カスタムAIシステムのコストに関する質問に答えるのは容易ではありません。最も正直な答えは「どれだけ投資できるか」でしょう。そして、この不確実性には論理的な説明があります。AIシステムの開発自体、実装、そしてメンテナンスにかかる費用によって大きく左右されます。最終製品の価格上昇につながる可能性のある多くの要因を考慮する必要があります。AIプロジェクトのコスト見積もりにおいて重要なのは、個々のケースごとに明確にできるということです。
しかし、事前に考慮すべき重要な点を詳しく検討するために、カスタム AI システムのコストに関して留意すべき重要な側面をいくつか挙げます。
基礎を確立する
リクエストに応じて曲を再生したりピザを注文したりする音声アシスタント、車のナンバープレートや近くを歩く人を識別する防犯カメラなどは、世界中で活用されている人工知能（AI）の代表的な例です。こうしたコンピュータサイエンスの領域は、受け取った情報に基づいて選択を決定するデバイスやアプリケーションに接続されているため、ユーザーが何かを決定する必要はありません。開発の初期段階で、長期間にわたる試行錯誤のリスクを考慮しなかったために失敗したAIプロジェクトは数多くあります。AIなどの新しい技術アプリケーションを扱う場合、これはさらに厄介で、当初の技術目標が達成された後も資金不足が続く可能性があります。したがって、最終的に収益性の高い製品を受け取る必要がある場合、さまざまなAIアルゴリズムを変換するための追加リソースを用意しておくことが望ましいです。だからこそ、この点はプロジェクトの価格評価において非常に重要です。
AI製品のレベルを設定する
AIを搭載したスマートマシンや製品について、人々はSF映画で見た万能ロボットやホログラムクリーチャーのイメージに惑わされがちです。しかし実際には、そうした巧妙なソリューションのほとんどは、心の限られた部分だけを実装したり、表の中の数字を認識して合計を出すといった、特定のタスクに特化したりする、いわば弱い人工知能と言えるでしょう。真にインテリジェントと分類されるためには、スマートアルゴリズムは人間の支援なしに提供されたデータのパターンを常に明らかにし、行動の可能性や不可能性を評価し、提案を合理化し、新しいデータを継続的に分析する必要があります。つまり、将来の製品のレベルを特定するプロセスは、それに必要な投資額も明確にするのです。
データが核となる
人工知能は、処理するデータの助けがあって初めて機能します。そして、より多くのデータアルゴリズムを分析すればするほど、製品はより良くなります。幸いなことに、AIは構造化データだけでなく、画像、テキスト、動画など、通常大量にアップロードされる非構造化データも受け入れることができます。AIプロジェクトのコストを下げたい場合は、構造化データを活用することで実現できます。特に、アルゴリズムの精度を向上させるための情報量が多い場合はなおさらです。さらに、非構造化データを分析する場合、AIスペシャリストはデータを整理し、ラベル付けするために余分な労力を費やす必要があります。場合によっては、セキュリティ上の理由から雑多なデータにアクセスすることが困難です。このような障害を回避するには、受信データのサイズを増やすか、事前にテストされたアルゴリズムの分類を行う必要があります。このような作業は、カスタムAI製品の作成コストを必然的に増加させます。
要件の適用
達成したいアルゴリズムの精度に関しては、AIソリューションと予測は実装された要件に直接関連しています。例えば、ヘルプデスクのチャットボットは、ボットでは対応できない複雑な問題に対応できる専門家が反対側にいるという条件で、単純なリクエストの最大55%しか処理できないと予想されます。したがって、人工知能アルゴリズムは、人間の専門家と連携してデータ取り込みを部分的に継続することを念頭に置く必要があります。将来のAIプロジェクトのコストを予測する際には、この点が価格形成の重要な要素となります。
まとめると
AIプロジェクトのコスト見積もりは複雑であることは間違いありません。開発、その後の運用、そして製品の維持管理など、あらゆる重要な要素に細心の注意を払う必要があります。InData Labsのような信頼できるAIテクノロジー企業に支援を依頼しましょう。また、目指す要件、プロジェクトで使用するデータの種類、製品のレベルを決定づけるアルゴリズムについても検討する必要があります。優れたアイデアを開発する過程で発生する可能性のあるあらゆる実験に備えて、賢明な投資を行い、予算を確保しましょう。AIプロジェクトのコストをより深く理解し、確実に開発を開始するために、これらの重要な要素をすべて念頭に置いてください。
