありません。AI主導の世界が安定した状態を維持するためには、人間の民主主義と同じように、チェックアンドバランスシステムが必要です。
作成者：Sonu Kumar Sah