【事例集】解決できなければ意味がない？「機械学習」4つの導入障壁の乗り越え方
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AI（人工知能）の活用で、自社の変革に取り組む企業が増えている。米ガートナーによれば、2022年にはAI由来のビジネス価値は3.9兆ドルに到達するという。その中でも特に「機械学習」のビジネスへの適用は進められており、先進企業ではこれを活用して顧客への新しい体験や価値を提供することも増えてきた。本記事では、機械学習の最新動向と自社に適用する際のノウハウについて紹介する。
（Photo/Getty Images）
ビジネス変革の新潮流「機械学習」の始め方
AI（人工知能）の実用化が進む中、AIシステムの要である「機械学習」機能の導入は、企業規模を問わず、ビジネス変革の新しい潮流として広く認識されつつあるのが現状だ。機械学習は、業務の効率性やコスト削減などの基本的な導入メリットが得られるだけではなく、利益を実現する機会となる製品の革新や新たな価値の発見などにも貢献できる。単なるビジネスデータを、正確な予測と実用的な情報に変えるツールともいえる。導入メリットは大きい一方、他の多くの新しい技術と同様に、データの準備、複雑さ、コスト、スキル不足など、運用上での課題が存在する。
導入メリットと課題が混在する中、企業は機械学習をどう始めたら良いのだろうか？ 以降では、機械学習がもたらす8つのメリットと4つの課題を解説するとともに、GEヘルスケアやLyft（リフト）、Formula 1など機械学習導入に成功している組織の事例を紹介する。
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