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IDC Executive Summary | 機械学習(ML)開発の高速化によって、インテリジェントアプリケーション構築を加速
序論
組織は、過去50年間には経験したこともないような状況やビジネス条件に直面している。新型コ
ロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックとこれに伴うビジネス条件のために、企業は、半年
前には考えられなかったペースでデジタルトランスフォーメーションやプロセス再編成を進めざる
を得なくなり、これらを成功させるために、価値向上を図り、顧客、株主、従業員により優れた価値
を提供しようと取り組んでいる。企業は特に、売上の増加、コストの削減、事業プロセスの合理化、
より深い顧客理解に関する新しい方法を求めている。人工知能（Artificial Intelligence：AI）、機械学
習（Machine Learning：ML）、深層学習（Deep Learning：DL）は、組織のデジタルトランスフォーメー
ション実現を支援する重要なテクノロジーである。このシナリオがあるため、多数の組織がデプロイ
メント加速と概念実証（Proof of Concept：POC）から本番環境でのアプリケーション運用へのAI
プロジェクトの重点移行によって、投資利益率（Return on Investment：ROI）を実現していると、IDC
では認識している。
AI/ML/DLのテクノロジーは顧客との距離を縮め、ビジネスプロセスの改善やコストの削減を可能
にする効果的なメカニズムであると、組織は考えている。組織、データサイエンティスト、開発者は、
この新しいコンピューティングの波に乗り遅れないようにという圧力を、マネジメントチーム、取締
役会、また顧客からさえも感じている。しかしながら、多くの新興テクノロジーと同様、ML/DLの
実装に不可欠な成功要因は、関与する人々、プロセス、テクノロジーに関連している。従来、新興テ
クノロジーのソリューションは、最先端テクノロジーを糧に生きたいと願う頭脳明晰で意欲的な開
発者を必要とする。AIを使用した新たなインテリジェントアプリケーションを生み出すには、多大な
時間とエネルギーに加え、有効なML/DLソリューションの実際の構築やデプロイメントに豊富な経
験を有する開発者も必要になる。
本IDC Executive Summaryでは、この初期段階にあるテクノロジーに関するトレンドをいくつか検討
する。また、Amazon Web Services （AWS）などのベンダーが、データサイエンティストや開発者に
とって迅速かつ簡単にML/DLモデルをデプロイできるようになるML/DL用のサービスやツールを、
いかに開発してきたか紹介する。
機械学習(ML)開発の高速化によって、
インテリジェントアプリケーション構築を
加速
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Author: David Schubmehl
November 2020
ハイライト
AIアプリケーションの支出額は
2021年までに
630
億ドル以上
さらに、2023年までに
960
億ドル以上
2025年までに少なくとも
90%
以上
の新たなエンタープライズ
アプリケーションが、
AIベースの機能性、
レコメンデーション、
アドバイスなどを組み込んで
リリースされる見込み
