AIのビジネス活用 マッキンゼーが指摘する乗り越えるべき5つのハードル

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マッキンゼー・アンド・カンパニーは、レポートNote from the AI frontier: Applications and value of deep learningにて、ビジネスでAIを活用するために、乗り越えるべき5つのハードルを紹介している

1.トレーニングデータのラベリング作業が大変である
AIが学習するためのデータ(トレーニングデータ)は、あらかじめ人の手によって、「これは正しい」「これは違う」などと整理する必要がある。しかし、AIの技術革新によって、この課題を乗り越える可能性があることも同レポートでは触れている。

2.膨大なデータの取得が困難なケースもある
AIの精度を上げるためには、膨大なテストデータが必要となる。膨大なデータを集める作業は、ときとして困難な場合もある。

3.AIがなぜそのような決定をしたのか説明を求められたとき、回答が困難なこともある
医療系、航空系の業種では、判断に至った経緯について説明を求められることもある。しかしAIを活用した場合、AIの最終判断について、人間が回答することが難しいケースも想定される。

4.開発されたAIを他業務に転用するのが容易ではない。
同じビジネス領域でも、業務が変わればAIのトレーニングを再度実施しなければならないケースも多い。つまり業務に応じてAI開発のカスタマイズが必要であるため、他業務への転用が実は容易ではない。

5.データやアルゴリズムのバイアスを取り除くのは大変である。
学習のためのテストデータに偏りが発生すれば、AIの精度も変わってしまう。このリスクを踏まえてAIと向き合う必要がある。