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2000億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を感じながら進捗の遅れや見返りの少なさに課題を持っている。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「リソースの制約」は、機械学習の使用をためらわせる大きな要因といえる。データを準備し、モデルを構築、トレーニング、デプロイするには経験豊富な技術者がいても数カ月を要する。

　この他にも、「高価なインフラストラクチャ」「反復可能で再現性のある機械学習ワークフローの欠如」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。