人工知能（AI）と機械学習
人工知能（AI）および機械学習（ML）の概念は新しいものではありません。 AIは、通常、人間の知能を必要とするタスクを実行できるスマートマシンを構築することに関わる、広範なコンピューターサイエンスの分野です。ただし、MLはAIのアプリケーションであり、コーディングを行わなくてもデバイスが経験から学習し、自身を改善する機能を提供します。データ量がますます増加しているため、組織はAIおよびMLモデルに依存して、業務を拡張したり、スタッフがより適切かつ迅速に作業できるように支援したり、データから隠された洞察を見つけたり、根本的な仮定を確認および検証したりしています。
AIとMLが重要な理由
データはますます重要なビジネス資産になりつつあり、世界中で生成および保存されるデータ量は指数関数的に増加しています。 Forbesによると、現在のペースでは、1日に250京バイトのデータが作成されています。また、データを利用しないのであれば、データを収集しても意味がありません。しかし、これらの膨大なデータの洪水は、自動化されたシステムがなければ単に管理できません。世界経済フォーラムによると、2020年の初めには、デジタルユニバースのバイト数は、観測可能な宇宙の星の数の40倍でした。
絶えず新しい可能性が生まれているため、AIとMLの相関関係は、ほぼすべての業界で強力なメリットをもたらします。さらに、AIとMLは、組織が収集したデータの山から価値を引き出し、ビジネスの洞察を提供し、タスクを自動化し、システムの機能を向上させる方法を提供します。 AI / MLは、測定可能な成果を達成することで、ビジネスのあらゆる側面を変革する可能性を秘めています。組織がすでに目撃している上位のメリットのいくつかを以下に示します。
• データ入力のソースの増加：AIと機械学習により、企業は、より広範な構造化データおよび非構造化データソースで貴重な洞察を見つけることができます。
• より迅速かつ優れた意思決定：企業は、機械学習を使用してデータの整合性を向上させ、AIを使用して人的エラーを削減します。これは、より優れたデータに基づいて、より良い意思決定につながる組み合わせです。
• 運用効率の向上：AIと機械学習により、企業はプロセス自動化を通じて効率を高め、コストを削減し、他の優先事項のために時間とリソースを解放します。
その他の利点：
• 顧客満足度の向上
• 差別化されたデジタルサービスの提供
• 既存のビジネスサービスの最適化
• ビジネスオペレーションの自動化
AIおよびMLアプリケーション業界：
いくつかの業界の組織は、人工知能と機械学習のつながりを活用するアプリケーションを構築しています。これらは、AIと機械学習が企業がプロセスと製品を変革するのに役立っているほんの一例です。
• 小売：在庫を最適化し、レコメンデーションエンジンを構築し、視覚検索で顧客体験を向上させます。
• ヘルスケア：臨床効率を高め、診断の速度と精度を高め、患者の転帰を改善します。また、癌検出を改善するための画像処理や、ゲノミクス研究のための予測分析などのアプリケーションで使用します。
• 営業およびマーケティング：パーソナライズされたオファー、キャンペーンの最適化、売上予測、センチメント分析、および顧客の解約の予測。
• 電気通信：とりわけ、顧客の行動に関する洞察を得て、顧客体験を向上させ、5Gネットワークのパフォーマンスを最適化します。
• 顧客サービス：チャットボットとコグニティブ検索を使用して、質問に答え、顧客の意図を評価し、仮想アシスタンスを提供します。
• 保険：請求処理を自動化し、使用量に応じた保険サービスを提供します。
• 金融サービス：顧客サービスのパーソナライズ、リスク分析の改善、不正行為やマネーロンダリングの検出の改善など、サービスを最新化および改善します。
• 自動車：企業がルートの効率を改善し、交通予測などの目的で予測分析を使用するのに役立ちます。
• エネルギー：インテリジェントな発電所を開発し、消費とコストを最適化し、予測メンテナンスモデルを開発し、現場の運用と安全性を最適化し、エネルギー取引を改善します。
AIとMLの現状は？
世界中の組織がAIとMLを使用して、売上、在庫、顧客維持、不正検出などに関する回答を得ています。コンピューターは、質問することを考えもしなかった情報も発見します。データのナラティブな要約を提供し、データを分析する他の方法を提案します。いくつかの調査では、AIを使用すると主張するヨーロッパのスタートアップ企業の最大40％が、自社の能力を嘘をついたり誇張したりしていることが示されています。実際、State of Enterprise Open-Sourceレポートによると、電気通信組織の66％は、今後2年以内にAI / MLにエンタープライズオープンソースを使用することを期待していますが、2021年初頭の時点ではわずか37％です。
2021〜2022年の見通し
AIとMLは、その歴史が書かれるよりも急速に変化しているため、その将来に関する予測もすぐに時代遅れになります。 Google、Apple、IBMなどのテクノロジーリーダーは、さらに多くの企業とともに、このテクノロジーを深く探求し、数百万ドルを投資しています。 AIおよびMLがビジネスアプリケーションで重要性を増すにつれて、Machine Learning-as-a-Service（MLaaS）として知られるクラウドベースのサービスとしてこれらのテクノロジーが提供される可能性が高くなります。 MLデータ処理に対応するためにCPUパワーを強化するために、ハードウェアベンダーの間で大きなラッシュが発生します。
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