組織で初めてAIモデル構築に着手する際、多くの企業がツール選びに迷います。既に多くの構築済みモデルがありデータを入力するだけでAIモデルが構築できるAutoML や他のAIプラットフォームの使用は、一見便利に感じます。AIプラットフォームを使用すると、プラットフォームがさまざまなモデルについて精度を比較し、数時間で組織に最善のモデルを提示してくれます。

つまり、コストのかかるデータサイエンティストを使わなくてもAIモデルの構築や管理ができるということです。これはある意味正しいと言えますが、重要なことを見落としています。このようなAIプラットフォームでは、何百万ドルをも左右する企業決定を託すに値する、拡大適用が可能な本番レベルのアルゴリズムが提示されることはめったにないのです。

使用するAIを選ぶ際に、考慮すべき重要な点が４つあります。

1. AIモデルが良いものかどうかは、使用するデータによって決まります。不完全なデータや非構造化データ、あるいは品質の悪いデータでは、良い結果を得ることは難しいでしょう。
2. ツールは完全には人の代わりになりません。どんなに頑張っても、モデルの効果的学習に必要な理想的学習データが得られないこともあります。必要なモデルの組み合わせや、学習データにどのような調整をすべきかについては、技術的な判断が必要です。ツールにはこうした複雑な判断ができないため、統計と機械学習の両スキルを備えた熟練したデータサイエンティストが必要になるのです。
3. ジネスにまったく同じものはありません。個別のニーズや要求を満たすには、異なる組み合わせやモデルが必要です。本番用の展開では、異なるビジネスシナリオに適応させるため、複数モデルの組み合わせが必要になります。AIツールではこうしたニーズの判断ができません。事業目標の達成に向けた舵取りは、熟練したデータサイエンティストだけにできることなのです。
4. モデルがうまく展開された後も、継続的な監視が必要です。監視しなければ、データの変化と増加に伴って精度が落ちてしまいます。初期レベルと同等の精度を維持するためには、モデルの分析と更新を行うデータサイエンティストが必要です。

CrowdANALYTIX（クラウドアナリティクス）では、熟練したデータサイエンティストによる構築済みコンポーネントとカスタマイゼーションの組み合わせを備えています。あらゆる分野のビジネスに対応するコンポーネントを用意しているほか、クライアントのモデルのカスタマイズや維持ができるよう25,000人以上のデータサイエンティストのコミュニティをつくっています。さらに、ビジネスには問題がつきものであるため、最適化されたソリューションをAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェイス）やウェブ用、モバイル用アプリケーションという形で提供しています。CrowdANALYTIXでは、時間が経ってもモデルの精度が維持されるようモデルのメンテナンス調整が行われるため、それを使用する企業とともにソリューションも成長していくのです。

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出典：https://www.crowdanalytix.com/how-does-crowdanalytix-differ-from-automl-and-other-ai-platforms/
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