AI は思っているよりも高価です

過去 10 年間、人工知能と機械学習が大流行してきましたが、ここ 1 ～ 2 年で、AI に関する誇大宣伝は想像を絶するレベルにまで成長しました。

人工知能は、写真やビデオ内のオブジェクトの認識と追跡、人間のようなテキストの生成、大量のデータからの情報の抽出と推定など、さまざまなタスクを実行できますが、すべての人にとっての魔法の薬ではありません。病気。 AI システムは広く普及していますが、特定の問題を解決するのにまだ完全には適合していない可能性があります。

企業が AI を拒否する主な理由の 1 つはコストです。人工システムはどこにでも存在しているように見えるため、簡単に作成でき、手頃な価格であると思われるかもしれませんが、これは真実とは程遠いです。

最も単純な AI を活用したシステムのアプリであっても、多大な時間と資金の投資が必要であり、人工システムが実際にどれほどの労力を費やしているのかは必ずしも明らかではありません。

この記事では、企業が AI 開発コストをより正確に評価し、AI が長期的に本当にコストを節約できるかどうかを評価できるようにすることを目的としています。

AI開発のコスト

AI に関する主な誤解の 1 つは、AI は人気があるため、手頃な価格で簡単に入手できるというものです。人工知能ソフトウェアは、多くの業務で広く使用されているにもかかわらず、開発が複雑で、多くの時間と費用がかかります。

AI 開発チームを探すのに時間を無駄にしたり、プロジェクトの総コストが予算に合わない場合に失望したりすることを避けるために、事前に AI 開発のコストをできるだけ正確に計算することが重要です。

開発プロジェクトの計算は、AI 開発のコストを評価するプロセスの主要なステップではありません。私の意見では、現在自動化したいタスクを手作業で完了するのにどれくらいの費用がかかるかを計算することの方がはるかに重要です。

表面的には、特定のタスクを自動化することが最も賢明なアプローチのように見えるかもしれませんが、実際には、人間の労働を代替する AI システムの導入は、多くの場合、費用がかかりすぎ、人間の労働に比べて効果的ではありません。

現在のコストを計算する

AI 開発者を探す前に、ビジネス プロセスを理解し、AI で自動化したいタスクを完了するのにどれくらいのコストがかかるかを明確に把握する必要があります。

たとえば、1 日に店舗を訪れる顧客の数をカウントする複雑な AI 監視システムは、表面的には良いアイデアのように思えるかもしれません。カウント プロセスは自動であり、AI は店内の人数を数えるだけでなく、顧客の追跡も行うことができます。買い物や一般的な行動。 AI の誇大宣伝に騙されたビジネス オーナーは、自社の業務運営についての洞察を得るために、このようなシステムの開発を検討するかもしれません。

ただし、物体検出用のリアルタイム ビデオ処理 AI の開発コストは、同じタスクをはるかに低コストで完了する追加の従業員を雇用するよりも、特にビジネスの規模が小さい場合にははるかに高くなる可能性があります。

一方で、特定のタスクでは、より多くの人的労力が必要になる場合があります。たとえば、大量の事務処理を行っている企業では、50 人以上の従業員が毎日数百枚の紙文書を分類し、関連情報を探して手動でシステムに入力していることに気づくかもしれません。

長期的に見ると、50 人を超える従業員の人件費は、自動文書処理用の AI を活用した OCR システムの開発コストよりもかなり高くなります。システム開発の初期費用を考慮しても、ビジネスにとって金銭的な観点から AI ソリューションがより賢明な選択肢であることに変わりはありません。

このステップは明白に思えるかもしれませんが、多くの経営者は AI の誇大宣伝に騙されて、このステップをまったくスキップしているようです。 AI は依然として複雑なテクノロジーであり、開発にはかなりの費用がかかり、多くのデータ、多くのテスト、そして多くの時間を必要とします。 AI は特定のタスクを完了する点では人間よりも優れており、特定のビジネス シナリオでは理想的な選択肢のように見えるかもしれませんが、長期的に見ても経済的に意味がない可能性があります。

特定のタスクに必要な人件費を計算することは、企業の AI プロジェクト開発の最初のステップです。

プロジェクト範囲の見積もり

一部の AI システムは他のシステムよりも小さく、複雑さが少ないため、プロジェクトがこの範囲のどの位置にあるかを理解することが、プロジェクトのコストを正確に見積もる最良の方法です。当面のプロジェクトの規模を理解するために、次の質問を自問してください。

プロジェクトの目標を定義する

ドキュメント内の特定の情報の検索、森林火災の検出、オンボーディング プロセスでの顔認識など、AI システムの正確な目標を定義します。 「文書を自動的に処理する AI」ではなく、「文書に署名されたかどうか、誰が署名したかを検出する AI」など、目標をできるだけ正確に定義することをお勧めします。

AI タイプの定義

オブジェクトの認識と分類、OCR、自然言語処理、データ分析は、使用される AI モデルの種類と複雑さがすべて異なります。プロジェクトに必要な AI モデルのタイプを定義すると、プロジェクト全体の複雑さ、したがってそのコストを見積もるのに役立ちます。

