TechCrunch 2023/9/19 05:00:04(JST)
AIを活用した新しいテックスタートアップが登場し、詐欺検出から農作物のモニタリングまで、現代の課題に対処すると信じています。しかし、AI企業の中心であるモデルは急速に商品化されており、差別化が不足していることが問題となっています。AI企業の真の価値は、モデルだけでなく、データセットにもあります。品質や幅、深さのあるデータセットが競合他社を凌駕することができます。しかし、多くのAI企業がデータの取得と処理のための適切な技術スタックを持たずに市場に参入しているため、そのAIイニシアチブの持続性に重大な影響を与える可能性があります。
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ベンチャーキャピタリスト（VC）は、AIモデルの表面的な魅力だけでなく、会社の技術スタック全体を評価する必要があります。データの取得と処理のための緻密なインフラストラクチャが欠けている場合、有望なベンチャーの失敗の兆候となる可能性があります。この記事では、私のCEOおよびCTOとしての実践的なフレームワークを提供します。これらの原則は、データプロセスとその結果のデータの品質を評価し、成功のために適切に設定されているかどうかを判断する難しい課題を持つ人々に追加のリソースを提供することを目的としています。
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データの品質を評価する際に考慮すべき基本的な要素について見ていきましょう。データは、AIモデルが解決しようとしている問題と密接に関連している必要があります。また、データは正確でなければなりません。さらに、データのカバレッジも重要です。重要な情報が欠落している場合、AIモデルは効果的に学習することができません。これらの要素を考慮しないと、AIイニシアチブの持続性に問題が生じる可能性があります。
(※本記事はAIによって自動的に要約されています。正確な情報は引用元の記事をご覧ください。)
(※画像はAIによって自動で生成されており、引用元とは関係ありません。)
引用元の記事：Questions every VC needs to ask about every AI startup’s tech stack.