デジタル経済で競争力を獲得するために多くのお客様が人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のテクノロジーの導入を推進するにつれ、クラウドに関する専門知識のニーズが増大しています。これらのテクノロジーを効果的に活用して意思決定を促進し、インサイトを取得する能力は、成功のために不可欠になりつつあります。Accenture によれば、「これは、AI エンジニアリングやエンタープライズアーキテクチャのような技術的コンピテンシーを持つ人材を育成すること、および AI を導入したプロセスで効果的に作業できるように組織全体の人材に対するトレーニングを実施することの両方が重要である」ということです。 しかし、クラウドコンピューティング業界のスキルを持つワーカーの供給は依然として限られており、クラウドプロジェクトの実装を検討している組織にとって大きな課題となっています。スキルを持つワーカーの不足は、コストの増加、プロジェクト実装の遅延、競争力の低下につながる可能性があります。この課題に対処するために、お客様は既存の従業員を対象としたトレーニングと能力開発プログラムへの投資を行っています。
AWS での人工知能と機械学習
何十年にもわたって、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、プロセスを合理化し、効率を高め、組織に貴重なインサイトを提供するのに役立ってきました。Amazon は 20 年を超える期間にわたってこの分野のリーダーであり、Amazon Web Services (AWS) の ML サービスを活用して、Alexa から Amazon フルフィルメントセンターの物流まであらゆるものを強化してきました。
AWS のお客様は機械学習を利用して業界を変革しています。AstraZeneca は AWS と提携して Amazon SageMaker を利用し、データ分析と ML モデルのデプロイのプロセスを合理化しました。このコラボレーションにより、AstraZeneca は商業データを効率的に分析し、手動プロセスを自動化して、データサイエンティストの貴重な時間を節約できます。T-Mobile は、AWS の機械学習を利用してカスタマーサポートのチケットやチャットの文字起こしから意味を抽出し、カスタマーサービスを改善しています。これは、カスタマーサービスのエージェントが問題をより迅速かつ正確に解決するのに役立ちます。NFL は、データの収集、分析、使用方法を改善するために AWS の機械学習を利用しています。これは、ゲームをより深く理解し、より適切な意思決定を行い、ファンにとってより魅力的なエクスペリエンスを生み出すのに役立っています。
AI と ML を利用した未来の仕事
AI と ML には、現在人間によって行われている多くのタスクを自動化することで、お客様が業務を遂行する方法に革命をもたらすという可能性が秘められています。ただし、AI と ML のワークロードを統合するには、熟練した多様な専門家のチームが必要であり、ワークフォースのスキル強化に投資する必要性を際立たせています。ワークフォースには、既に影響が生じ始めています。
あらゆる仕事が AI の影響を受けるようになるでしょう。そのほとんどは従業員を不要とするものではなく、むしろ従業員を強化するものとなるでしょう"
—Gartner、Research 部門 Vice President、Pieter den Hamer 氏
「World Economic Forum's Future of Jobs Report 2023」では、AI と ML のスペシャリスト、データアナリストとデータサイエンティスト、デジタルトランスフォーメーションのスペシャリストが、最も顕著な新しい役割であると報告されています。このレポートでは、2027 年までに AI および機械学習のスペシャリストの数が 40% 増加するほか、データアナリストやデータサイエンティスト、ビッグデータのスペシャリストなどの役割の需要が 30～35% 増加し、情報セキュリティアナリストの需要が 31% 増加すると予測されています。これにより、合わせて 260 万人分の仕事が生み出されることになります。
AI および ML ワークロードの導入には、多様な専門知識を持つ熟練した専門家のチームが必要です。データサイエンティストは、AI および ML モデルにフィードするための関連データを特定し、そのデータに基づいて予測やレコメンデーションを提供するアルゴリズムを開発する必要があります。機械学習エンジニアは AI モデルをサポートする機械学習インフラストラクチャを設計および実装し、ソフトウェアエンジニアは AI モデルや ML モデルを実行するソフトウェアシステムを構築したり、メンテナンスしたりします。AI と ML に必要な大量のデータを処理および保存するために必要となるクラウドインフラストラクチャを設定して安全に管理するには、クラウドコンピューティングのスペシャリストとクラウドセキュリティエンジニアが必要です。最後に、プロジェクトマネージャーは AI および ML プロジェクトの実装を監督して、プロジェクトがビジネス目標を達成し、スケジュールどおりに予算内で提供され、関連する規制や倫理面の考慮事項に準拠している状態を確保します。お客様による AI と ML の導入をサポートするには、データ分析、機械学習、ソフトウェアエンジニアリング、クラウドコンピューティング、セキュリティ、プライバシー、プロジェクト管理の専門知識を持つ専門家による分野横断的なチームが必要です。