データセットの評価

データセットはあらゆる AI プロジェクトの基礎です。データセットは機械学習モデルのトレーニングとテストに使用され、多くの場合、プロジェクトの中で最も時間がかかり、困難な部分の 1 つとなります。

データセットは小さな画像のコレクションではありません。正確な結果を得るには、数百、場合によっては数千の画像、ビデオ、音声録音、スキャンされた文書などを含める必要があります。すでにデータセット (スキャンされた紙のアーカイブなど) があるかどうかを推定します。監視カメラからの文書やビデオを収集し、そうでない場合は、必要なデータの収集にかかる時間を見積もります。

プロジェクトコストの計算

AI プロジェクトの正確なコスト計算は、プロジェクトとビジネス ニーズを評価し、最高の精度を得るために ML モデルをテストして選択し、さまざまな開発段階の内訳を提供する専門の AI 開発会社によってのみ行うことができます。

AI プロジェクトのコストに関しては、特定のガイドラインがあります。プロジェクトの複雑さに応じて、プロジェクトに必要な時間は次のとおりです。

• 非常に限られた機能と予測 AI (過去の出来事のパターンを特定し、将来の出来事を予測するモデルなど) を備えた小さな AI プロジェクトの開発には、少なくとも 100 時間かかります。
• オブジェクトの認識と分類を含む小規模な AI プロジェクトは2000 ～ 2500 時間で開始されます。
• 大規模な AI プロジェクトは、容易に複数年にまたがることがあります。

プロジェクトに必要な金額を計算する場合、プロジェクトの時給が主な指標となります。この数値にプロジェクトにかかる時間をかけると、プロジェクトのコストを見積もることができます。

AI 開発者の割合は、地域、開発者の資格、経験によって大きく異なります。プロジェクトのより正確なコスト評価を得るために、お住まいの地域 (または開発を外部委託する予定の地域) の AI プロジェクトの料金を必ず調査してください。

例として、AI 開発者の平均比率に基づいて、おおよその AI プロジェクトのコストを計算してみます。 Salary.com によると、AI 開発者の平均時給は約 50 ドルです。

先ほどリストしたさまざまな AI プロジェクトの時間を見てみましょう。たとえば、単純なパターン検出とイベント予測モデルを備えた非常に小規模な AI プロジェクトには、少なくとも 100 時間かかります。この数値に開発者の平均レートを掛けると、5000 ドルが得られます。これが、このタイプのプロジェクトのおおよそのコストです。

前にリストした残りの 1 時間あたりの推定値を使用してこの非常に単純な計算を実行すると、次の数値が得られます。

• シンプルなパターン検出とイベント予測モデルを備えた非常に小規模な AI プロジェクト

  少なくとも5000ドルはかかりますが、

• 物体検出モデルを備えた小規模な AI プロジェクトは 100,000 ドルから始まります。

• 複数を伴う大規模な AI プロジェクトは200,000 ドルから開始されます。

大まかな見積もりはありますが、AI プロジェクトのコストを評価するための出発点となります。 AI 開発者の時給は地域や郡によって異なり、開発の総コストに大きな影響を与える可能性があることに注意してください。プロジェクト マネージャーの時給やサーバーなどの追加コストもプロジェクトの総コストに加算されます。

追加コストの評価

追加コストは総投資の主要部分ではありませんが、AI システムがビジネスにとって価値があるかどうかを評価する際には、追加コストを念頭に置くことが重要です。

カスタム ソフトウェアの多くはクラウド内で実行されるため、サーバーのレンタルには月額または年額の料金を支払う必要があります。通常、これらのコストは十分に小さいため、開発全体のコストに大きな影響を与えることはありませんが、AI システムはこの点で異なります。 AI システムは効率的に実行するために強力な GPU を備えたサーバーを必要とし、それらは高価になる傾向があるため、毎月のシステム維持コストが増加します。

複雑な AI システム、または数十人の従業員が使用する AI システムの開発を検討している場合は、システム内でユーザーをガイドし、システムで発生する可能性のあるバグや誤動作を修正するための技術サポートを考慮する必要があります。

考慮すべきもう 1 つの重要なコストは、追加の開発コストです。システムの運用中に、追加機能が必要になる場合があります。たとえば、新しい種類のドキュメントの処理を開始したり、ビデオ上でさらに多くのオブジェクトを検出したりする必要がある場合があります。これらの追加にはコストがかかる場合があるため、プロジェクトの総予算を計算する際にはそれらを念頭に置く必要があります。

AI と人間の労働力のコスト

問題の AI システムのコストを大まかに見積もったら、同じタスクを完了するために現在費やしている金額と比較します。驚かれるかもしれませんが、人間の労働力の価格は、カスタムメイドの AI システムの価格よりもはるかに安いことがよくあります。

AI に関するあらゆる誇大宣伝があっても、AI の開発を検討するときは、冷静で誇大宣伝を避けることが重要です。 AI の実装は魅力的ではありますが、経済的な観点から必ずしも賢明なアイデアであるとは限りません。