機械学習のスケーラビリティ問題を解決するために、「5つの障壁」を理解する

　機械学習は、企業のイノベーションを推進するためのコアテクノロジーとして台頭してきた。その重要性と影響は、さらに高まると考えられている。ある調査によると、機械学習を含めたAIへの支出は2025年までに世界で2040億ドルにも達する見込みだ。

　とはいえ、機械学習を多様なユースケースに拡張するのは容易ではなく、多くの組織はそのメリット感じながら進捗の遅れや見返りの少なさに不満を募らせている。そうした状況を生んでいるのが「5つの障壁」だ。その1つである「データ処理」は、非常に時間がかかり、機械学習プロジェクトの約80％を占めるともいわれる。構造化データを処理するための異なるツールが多数あり、個々のチームには独自の優先アプローチがあるなど、その環境は複雑で、データパイプラインの作成方法を一元化するのも難しい。

　この他にも、「高価なインフラストラクチャ」「開発ツールとMLOpsの欠如」など乗り越えるべき障壁は多い。本資料では、これら5つの障壁を解説している。克服すべき障壁を理解できれば、組織にとって最善となる機械学習の実装方法が見えてくるはずだ。