クラウドソーシングは、最適化AIモデルを獲得するのに最も効率的な方法の一つです。しかし、なぜそうなのかを議論する前に、「最適化」が何を意味するのかを明らかにしておく必要があります。

AIモデルが最適化されている状態とは、特定のユースケースとカスタマイズされた制約に対して、一貫して高いレベルの正確さを保って動作するよう調整された状態を意味します。当然、実際の生産条件下でも、高い正確性で動作する必要があります。最適化は、特定のユースケースと制約によるところがあるため、同じモデルを使用していても、ある企業では動作が最適化されていて、別の企業ではうまくいかないという事態が起きます。

最適化モデルに到達するためには、鍵となる4つのステップがあります。

1. .明確に事業目標を定義し、1つまたは複数のデータを分析課題に変換する。
2. .信頼でき、構造化された入力データのソースを確保する。
3. .入力データを結合し、モデルが活用できる形態に転換するための最適な方法を定義する。
4. 対象となる具体的なビジネス上の課題に対して、最も高い正確性をもつモデル、またはモデルの組み合わせを特定する。

これらのステップは非常に明快ですが、実行するには、短期間での試験や、モデル構築に対する多様なアプローチ評価が必要になります。さまざまなアプローチを比較することで、その中から最高のパフォーマンスをする1つのモデルが見つけ出されます。このようにして最適化モデルが明らかになるのです。

AIソリューションの活用を模索する企業の多くは、データサイエンティストのチームと一緒に取り組むといった、従来のアプローチでこれらのステップを達成しようとします。残念ながら従来のアプローチでは、課題を解決しようとするサイエンティストチームのバイアスが入るため、制限されたものになってしまいます。つまり、関与する人が、テストすることもなく、最適なモデルを除外してしまうことがよくあるということです。

CrowdANALYTIXのクラウドソーシングモデルでは、何百、何千ものデータサイエンティストが、AIソリューションを作るため互いに競い合っています。企業はバイアスの影響を確実に排除して、何千ものアプローチをたったの2、3週間で比較することができます。多くのデータサイエンティストにまったく同じ課題に別々に取り組ませるという、効率的で、コストパフォーマンスの高い方法を提供するのはクラウドソーシングだけです。

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出典：https://www.crowdanalytix.com/how-does-crowdsourcing-lead-to-optimized-algorithms/
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