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DCAI(Data-Centric AI/データ中心のAI)とは?意味や仕組みについて徹底解説!

2024.1.31

近年では、AI技術の普及が急速に進んでおり、さまざまな分野でAI技術を活用した製品やサービスが誕生しています。

そして、AI技術の普及とともに「DCAI(Data-Centric AI/データ中心のAI)」という考え方も重要視されるようになってきました。

今回は、DCAI(Data-Centric AI/データ中心のAI)の意味や仕組みについて徹底解説します。

AIとは?

DCAI

AIとは、「 Artificial Intelligence」という言葉の略称で、人工的に開発された知能のことです。

AIは、機械学習という手法によってAIが自動的に与えられたデータを学習して、最適な答えを導き出すことで動作します。

そのため、AIが結果や判断を自律的に行うことが可能です。

さらに、機械学習を何度も行うほどAIの学習精度は向上していくので、より高い精度で結果を導き出すことができます。

現在では、AIは、iPhoneの「Siri」やAmazonの「Alexa」、Googleの「Googleアシスタント」など、日常生活のさまざまな場面で普及している状況です。

DCAI(Data-Centric AI/データ中心のAI)とは?

DCAI

DCAI(Data-Centric AI/データ中心のAI)とは、これまで通りのアルゴリズムを重視するのではなく、データを重視したアプローチの方が重要だとするAI開発の考え方です。

実際に、データ量が少ない状態でも高品質なデータの方がノイズが多いビッグデータよりも高い性能を発揮するとされています。

そのため、今後はこのDCAIを重視したAI開発が進められていくようになることが予想されます。

DCAIの特徴

DCAI

DCAIでは、データ収集や前処理・訓練や検証・デプロイと運用などのAI開発では欠かせないプロセスを慎重に検討する必要があります。

例えば、データ収集・前処理を行う場合、データの定義やデータの収集方法について十分に検討することが大切です。

しっかりと検討した上で、機械学習に用いるデータを用意して活用することで、高い性能を発揮させることができます。

そのため、DCAIの特徴として従来のAI開発よりもより細かい部分にまで考えるということがあります。

DCAIを進める2つの言葉

AI技術の導入は現在急速に進んできており、今後さらに加速していくことが予想されています。

そんなAI導入の加速には、主に以下2つの言葉が関係していると言われています。

ここでは、以上の2つの言葉について解説します。

データエクスチェンジ

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データエクスチェンジとは、データや大規模なファイルを組織同士やシステム同士で交換する仕組みのことです。

主にマーケティングで生かされている仕組みであり、ユーザーの属性や行動履歴などのデータを効果的に交換することができるので、多くのメリットがあります。

ただ、データを交換することはさまざまなリスクが発生する場合があるので、データ保有やデータとの取り扱いについてしっかりと契約を交わすことが大切です。

契約したパートナーとデータをプラットフォームを通じて効果的に利用します。

また、データエクスチェンジで交換するデータのことを「2ndパーティデータ」といい、個人が特定できないセグメントとして提供されています。

個人情報に関するデータであれば勝手に交換することは大きな問題になってしまうので、交換するデータはあくまでの個人が特定できない大まかな属性などのデータです。

このデータエクスチェンジによって多くの企業が顧客データを効率的に活用することができるようになり、売上や事業規模の拡大に繋がります。

さらに、AI技術を効果的に活用することができるので、とても重要な言葉の1つです。

データセントリック

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データセントリックとは、DCAI(データ中心のAI)のことです。

データセントリックもAI導入の加速には欠かせない重要な要因の1つとして存在しているので、しっかりと理解しておきましょう。

この考え方によって、少量で良質なデータの方が膨大でノイズの多いデータよりも重要であるという考え方が浸透し、より効果的にAI開発が行えるようになっています。

さらに、AI開発でかかるコストを削減して、よりAI技術の導入を加速させることへも繋がります。

そのため、これからAIを学習していく際は、「データエクスチェンジ」と「データセントリック」の2つの言葉をしっかりと理解しておきましょう。

アノテーション

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アノテーションとは、「注釈」という意味を持つ英単語です。

