2018 年のビッグデータ、機械学習、人工知能の予測!

AI へのビッグデータ投資は減速の兆しを見せていません。今後 1 年間の予測をいくつかご紹介します。

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手動タスクの自動化

ロボットが人間の仕事を奪うという期待はまだかなり遠いですが、テクノロジーは進歩しており、ビッグデータがこれに役立っているという証拠があります。 より多くのタスクを実行するためのテクノロジーの使用は急速に増加しており、今後も増加し続けるでしょう。計画、戦略、顔認識など、私たちが常に「人間」が行うと考えてきたタスクにテクノロジーがさらに使用されるようになるでしょう。 2017年に見たように、クリエイティブ産業は音楽や文学の執筆などの分野でこの「乗っ取り」に屈しました。

機械学習機能

機械学習の機能は急速に成長しており、医療やヘルスケアから自動運転車、ゲーム、不正検出まで、さまざまな業界で商用アプリケーションを実現しています。 2018 年には機械学習の処理がより高速かつスマートになり、より多様な分野やビジネス上の問題に適用されるようになると予想されます。 今年、私たちの生活のさまざまな側面や数え切れないほどの社会プロジェクトに AI が統合されるのを目にしました。 来年は、より多くのスタートアップ企業が高度な製品を展示するようになるだろうし、米国外や中国やヨーロッパなどシリコンバレーの典型的な状況において、これらのテクノロジー企業が行う仕事の量も明らかに増加するだろう。 私たちの日常生活にさらに統合され、AI 革命がさらに進歩する準備をしましょう。

モノのインターネット

コネクテッドテクノロジーとウェアラブルデバイスは前年比で成長しました。 ガートナーによれば、2020年までにIoT導入数は260億にまで増加し、2009年の9億から30倍に増加する見込みです。消費者のウェアラブルデバイスから生成され収集される膨大な量のデータを活用し始める企業が増えています。 アクティビティ トラッカーやその他の接続デバイスは、正しく使用すればビジネスの成長と意思決定を促進できる職場データを企業に継続的に提供しています。 一方、IoT 製品の利用が拡大するにつれて、IoT セキュリティ侵害のリスクも増大しており、人々はこれを認識しているものの、セキュリティ管理の導入はテクノロジー自体の進歩ほど速くありません。

サイバーセキュリティ

高度なセキュリティ制御を欠く接続デバイスが増えるにつれ、今後 1 年間に予想される一般的なサイバーセキュリティ侵害の増加という問題に直面する可能性があります。 2017 年の大規模なデータ漏洩とサイバー攻撃を受けて、サイバーセキュリティは 2018 年に投資、改善、成長のための巨大な市場となります。 AI は人々のデータを保護する上で重要な役割を果たすようになります。テクノロジーが教師なし学習やデータセットからの結果を予測する能力が向上するにつれて、安全なデータをリアルタイムで脅威から保護できるようになります。 AI は、より高度な攻撃が発生する前にそれを検出する役割も果たします。