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Gartner がデータ サイエンスと機械学習の将来を形作るトップ トレンドを特定

Jun 25, 2023

Gartner, Inc. は本日、人工知能 (AI) におけるデータの重要性の増大に対応するために業界が急速に成長、進化する中で、特に焦点が生成 AI に移るにつれて、データ サイエンスと機械学習 (DSML) の将来に影響を与えるトップ トレンドを強調しました。投資。

本日、シドニーで開催された Gartner Data & Analytics Summit で講演した Gartner のディレクター アナリスト、ピーター クレンスキー氏は次のように述べています。データ中心の規律。 これは現在、生成 AI をめぐる熱狂によっても加速されています。 潜在的なリスクが浮上している一方で、データ サイエンティストとその組織にとっての多くの新しい機能やユースケースも同様です。」

Gartner によると、DSML の将来を形作る主なトレンドは次のとおりです。

トレンド 1: クラウド データ エコシステムデータ エコシステムは、自己完結型ソフトウェアまたは混合展開から完全なクラウドネイティブ ソリューションに移行しています。 Gartner は、2024 年までに、クラウドでの新しいシステム導入の 50% が、手動で統合されたポイント ソリューションではなく、統合されたクラウド データ エコシステムに基づくものになると予想しています。

Gartner は、分散データの課題を解決する能力、および直接の環境外のデータ ソースにアクセスして統合する能力に基づいてデータ エコシステムを評価することを組織に推奨しています。

トレンド 2: エッジ AIエッジでの作成時点でのデータ処理を可能にするエッジ AI の需要が高まっており、組織がリアルタイムの洞察を取得し、新しいパターンを検出し、厳しいデータ プライバシー要件を満たすのに役立ちます。 エッジ AI は、組織が AI の開発、オーケストレーション、統合、展開を改善するのにも役立ちます。

Gartner は、ディープ ニューラル ネットワークによる全データ分析の 55% 以上が、2021 年の 10% 未満から 2025 年までにエッジ システムのキャプチャ時点で行われるようになると予測しています。組織は、データ分析に必要なアプリケーション、AI トレーニング、推論を特定する必要があります。 IoT エンドポイント近くのエッジ環境に移行します。

トレンド 3: 責任ある AI責任ある AI は、AI を社会や自分自身に対する脅威ではなく、前向きな力にします。 ビジネスと社会の価値、リスク、信頼、透明性、説明責任など、組織が独自に取り組むことが多い、AI 導入時に適切なビジネスと倫理的な選択を行うための多くの側面をカバーしています。 Gartner は、2025 年までに AI ベンダーの 1% に事前トレーニング済み AI モデルが集中し、責任ある AI が社会的懸念になると予測しています。

Gartner は、組織が AI の価値を提供するためにリスクに比例したアプローチを採用し、ソリューションやモデルを適用する際には注意することを推奨しています。 ベンダーがリスクとコンプライアンスの義務を管理し、潜在的な財務的損失、法的措置、風評被害から組織を保護していることを保証するため、ベンダーに保証を求めます。

トレンド 4: データ中心の AIデータ中心の AI は、より優れた AI システムを構築するために、モデルとコード中心のアプローチから、よりデータに焦点を当てたアプローチへの移行を表します。 AI 固有のデータ管理、合成データ、データ ラベリング テクノロジなどのソリューションは、アクセシビリティ、量、プライバシー、セキュリティ、複雑さ、範囲などの多くのデータの課題を解決することを目的としています。

生成 AI を使用して合成データを作成することは、急速に成長している分野の 1 つであり、実世界のデータを取得する負担が軽減され、機械学習モデルを効果的にトレーニングできるようになります。 Gartner は、2024 年までに、AI のデータの 60% が、現実、将来のシナリオ、および AI のリスク回避をシミュレートするために合成されたデータになると予測しており、これは 2021 年の 1% から増加しています。

トレンド 5: AI 投資の加速 AI への投資は、ソリューションを導入する組織だけでなく、AI テクノロジーや AI ベースのビジネスを通じて成長を目指す業界によっても加速し続けます。 Gartner は、2026 年末までに、基盤モデル (膨大な量のデータでトレーニングされた大規模な AI モデル) に依存する AI スタートアップ企業に 100 億ドル以上が投資されると予測しています。