ビジネスシーンでは、さまざまな形態のデータに対してタグやメタデータをつける作業のことであり、ビッグデータを効果的に活用するためには必要不可欠なものでもあります。

そのため、ビッグデータを取り扱っている企業や組織では、アノテーションがとても重要視されています。

アノテーションの種類

アノテーションには、主に以下3種類があります。

AIのメリット

AIを導入することで、さまざまなメリットを得ることができますが、具体的にどのようなメリットが得られるのか気になります。

ここでは、AIのメリットについて解説します。

コスト削減

AIは、コスト削減に大きく貢献します。

AIによって効率的な業務を行うことができれば、同じ時間や人員であっても高い生産性を維持することができ、業務時間の削減や残業代の削減になります。

業務にかかる諸経費も、AIで節約が可能です。

さらに、これまで以上に人件費を削減することができるようになるので、利益率の向上やリソースの確保にもなるので、とても効果的です。

また、業務負担が軽減されることで離職率の低下や、新人獲得のためのリソース確保も行えます。

人材不足の解消

AIを活用することによって、人材不足が解消できることは大きなメリットです。

現在日本では、少子高齢化が進んでおり年々労働人口が減少し続けている状態なので、人材不足が深刻化している産業も多くあります。

AI技術を活用することで、人材不足で業務が十分に行えていなかった業界でも効果的に業務を行えるようになります。

そのため、1人あたりの負担軽減や人材コストの削減にも貢献します。

ビッグデータ活用

AIは、人間ではほぼ扱い切ることのできないビッグデータを扱うことができます。

そのため、AIを導入することでこれまで十分に分析することのできなかった顧客データや市場データなどを効果的に分析してビジネス活用が可能です。

その結果、企業の利益率向上や製品の改良、顧客満足度の向上などさまざまなメリットを期待することができます。

また、これまで意識していなかった角度での分析や情報収集も可能です。

人的ミスの削減

AIは、人的ミスを減らして安全で効果的に業務を進められるというメリットもあります。

人間であれば、どれだけ優れている人材であってもメンタルややる気、体調や眠気などのさまざまな要因で人的ミスを引き起こしてしまう可能性があります。

さらに、場合によって人の命に関わる人的ミスや情報漏洩によるセキュリティ問題にまで発展してしまう可能性があります。

しかし、AIであれば一定のパフォーマンスを維持して作業ができるので、人的ミスを大幅に削減することが可能です。

そのため、AI活用によって、従業員の顧客の安全を保護したりミスによる損失を減らせるようになります。

AIのデメリット

AIを導入することで、さまざまなメリットが得られますが、反対にデメリットもあります。

これからAI活用を進めていく場合は、しっかりとデメリットも理解しておくことが大切です。

ここでは、AIのデメリットについて解説します。

コストがかかる

DCAI

AIの導入や運用には、多くのコストが必要です。

AIには、AIを開発して導入するために必要な費用や知識が必要であり、AI人材が自社内にいない場合は育成・確保するための費用が必要です。

さらに、AIにはセキュリティやデータに関する知識も求められるので、自社内で完全に人材を確保できる企業はあまり多くありません。

そのため、多くの企業にとってAIを導入するためには高いコストがかかってしまいます。

ブラックボックス化

AIのデメリットとしてブラックボックス化もあります。

ブラックボックス化とは、AIが導き出した結果がわかっても、それまでの思考プロセスがわからない状態のことです。

思考プロセスがわからないことで、AI活用のための分析や問題発生時の改善策を効果的に実施することが困難になります。

現在、AIのブラックボックス化は解決されていないので、AI活用を進めていくためには解決させていくことが大切です。

情報漏洩のリスクがある

AIには、セキュリティリスクもあります。

AIは、膨大なデータを取り扱ってデータを学習していくので、そのプロセスで不正アクセスなどによって情報漏洩してしまうリスクが高いです。

しっかりとセキュリティ対策を行った上でAIを活用していくことが重要になります。

また、そのためにはAI人材やデータ人材をしっかりと確保して、徹底したAI運用を行うことが大切です。

責任問題がある

AI技術を活用した業務には、責任問題が起きてしまうリスクがあります。

例えば、AIが搭載されたロボットや自動車が事故を起こしてしまった場合、その事故の責任は誰が取るのか判断することが難しい状態です。

さらに現状では、AIによって起きてしまった事故などの問題を解決できる法律や責任問題の解決策がない状態にあります。

そのため、この問題はAIを活用していく上での大きなデメリットの1つです。

まとめ

DCAI

DCAIが活用されていくことで、これまで以上に効率的にAIを開発していくことができるようになるので、今後の動向が気になります。

さらに、AIを活用することで得られるメリットを増加させ、デメリットを改善させることにも繋がる可能性があります。

これからAIに関する学習を始める方は、DCAIへの理解も深めていくことをおすすめします。

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生成AIの活用普及を目的とした、国内最大級の生成AI団体である、一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)が発行する認定試験です。

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