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DataRobot は、多くの組織が依然として AI からビジネス価値を引き出すという課題に取り組んでいることを示す世界規模の調査結果を発表しました。700 人以上の AI 専門家を対象としたこの調査では、AI の目標を達成するのに十分なツールを持っていると感じているのはわずか 34% であることが明らかになりました。この調査では、モデルの信頼性、生成 AI 開発、システム統合、共同ワークフローなど、主要な困難領域が特定されました。

さらに、調査では、参加者のほぼ半数が AI モデルの監視で問題に直面していることがわかり、リアルタイムの出力追跡と一貫したパフォーマンスの必要性が強調されました。約 3 分の 1 が、出力の期待値が不明瞭であることやプロトタイピングの複雑さを理由に、生成 AI の開発と展開に苦労していると報告しました。統合の遅れやワークフローの断片化も、挙げられた大きな障害の 1 つでした。

予測型 AI と生成型 AI の融合が進む中、調査では実践者の間で自信のギャップが明らかになりました。90% が 1 年以内にこれらの AI タイプが統合されると予想している一方で、71% は効果的な AI ソリューションを開発および展開する能力に自信がありません。コードと GUI 環境の両方をサポートするツールが求められており、ベンダーが提供するベスト プラクティスとカスタマイズ可能なすぐに使用できるソリューションが求められています。

DataRobot の CTO である Michael Schmidt 氏は、ユースケースの特定のデータと要件に合わせた新しいアプローチの必要性を強調しました。同氏は、企業が AI 投資に抱く期待に応えるために、AI チームが直面する課題に対処できるワークフローとコンポーネントの必要性を指摘しました。詳細な調査結果と洞察に関心のある方は、レポート全文をご覧いただけます。