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データの精査はAIの活用に不可欠、実際できていると答えたのは僅か6% アッペン調査

最終更新日:2024/01/24

アッペンは、AIにかかわる実務担当者の課題や現状を調査した、STATE OF AI 2022 機械学習レポートとともに を発表しました。

このAIニュースのポイント

  • STATE OF AIは、AIと機械学習の状況を概観することを目的とした年に一度の取り組み
  • 多くの人がデータソーシングの段階が非常に困難であると認識している
  • 多数がデータの正確性がAIの活用に不可欠であると回答した一方、高い精度を達成できたとの回答は僅か

アッペンの日本法人であるアッペンジャパン株式会社は、AIにかかわる実務担当者の課題や現状を調査した、「STATE OF AI 2022 機械学習レポートとともに」を発表しました。

この調査はアッペンが企業やその上位の意思決定者、技術実務者からの回答・意見を通じて、AIと機械学習の状況を概観することを目的とした業界横断的な取り組みとして年に1度実施しているもので、AIにかかわる4ヵ国の意思決定者504名の課題や現状を調査し、現場の声が反映されたデータを可視化しています。

レポートによると、AIライフサイクルの各ステージにおいて、あなた/あなたの組織にとって、そのステージを完了することはどの程度困難ですか?という質問に対し、技術者の42%がデータソーシングの段階が非常に困難と回答しました。

多くの人がデータソーシングの段階が非常に困難であると認識していることに加え、全体の34%がそこに最多の予算配分が必要だと答えました。

次に、データの正確さはどの程度重要か?という質問に対し、参加者の51%は、データの正確性がAIの活用に不可欠であると回答した一方、46%は重要であるが回避できると回答しています。
また、80%以上のデータ精度を達成したと回答した人は20%で、90%以上と回答した人はわずか6%でした。

この結果を受けて、アッペンCEOのマーク ブライアン氏は「今年の『STATE OF AI 2022 機械学習レポートとともに』では、回答者の93%が、責任あるAIがすべてのAIプロジェクトの基礎であると考えていることがわかりました。問題はその多くが貧弱なデータセットで優れたAIを構築しようとしていことで、各社目標達成への大きな障害となっています。」とコメントしています。

出典:Appen

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