世界トップクラスのトレーニングデータによるAI開発企業 アッペン AIと機械学習に関する調査レポートを発表 ～回答者の半数以上がAIの成功にはデータの正確性が不可欠と回答～

世界トップクラスのトレーニングデータでAI開発をリードするアッペン（Appen）の日本法人であるアッペンジャパン（Appen Japan）株式会社（本社：東京都千代田区、代表：吉崎哲郎）は、AIにかかわる実務担当者の課題や現状を調査した、「STATE OF AI 2022 機械学習レポートとともに」を発表しました。

本調査は当社が企業やその上位の意思決定者、技術実務者からの回答・意見を通じて、AIと機械学習の状況を概観することを目的とした業界横断的な取り組みとして年に1度実施しています。AIの導入、AIライフサイクルにおけるデータ管理の成熟度、責任あるAIに置かれる価値について理解することを目的としており、今回で8回目の報告となります。

【レポートサマリー】

●技術者の42%がAIライフサイクルのデータソーシングの段階は非常に困難であると回答

●回答者の半数以上がAIの成功にはデータの正確性が不可欠と回答したにもかかわらず、データの正確性を達成したと回答したのはわずか6％

●人間によるループ内機械学習の重要性について約8割が非常に重要または極めて重要であると回答

●AI導入について、所属している自身の組織が業界で他社をリードしているとの回答は約半数

●回答者の約9割が責任あるAIがAIプロジェクトの基礎となることに同意

【調査概要】
調査主体 　　：アッペン、The Harris Poll
有効回答数    ：504人
調査対象　　 ：米国の意思決定者404名と、英国、アイルランド、ドイツの意思決定者100名で構成
調査実施時期 ：2022年6月2日-14日
産業区分　　 ：広告/マーケティング、自動車/輸送機、ビジネスサポート＆ロジスティクス、
　　　　　　　 建設/機械/住宅、教育、エンターテイメント/レジャー、金融/財政サービス、
　　　　　　　 食品/飲料、医療/医薬、保険
調査レポート ：https://appen.co.jp/contact/
 

• 技術者の42%がAIライフサイクルのデータソーシングの段階は非常に困難であると回答

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AIライフサイクルの各ステージにおいて、あなた/あなたの組織にとって、そのステージを完了することはどの程

 

度困難ですか？という質問に対し、技術者の42%がデータソーシングの段階が非常に困難と回答しました。

多くの人がデータソーシングの段階が非常に困難であると認識していることに加え、全体の34%が最多の予算配分が必要だと答えました。
 

• 回答者の半数以上がAIの成功にはデータの正確性が不可欠と回答したにもかかわらず、データの正確性を達成したと回答したのはわずか6％

参加者の51%は、データの正確性がAIの活用に不可欠であると回答した一方、46%は重要であるが回避できると回答しています。しかし、80%以上のデータ精度を達成したと回答した人はわずか20%で、90%以上と回答した人はわずか6%でした。

 

 

• 人間によるループ内機械学習の重要性について約8割が非常に重要または極めて重要であると回答

 

一度導入されたモデルはほとんど自律的に動作しますが、検証や再トレーニングには人間が関与する必要があります。人間によるループ内機械学習の重要性については、81%の回答者が「非常に重要」または「極めて重要」と回答しています。また、97%の回答者が、人間によるループ内評価は正確なモデル性能のために重要であると回答しています。

 

• AI導入について、所属している自身の組織が業界で他社をリードしているとの回答は約半数

自分の組織がAI導入で遅れていると感じている人は少ないが、ビジネスリーダーにおいては自分の組織が同業他社より進んでいると回答した人は53％、同業他社と互角と回答した人も同様に44％であるという結果でした。

地域別に比較したところ、同業他社より進んでいるAI導入が進んでいるかという質問について、欧州の組織では55%であったのに対し、米国の組織は44%であることが分かりました。

• 回答者の約9割が責任あるAIがAIプロジェクトの基礎となることに同意

93％の方が、責任あるAIが組織内のすべてのAIプロジェクトの基礎であることに同意しますかという質問に対し、「とてもそう思う」、「ある程度そう思う」と回答しました。





【CEO　マーク ブライアン氏コメント】

「今年の『STATE OF AI 2022 機械学習レポートとともに』では、回答者の93％が責任あるAIがすべてのAIプロジェクトの基礎であると考えていることがわかりました。問題はその多くが貧弱なデータセットで優れたAIを構築しようとしていことで、各社目標達成への大きな障害となっています。」



【最高製品責任者　スジャータ・サギラジュ氏 コメント】

「AIの取り組みの大部分は、AIライフサイクルのデータ管理に費やされており、これはAIリードが単独で処理できるものではなく、多くの人が苦労している領域です。高品質なデータの調達は、AIソリューションの成功に不可欠であり、データの正確性の重要性を強調する組織が見られます。」




【アッペン（Appen）について】
アッペン（ https://appen.co.jp/ ）は、世界で最も革新的な人工知能システムを構築し、継続的なAIの学習や改善に欠かせない画像、文章、発話、音声、映像、その他のデータを収集、ラベリングするサービスを提供しています。アッペンは、235以上の言語に対応する専門知識、100万人以上の熟練したクラウドワーカーによって構成される全世界170カ国に及ぶグローバルネットワーク、業界最先端のAI支援型データアノテーション・プラットフォームによって、世界中のテクノロジー、自動車、金融、小売、そして医療メーカーのリーダー企業、および各国の政府に対して、高品質で、セキュリティレベルが高く、スピードが伴ったサービスを提供します。1996年に設立されたアッペンは、現在、オーストラリア本社をはじめ、アメリカ、イギリス、フィリピン、中国、韓国、日本のオフィスを拠点に、多くの顧客を支援しています。