IDCによると、2018年以降は全業種での自動顧客サービスなどへのAI適用が進むとしており、ベンダーおよびシステムインテグレーターは、今後の来るべきコグニティブ／AIシステムのビジネス展開期に合わせて、AIの実ビジネス適用のためのコンサルティング、教師データの構築／作成支援サービスなどが必要であるとしている。
AIの実ビジネス適用には、データを中心としたデータドリブンのエコシステムを形成することが必要不可欠となるだろう。
「人工知能のSIer”がAI時代のビジネス社会を構築する」の記事でも紹介したが、AIビジネスを本格的にビジネスとして離陸させていくための一つの手段として、データを主体としたAI関連のエコシステムをつくりだしていくことが重要だ。
データを主体としたAI関連のエコシステム（イメージ例）を各プレイヤー別に整理し、図でまとめると以下のとおりである。
Data Provider（Data Holder）がデータを公開し、最終的にFinal ConsumerがAIを業務に活用し、業務改善や新しいビジネスに展開できる環境を作れるかがポイントである。その過程では、関連する事業者がWin-Win関係となり、相互に収益をあげられるエコシステムモデルを形成することが前提となる。
米NIST クラウドコンピューティングのリファレンス・アーキテクチャモデル（SP500-292）からCarrierとCommunityを追加し、AI関連のサービスモデルに表現を一部追記・修正し、AIエコシステムを形成するステークホルダを整理した図が以下のとおりだ。
機能で見ると「Consumer（コンシューマー）」「Provider（プロバイダー）」「Auditor（オーディター）」「Broker（ブローカー）」「Carrier（キャリア）」「Community（コミュニティ）」「Integrator（インテグレーター）」「Enabler（イネーブラ）」の8つに分類できる。
米NIST クラウドコンピューティングのリファレンス・アーキテクチャモデル（SP500-292）からCarrierとCommunityを追加し、AI関連のサービスモデルに表現を変更