AI と ML で成功するために組織を編成する方法
AWS は、AI および ML のサービス、インフラストラクチャ、実装リソースの極めて包括的なセットを利用して、ML 導入の取り組みのあらゆる段階でお客様をサポートします。AWS は最近、Amazon Bedrock を発表し、すべてのビルダーのためにアクセスを民主化しました。このサービスは、お客様が FM を使用して生成 AI ベースのアプリケーションを構築およびスケールするための新しいサービスです。また、Amazon CodeWhisperer などのアプリケーションを無料で提供しています。これは、でコードの提案をリアルタイムで生成することでデベロッパーの生産性を革新します。お客様はこれらのテクノロジーを活用してタスクを自動化し、意思決定を改善して、データからインサイトを得ることを希望しているため、クラウドベースのデータ分析、機械学習モデル、クラウドベースの AI プラットフォームの専門知識を備えた従業員が必要です。AWS トレーニングと認定は、あらゆる規模の組織がワークフォースのスキルを強化し、AI と ML の価値を最大限に活用できるようサポートすることを中核的な目的に据えています。
この価値を実現するために、リーダーはワークフォースのスキル強化に投資するようにビジネス戦略を適応させています。多国籍ユーティリティ企業であり、低炭素エネルギーとサービスで世界的に有名な ENGIE は、当社のサービスを利用しています。同社は、4,000 人の IT プロフェッショナルからなる分散型チームにデータを適時に処理するための適切なスキルセットを提供するため、AWS トレーニングと認定と提携して、クラウドスキルトレーニングプログラムを開発しました。このトレーニングのおかげで、ENGIE のエンジニアは、発電所で使用される予知保全モデルのために、機械学習などのより高度な機能を採用することができました。「トレーニングを受けた人は誰でもイノベーションを開始できます」と ENGIE の Cloud Center of Excellence 部門 Head である Frédéric Poncin 氏は述べています。「古いシステムをまったく新しいクラウドネイティブアプリケーションに変換する場で力を発揮できます」。
トレーニングを受けた人は誰でもイノベーションに取り掛かることができます。古いシステムをまったく新しいクラウドネイティブアプリケーションに変換する場で力を発揮できます"
—ENGIE、Cloud Center of Excellence 部門 Head、Frédéric Poncin 氏
また、組織は IT 部門以外もクラウドテクノロジーの重要性を認識しており、現在では、財務、営業、人事、マーケティング、管理などのさまざまな部門全体でクラウドの専門知識を強化することに重点的に取り組んでいます。例えば、Volkswagen は、クラウド中心のフレームワークを使用して従業員のクラウドに関する知識とスキルを強化することに投資しました。これにより、市場投入までの時間が短縮され、チーム間のコラボレーションが改善されました。
今こそ、AI と ML を活用してビジネスを成長させる機会を最大化するために、人材のスキルアップと再教育に投資する時です。当社のオンライン学習センターである AWS Skill Builder では、AI と ML に関する 80 を超えるコースや学習リソースなど、AWS のエキスパートによって構築されたデジタルトレーニングを提供しています。生成系 AI の出現に伴い、AWS は学習者と意思決定者が生成系 AI に関する知識とスキルを身に付けることができるよう多くの新しいトレーニングを提供しています。組織は、AWS Cloud Quest: 機械学習スペシャリストなどの実践的なゲームベースの学習に無制限にアクセスできるチームサブスクリプションを利用することで、人材改革を深めたり、加速させることができます。リーダーは AWS トレーニングと認定と提携してこれらのリソースなどを活用し、組織全体で新しいスキルを継続的に開発してビジネスの革新と成長を促進できるようにすることができます。
生成系 AI についてさらに学びたいと考えているリーダーや意思決定者向けに、Generative AI for Executives 動画シリーズでは、生成系 AI とは何か、生成系 AI がビジネス上の課題にどのように対処し、成長を促進するか、そしてなぜ業界に革命をもたらす可能性があるのか概要を説明しています。
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