コンシューマー グレードの AI: 機械学習を大衆にもたらす

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  クォンタムラン・フォーサイト
• 2023 年 1 月 27 日

アマゾン ウェブ サービス (AWS)、Azure、Google Cloud のローコードおよびノー​​コード サービスによりアクセスしやすくなり、一般の人々は Web サイトを展開するのと同じくらい迅速に独自の AI アプリケーションを作成できるようになります。 科学者の高度に技術的な AI アプリケーションは、はるかにユーザーフレンドリーな軽量の消費者向けアプリに取って代わられる可能性があります。

コンシューマ グレードの AI コンテキスト

「IT のコンシューマライゼーション」は 2010 年代を通じて技術界で継続的なテーマでしたが、2022 年現在、ほとんどのエンタープライズ ソフトウェア製品は、扱いにくく、柔軟性がなく、高度に技術的なもののままです。 このパラダイムは、ほとんどの政府機関やフォーチュン 1000 企業内でまだ運用されているレガシー テクノロジーやシステムが多すぎることが原因の XNUMX つです。 ユーザーフレンドリーな AI を作成するのは簡単なことではなく、コストや納期などの他の優先事項が優先されて脇に押しやられることがよくあります。 

さらに、小規模な企業の多くは、AI ソリューションをカスタマイズできる社内のデータ サイエンス チームを欠いているため、多くの場合、組み込みの AI エンジンを備えたアプリケーションを提供するベンダーに依存しています。 ただし、これらのベンダー ソリューションは、社内の専門家によって作成されたモデルほど正確ではないか、調整されていない可能性があります。 解決策は、経験の少ない作業者が予測モデルを構築して展開できるようにする自動化された機械学習 (ML) プラットフォームです。 たとえば、米国を拠点とする DimensionalMechanics 社は、2020 年以降、顧客が詳細な AI モデルを簡単かつ効率的に作成できるようにしました。「オラクル」と呼ばれる組み込みの AI は、モデル構築プロセス全体でユーザーをサポートします。 同社は、Microsoft Office や Google Docs のように、さまざまな AI アプリケーションが日常業務の一部として使用されることを望んでいます。

破壊的な影響

クラウド サービス プロバイダーは、人々が AI アプリケーションを簡単に構築できるようにするアドオンをますます実装しています。 2022 年、AWS は CodeWhisperer を発表しました。これは、コードの推奨事項を提供することで開発者の生産性を向上させる ML を利用したサービスです。 開発者は、「S3 にファイルをアップロードする」など、特定のタスクの概要を平易な英語で説明するコメントを書くことができ、CodeWhisperer は、指定されたタスクに最適なクラウド サービスとパブリック ライブラリを自動的に判断します。 また、アドオンは特定のコードをオンザフライでビルドし、生成されたコード スニペットを推奨します。

一方、2022 年には、Microsoft の Azure が、ノーコードまたはローコードの自動化された AI/ML サービスのスイートを提供しました。 その一例が、現実世界の設定で AI アプリケーションを作成および検証する際に誰でも支援できるように設計された、市民 AI プログラムです。 Azure Machine Learning は、自動化された ML と、バッチまたはリアルタイムのエンドポイントへのデプロイを備えたグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) です。 Microsoft Power Platform は、ML アルゴリズムを実装するカスタム アプリケーションとワークフローを迅速に構築するためのツールキットを提供します。 エンドビジネス ユーザーは、実稼働レベルの ML アプリケーションを構築して、従来のビジネス プロセスを変革できるようになりました。

これらのイニシアチブは、AI アプリケーションをテストしたり、新しいテクノロジーやプロセス ソリューションを探求したりしたい、コーディング経験が最小限またはまったくない個人を引き続き対象とします。 企業は、フルタイムのデータ サイエンティストやエンジニアを雇う費用を節約し、代わりに IT 従業員のスキルを向上させることができます。 クラウド サービス プロバイダーは、インターフェイスをよりユーザー フレンドリーにすることで、より多くの新規加入者を獲得することもできます。 

消費者向け AI の意味

消費者向け AI のより広い意味には、次のようなものがあります。 

• ノーコードまたはローコードの AI プラットフォームの開発に注力している企業の成長市場であり、顧客がアプリケーションを自分で作成してテストできるようにします。
• 公共および民間業務のデジタル化率のマクロな増加。 
• コーディングは技術的なスキルが少なくなり、ますます自動化される可能性があり、より幅広い従業員がソフトウェア アプリケーションの作成に参加できるようになる可能性があります。
• クラウド サービス プロバイダーは、サイバーセキュリティの問題をスキャンできるなど、ソフトウェア開発を自動化するアドオンをさらに作成しています。
• 自動化された AI プラットフォームを使用してコーディング方法を自己学習することを選択する人が増えています。
• コーディング教育プログラムは、これらのノーコードおよびローコード アプリケーションを恐れて、中学校および高校のカリキュラムにますます採用 (または再導入) されています。

コメントする質問

• コンシューマ グレードの AI アプリケーションを使用したことがある場合、その使用はどのくらい簡単でしたか?
• コンシューマー グレードの AI アプリは、研究開発をどのように加速させると思いますか?