Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
Artificial Intelligence (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、通常は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向上させる能力を与えます。データ量が絶えず増加しているため、組織は AI および ML モデルを活用して、業務を拡大し、スタッフがより良く、より迅速に作業できるよう支援し、データから隠れた洞察を明らかにしたり、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 が重要な理由は何ですか?
データはますます重要なビジネス資産になっており、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 日あたり 2.5 ギガバイトのデータが作成されています。また、何もすることがないのに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いと管理できません。世界経済フォーラムによると、2020 年初頭には、デジタル世界におけるバイト数は、観測可能な宇宙にある星の数の 40 倍の大きさでした。
新たな可能性が常に生まれるにつれて、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、組織が収集する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上位のメリットをいくつか示します。
• データ入力のソースの増加: AI と機械学習により、企業は、構造化および非構造化データソースのより広範な範囲で貴重な洞察を見つけることができます。
• より良く、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、より良い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。
その他のメリット:
• 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
• ビジネス運営の自動化
AI と 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間の接続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、推奨エンジンを構築し、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、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します。
• 販売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、および顧客解約の予測
• 電気通信: 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。
• 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します。
• 保険: 請求処理を自動化し、使用量ベースの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より良い検出など、提供する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、フィールドオペレーションと安全性を最適化し、エネルギー取引を改善します。
AI AND ML は現在どこにいますか?
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たことのない情報も発見します。データのナラティブサマリーを提供し、分析する他の方法を提案します。一部の調査では、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、その能力を偽っ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% 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予定であると予想しています。これは、2021 年初頭のわずか 37% と比較されます。
2021 年から 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ており、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) と呼ば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まっています。ML データ処理に対応するために、ハードウェアベンダーの間で CPU 電力を強化するための大きな動きがあるでしょう。
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