人工知能（AI）および機械学習
人工知能（AI）と機械学習（ML）の概念は新しいものではありません。AIは、一般的に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、広範囲にわたるコンピュータサイエンスの分野です。しかし、MLはAIの応用であり、デバイスが経験から学習し、コーディングなしで自身を改善する能力を与えるものです。データ量が常に増加しているため、組織はAIおよびMLモデルに依存して、業務を拡張したり、スタッフの作業をより良く、より速くサポートしたり、データから隠れた洞察を発見したり、根底にある仮定を確認および検証したりしています。
AIとMLが重要なのはなぜですか？
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2.5京バイトのデータが作成されています。また、データを利用する目的がない場合、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管理できません。世界経済フォーラムによると、2020年初頭には、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倍の大きさでした。
新たな可能性が常に生まれる中、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宝庫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主なメリットの一部を以下に示します。
• 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価値のある洞察を発見できます。
• より優れた、より迅速な意思決定：企業は機械学習を使用してデータの整合性を改善し、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た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のアプリケーション業界：
いくつかの業界の組織が、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と機械学習が企業によるプロセスと製品の変革を支援している方法のほんの一例です。
• 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、ビジュアル検索で顧客体験を向上させるため。
• ヘルスケア：臨床効率を高め、診断速度と精度を高め、患者の転帰を改善するため。また、がん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するため。
• 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、販売予測、センチメント分析、および顧客離れの予測のため
• 電気通信：顧客行動に関する洞察を得たり、顧客体験を向上させたり、5Gネットワークのパフォーマンスを最適化したりするためなど。
• カスタマーサービス：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するため。
• 保険：保険金請求処理を自動化し、使用量に基づいた保険サービスを提供するため。
• 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、詐欺とマネーロンダリングの検出の改善など、提供するサービスを近代化および改善するため。
• 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：インテリジェント発電所の開発、消費とコストの最適化、予知保全モデルの開発、現場オペレーションと安全性の最適化、およびエネルギー取引の改善のため。
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。コンピュータはまた、尋ねることを考えもしなかった情報を発見します。それはデータのナラティブな要約を提供し、それを分析する他の方法を示唆しています。一部の調査では、AIを使用してい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、その能力について嘘をついているか、誇張していることが示されています。実際、エンタープライズオープンソースの現状に関するレポートによると、電気通信組織の66％が、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、その歴史を書く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、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とMLがビジネスアプリケーションでますます重要になるにつれて、これらのテクノロジーが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動きがあるでしょう。
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