AI成功を阻む6つのハードル 導入後に後悔しないためのポイントはAI成功を阻む6つのハードル 導入後に後悔しないためのポイントは

デジタルトランスフォーメーション(DX)の実現に向け、AIの期待がますます高まっている。画像や音声の解析はもちろんのこと、顧客行動が生み出す膨大なデータの分析や、各種センサーデータの活用による工場の生産性向上など、様々な領域においてニーズが拡大している。もちろん研究機関や大学でも、AI活用は一般的なものになりつつある。

ただし、AIを活用すれば、必ず成果が上がるわけではない。AIを活用し、ビジネスやプロジェクトを成功させるためには、様々なハードルが存在するからだ。

その際たるものの1つがインフラ、つまりAI基盤の整備だ。AI基盤の整備というと、フレームワークや各種ツールの準備を思い浮かべる人も多いだろう。これに対してハードウエア面に関しては、「高性能CPUと大容量メモリー、そしてAI処理に対応したGPUを用意すればいい」と比較的単純に考えているのではないだろうか。しかし実は、フレームワークや各種ツールのポテンシャルを引き出すには、ハードウエア構成についても綿密に考えておく必要がある。この部分を軽く考えた結果、AI活用のボトルネックが生じるケースは少なくない。

それでは具体的に、どのような点に配慮すべきなのだろうか。

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