例えば、Parkinson's UKは最近のプロジェクトで、AIを専門とする企業ASIのデータサイエンティストと協力する機会があった。ASIは、小規模だが興味深いプロジェクトに従事させることで、データサイエンティストを育成している。Parkinson's UKとのパートナーシップでは、ASIのデータサイエンティストが、機械学習のツールを使って臨床研究の査読者選びを支援した。
「これはニッチな分野に聞こえるだろうが、研究内容に合った適切な査読者を見つけることは、臨床研究では重要な問題だ」とDodd氏は言う。「われわれは、適切なデータサイエンスのスキルを持つ人材を使って数週間でその作業をやり終えた」
Parkinson's UKはすでに、AIを使うことによるメリットをいくつか具体的に挙げられるようになっている。Dodd氏は、この分野で同様のことをやろうと考えている最高情報責任者（CIO）は、組織内の期待を十分に管理しておくべきだと述べている。
「多くの人は、先へ急ぎたがる」と同氏は言う。「しかし、データがよほど適切に構造化されている状態でない限り、すぐにAIを活用するのは難しい。成果を上げるには、データの品質が必要不可欠であることを理解すべきだ。通常は、派手な機械学習プロジェクトを進めるのと同じくらいの時間を、データを構造化する作業に費やすことになるだろう」
Dodd氏は、Parkinson's UKの情報を適切なときに適切な場所で利用できる体制を整えるために、多くの時間と予算を投じてきた。同組織では、デジタル変革の取り組みを支えるために、Snowflake Computingが提供しているクラウドベースのデータウェアハウス技術を導入している。Dodd氏は、このプラットフォームを利用することで常に同じバージョンの情報を参照でき、組織としての信頼性の高いアプローチでAIプロジェクトを進めることができると述べている。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
