- チャン・シェ氏、AIへの挑戦でデータインフラの問題に直面
- データツーリング・インフラ構築の専門家がAIモデル導入の壁を訴える
- 伝統的なデータインフラがAI分野での障壁に
伝統的なデータインフラの限界が、AIモデルの生産性を阻害していると、経験豊富なエンジニアリングの専門家であるチャン・シェ氏が指摘しました。
彼はTubiのエンジニアリングVP、Clouderaでのキャリアを経て、データツールとインフラの構築に多年の経験を有しています。
しかし、AI分野での作業を開始した際、シェ氏はAIモデルを実運用する段階で躓きました。
例えば、料理を作るにあたって最高のレシピがあっても、古い調理道具では絶妙な味を再現するのは難しいですよね。
それと同様に、彼は最新のAI技術を活用しようとしたものの、既存のデータインフラが最大の障害となったのです。
これは、機械学習エンジニアたちが日々直面する問題で、AIを社会に、企業に、そして私たちの生活に実際に取り入れる過程で、多くの挑戦が待ち受けていることを物語っています。
具体的には、データの収集から処理、モデルの訓練に至るまでのプロセスが、古くからのシステムでは対応しきれず、イノベーションを阻害する要因になっているというわけです。
今回のシェ氏の指摘は、AIという未来技術を現実のものとするためには、データインフラそのものの革新が不可欠であるという重要な議論を投げかけています。
ねえ、古いデータインフラって具体的にどんな問題があるの？
それに、なんでそんなに大事なのかな？ AIって使えたらそれでいいんじゃないの？
AIを使うためには、大量のデータ処理が必要なの。でも古いシステムだと、データの扱いが難しくて、AIの能力を発揮できないの。だから、きちんとAIを活かすためには、データを効率的に管理できる新しいインフラが必要なのよ。
そうだね、アヤカの言う通りだよ。
例えば、最高のレシピがあっても古い調理器具だと美味しい料理が作れないみたいに、AIも同じで、データの処理能力が必要なんだ。
シェ氏の話では、古いデータインフラでは、AIの機能を最大限に活かすことができないって問題があるみたい。
つまり、AIのポテンシャルを引き出すためには、データ処理の基盤を見直す必要があるんだよ。
AIをうまく使うためには、ただ先端技術を持ってるだけじゃダメで、それを支えるデータインフラもしっかりしていないといけないってことだね。