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Cloudera株式会社

製品資料

Cloudera株式会社

企業向け「機械学習」機能の構築、困難な理由と成功に導く3つの方法とは?

実務に活用可能な形での機械学習やAIの機能の実装は、企業が今後も市場での競争優位性を維持し続けるために重要な取り組みだ。しかし、この取り組みでビジネスを成功に導くためには、現状の課題を解決、あるいは軽減する必要がある。

コンテンツ情報
公開日 2021/10/18 フォーマット PDF 種類

製品資料

ページ数・視聴時間 6ページ ファイルサイズ 330KB
要約
 データ駆動型ビジネスの中核となるものとして注目されているのが、機械学習(ML)とAIだ。これらのテクノロジーを自社のシステムに実装し実務に活用することは、多くの企業で重要課題となりつつあり、実際にその取り組みをおろそかにすれば、企業はたちまち市場での競争優位性を失ってしまうだろう。

 MLの本格的な構築過程では、企業はあらゆるビジネスプロセスの変革を迫られることになる。そのため、このプロジェクトはどうしても大規模なものになるが、そこに関わる人材要件やプロセスの複雑さに苦慮するケースも多いという。さらにMLプロジェクトは、科学的な手法によって成果を出す性質のものであるため、従来の意思決定サポートツールが効果を発揮できないという問題もある。

 本資料では、エンタープライズ向けMLの構築にあたり直面する課題として、研究開発に対する長期的な視点の欠如、コストへの理解不足、適切なタイミングで適切なリソースを投入するという戦略の不備を挙げている。併せて、これらを解消、あるいは悪影響を軽減するための方法論や具体的な3つの手法についても提起されているので、参考にしてほしい。