IT企業の年頭所感

真に「AIをビジネスの力に」変えるために--DataRobot Japan・馬場氏

ZDNET Japan Staff

2025-01-09 12:00

 2025年に向けたIT企業のトップメッセージを紹介する。

DataRobot Japan カントリーマネージャー 馬場道生氏

 2024年は、生成AIが爆発的に普及し、あらゆる業界でAI活用が加速した1年でした。DataRobotも、予測AIで培った技術やノウハウを生かし、さまざまな生成AI強化への取り組みに注力した1年でした。

 具体的には、生成AIの開発・運用に関わるあらゆる機能の単一プラットフォームでの提供や、検索拡張生成(RAG)開発の簡易化、GPUサポートとオープンソース大規模言語モデル(LLM)への対応、AIのリスクを最小限に抑えるためのガバナンス管理機能を強化を行いました。

 こうした取り組みはFortuneの「The Future 50」への選出やIDC MarketScapeの「Worldwide MLOps Platforms 2024 Vendor Assessment」で2度目のリーダーに選出されるなど第三者からも高く評価いただきました。

 また、昨夏にはAWS東京リージョンでのサービス提供や、中小企業向けのよりフレキシブルなライセンス価格体系の提供を開始するなど、日本市場への投資を強化し、公共機関などのお客さまや中小・成長企業のお客さまにもAIの価値を届け、日本におけるAI活用の推進に寄与してきました。

真に「AIをビジネスの力に」変え、2025年の崖を乗り越えるために

 2025年は経済産業省が発布した通称「DXレポート」で示唆された最大12兆円/年の経済損失が生じる可能性(2025年の崖)について、言及していた年となりました。多くの企業は、既にDXを意識した経営にかじを切り、データドリブン/AIドリブンな判断・意思決定に取り組んでいます。

 一方、DataRoboが世界のAIリーダー/実務者の700人以上に対して行ったAI領域未達のニーズ調査によると、ビジネス目標を達成するためにAI活用の準備が完全に整っていると回答したAI専門家はわずか34%にとどまるなど必ずしもAIをビジネスの力にできていないということが顕在化しました。

 これらの課題を解決するためDataRobotは2024年11月に新たなソリューションとして「Enterprise AI Suite」を発表しました。単なるツールやプラットフォームの提供にとどまらず、組織におけるAI導入のラストワンマイルを埋め、AIからビジネス価値を創出できるカスタムAIアプリの提供をスタートしました。

 われわれは、日本企業が「2025年の崖」を乗り越え、世界での競争力を維持するためには必須となる取り組みとして、4つの改善すべき重点項目があると考えています。

  1. 監視とオブザーバビリティ:AI活用が成熟した組織であっても、モデルの信頼性と一貫性を確保することは難しく、リアルタイムに出力を監視し、信頼できるパフォーマンスを確保すること
  2. 生成AIの開発と展開:生成AIアプリケーションの構築とそのホスティングをより容易にすること
  3. 実装と統合:多様なツールセットの複雑な統合と、相互運用性のないシステムのトラブルシューティングに費やす過剰な時間を削減すること
  4. コラボレーション:AIプロジェクトを効率的に本番環境で実行するため、さまざまな部門間でのシームレスなコラボレーションを実現すること

 2025年、DataRobotは「AIをビジネスの力に」を掲げ、これらの重点課題を解決し、お客さまのビジネスを成功に導くため、先進的なソリューションと、製造や流通・小売、金融、ヘルスケア、パブリックセクターなどの各業界のドメイン知識を豊富に備えたデータサイエンティストとコンサルタントによるプロフェッショナルサービスを提供し、より良い未来の創造に貢献していきます。

ZDNET Japan 記事を毎朝メールでまとめ読み(登録無料)

ZDNET Japan クイックポール

所属する組織のデータ活用状況はどの段階にありますか?

NEWSLETTERS

エンタープライズコンピューティングの最前線を配信

ZDNET Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。
ITビジネス全般については、CNET Japanをご覧ください。

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]