人工知能（AI）と機械学習

人工知能（AI）と機械学習

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、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、広範囲にわたるコンピュータサイエンスの分野です。一方、MLはAIの応用であり、デバイスがコーディングなしで経験から学習し、自身を改善する能力を与えます。データ量が絶えず増加するにつれて、組織はAIおよびMLモデルに依存して、業務を拡大し、スタッフの作業をより良く、より速くサポートし、データから隠れた洞察を発見し、さらには根本的な仮定を確認および検証しています。

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、毎日250京バイトのデータが作成されています。また、それを利用する方法がなければ、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管理できません。世界経済フォーラムによると、2020年初頭の時点で、デジタル宇宙のバイト数は、観測可能な宇宙の星の数の40倍でした。

新たな可能性が常に生まれているため、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により、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は次のとおりです。

• より多くのデータ入力ソース：AIと機械学習により、企業はより広範囲の構造化および非構造化データソースから貴重な洞察を発見できます。

• 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化され、コストが削減され、他の優先事項に時間とリソースを解放できます。

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

• ビジネスオペレーションの自動化

AIおよびMLの応用産業：

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、患者のアウトカムを改善します。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。

• セールス＆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、顧客離れの予測

• 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、顧客の意図を測定し、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、使用量に基づい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、提供物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、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およびMLの現状

世界中の組織がAIおよびMLを使用して、販売、在庫、顧客維持、不正検出などに関する回答を得ています。コンピューターはまた、尋ねることを考えもしなかった情報を発見します。データのナラティブサマリーを提供し、分析する別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の最大40％が、その機能を嘘をついているか、誇張していることが示されています。実際、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。

2021〜2022年の展望

AIとMLは、その歴史を記述す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、数百万ドルを投資して、このテクノロジーを深く探求しています。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くなります。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パワーを強化する大きなラッシュが発生するでしょう。

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