質問1. クラウドへの移行は？

オンサイトデータストレージからクラウドデータストレージへの移行は、AIとは何の関係もないように見えるかもしれませんが、実際には効果的なデジタルトランスフォーメーションの基盤です。データをクラウドに保存すると、ビジネスで次のことが可能になります。

1. より速く、より機敏になるという事は、既にAIの実装プロセスにおけるゴールとも言えます。現在、平均的な顧客はオンデマンドサービスと製品へのオンデマンドアクセスが必要となるので、クラウドベースにする事でこういったニーズを満たす事がはるかに容易になります。
   
   
2. より一層の安全が保障されます。クラウドは、あなたのデータや顧客データの信頼性とセキュリティを強化するだけでなく、信頼できる人にAIソリューションの実装をサポートするためのより安全なインターフェースを提供します。データ転送は必須で、クラウドを介したデータ交換はより安全なオプションの1つです。　

質問2. 構造化データになっていますか？

データの構造化は多くの企業にとって、AI導入の重要な第一歩です。平均的なビジネスでは大量のデータが保存されていて、近年では既にクラウドに保存されている事もよくあります。しかし殆どの場合、ビジネスデータは完全に構造化されていない為、優れたAIアプリケーションでも使用出来ません。AIは、正確なソリューションを提供する為に、アクセス可能な構造化データが必要となります。分類、タグ付け等、注意深く整理されていないデータは、有利に使用することはできません。

幸いなことに、企業が膨大なデータバックログを抱えていたり、絶え間ない新規ストリームデータが有る場合でも、特定の分類法と目的に合わせてカスタマイズされた、最新のディープラーニングと機械学習を活用した自動タグ付けや自動分類ソリューションのおかげで、効率的にデータ整理を開始できます。 例えば、最終目標がビデオファイル内のオブジェクトを識別する事である場合でも、自動データタグ付けソリューションを実装すると、古いデータを全て活用し、企業に関わる全てに役立つ構造化データが整備可能となります。経験上、多くの企業には非構造化データのバックログがあり、毎年55～65％と増加しているので、構造化を開始するなら今が最適なタイミングでしょう。

質問3. 期待している事は現実的ですか？

AIにおけるゴールを明確に理解し、AIの実装、スケール、成長のための完璧な計画を立てることは極めて重要です。多くの人や業界が、人間の仕事はAIに「取って代わられ」、仕事を失うと不安に感じるかもしれません。しかし実際には、AIは人間と共に仕事をし、人間が不得意な作業をより効率的に行うことができるようになります。

AIは、反復作業や、データを用いた様々な予測を通じて、人間の判断を支援することに長けています。AIが適切に活用されると、人間の従業員は不得意分野の業務から解放され、より重要な仕事である、創造的問題解決やイノベーションを行えるようになります。

現在の市場ではほとんどの企業がある程度の不確実性に直面している為、AI実装戦略の1つのゴールは、継続的な改善とスケーラビリティを実現する事です。AIは、ソリューションがいつでも新規データや新しい状況に適応できるよう、継続的な機械学習機能を採用することで機能します。 こういったフィードバックループにより、突然の変化に直面しても継続的な精度を保証する自己調整が可能となります。

AIがより一般的になり、市場が変化し続けるにつれて、ほぼ全てのビジネスが、確実に成功・成長し、新規及び既存の顧客との関連性を維持する為に、AIに目を向けざるを得なくなります。確固たる基盤と期待を持って正しい方法でAIを活用すれば、企業はその潜在能力を最大限に発揮出来る事でしょう。

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出典：https://www.crowdanalytix.com/is-your-business-ready-for-ai/
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