AIが今必要とされる理由は、世界が急速に変化し、過去のデータだけでは未来を予測しにくくなっているためです。
例えば、新型コロナウイルスの流行やFast Fashionのようなビジネスモデルは、短期間でのデータ分析が求められています。
しかし、多くのAI/MLプロジェクトは実用化に至っておらず、失敗の主な理由には人材不足、インフラとアプリの陳腐化、コラボレーションの欠如、データのサイロ化があります。
成功するためには、AI/MLのライフサイクルとペルソナを意識し、セルフサービス化やMLOpsによるプロセス自動化が重要です。
また、データ変換やストリーミング化、アジャイル的なアプローチが必要で、これらの解決策を統合したML as a Serviceプラットフォームが有効です。
レッドハットは、Open Data HubやRed Hat OpenShift Data Scienceを通じて、AI/ML開発の自動化とセルフサービス化を実現しています。