2018 年の人工知能と機械学習のトップトレンド

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人工知能（AI）は、1955年に米国のダートマス大学のAIの第一人者ジョン・マッカーシーによってこの言葉が造られて以来、長い道のりを歩んできました。 63年後、人工知能はヘルスケア、フィンテック、その他の業界のビジネス開発に変革と破壊をもたらしています。真に人間レベルの AI の探求が続く中、ビッグデータと機械学習 (ML) の進歩により、AI は主流のテクノロジーになるでしょう。この記事では、2018 年の人工知能と機械学習の主要なトレンドを紹介します。

1. ヘルスケア

コンサルティング会社アクセンチュアは、2021年までに米国の人工知能ヘルスケア市場は66億ドルに達し、年平均成長率（CAGR）は40％になると予想していると述べた。

医療用画像診断企業は、ヘルスケア技術における人工知能の開発を推進しています。たとえば、放射線科医向けのクラウドベースの AI アシスタントである Arterys は、肺と肝臓の腫瘍画像を分析する腫瘍学 AI スイートで、2018 年 2 月に米国食品医薬品局 (FDA) の承認を取得しました。

パーソナライズされたヘルスケアと精密医療も、人工知能の活用により大きな進歩を遂げています。 8月、シンガポール大学の研究者らは人工知能を利用して、血液がんの一種である骨髄腫の薬物併用療法を特定し、最適化した。

2. フィンテック

資産管理や資金調達から融資やモバイル決済まで、FinTech はそれ自体が破壊的なテクノロジーであることが証明されています。人工知能は、フィンテックがこれらのコアコンピテンシーを次のレベルに引き上げるのに役立っています。

人工知能により、ユーザーはモバイルデバイスを通じて銀行に資金を入金できるようになります。昨年10月に初の人工知能ETF（上場投資信託）を立ち上げたエルソンは、大手金融機関のビッグデータ処理を支援している。機械学習を活用した取引アルゴリズムをテストして共有したいと考えている定量的トレーダーのコミュニティも拡大しています。

3. エネルギー

石油・ガス大手から再生可能エネルギーのグリーンテクノロジーまで、エネルギー業界は大量のデータを生み出しています。 AI は、大規模なデータセットを処理し、エネルギー生産者と消費者がグリッドをより有効に活用するのに役立つ実用的な洞察を提供するのに適しています。

たとえば、エネルギー貯蔵オプティマイザーの Athena は、800 を超えるエネルギー貯蔵システムにわたって毎分 400 テラバイトのエネルギー データを処理し、エネルギーの使用タイミングを合理化することで、顧客が年間 800 万ドルを節約できるようにしています。

家庭では、Nest スマート サーモスタットが家の住人の習慣に適応してエネルギー消費を削減します。英国のナショナル・グリッドは、英国の電力網運用を効率化するために Google DeepMind の技術を導入する予定です。

4. エンタープライズ

Technavio の最新の市場調査レポートによると、世界のエンタープライズ人工知能市場は 2018 年から 2022 年の間に年平均 45% の成長率を達成すると予想されています。 Technavio は、この成長の大部分は顧客サービス チャットボットの利用増加によるものだと考えています。

ビッグデータを処理するための機械学習ソリューションも、この急成長のもう一つの理由です。 Google、Amazon、IBM、Intel、Microsoft などのテクノロジー大手は、機械学習を一般大衆に普及させる基礎的な AI フレームワークやツールの多くを提供および/またはサポートすることで、先頭に立っています。 Google には DeepMind、IBM には Watson があり、AWS は Apache Spark と組み合わせることで、企業が大量のデータを処理するのに役立ちます。

5. 小売業

小売業界は、人工知能の分野におけるイノベーションの温床であり続けています。前述のように、小売業者はチャットボットを通じて顧客サービスのオーバーヘッドを削減しており、予測分析を使用して製品の価格を最適化し、データベースから顧客ペルソナを構築しています。

もちろん、小売業における AI は非常に一般的になっているため、人々はおそらくこれらすべてをすでに知っているでしょう。近年の新しい点は、テクノロジーが成熟するにつれて、企業がより創造的になっていることです。

チャットボットについては聞いたことがあるかもしれませんが、実店舗で顧客の来店数を 70% 増やすロボットについてはどうでしょうか。あるいは、AI を活用した顔認識機能を使用して、顧客が店に入るとすぐに店員に顧客の好みを伝える Kairos についてはどうでしょうか。

多国籍コングロマリットのソフトバンクがピザロボット配達サービスのズーム社と最大7億5000万ドルを投資する交渉を行っていたとき、私たちはすでに未来に生きているように感じた。

6. ソフトウェア開発

コーダーは、プログラマーの生産性を向上させるために、常により高いレベルの抽象化を求めています。最先端のソフトウェア開発ツール、ライブラリ、フレームワークは、このようにして開発プロセスを簡素化します。

おそらくいつの日か、抽象化の究極レベルは、プログラムが自ら書くようになるでしょう。しかし、それまでの間、開発者の生活を少し楽にできる AI ベースのツールが数多くあります。

Google のバグ予測ツールは長い間、機械学習アルゴリズムと統計分析を使用して欠陥のあるコードを特定してきました。 DeepCode はさらに進んで、パブリックおよびプライベートの GitHub リポジトリ内の問題を特定し、解決策を提案できる Grammarly をプログラマーに提供します。

デジタルアシスタントから自動運転車まで

2018年、人工知能はかつてないほどSFに近づいています。このトレンドのリストには網羅的ではない興味深いニュースや観察事項がいくつか含まれています。

• Alexa、Cortana、Siri などのデジタル アシスタントは、世界中の何百万もの家庭で使用されています。
• I/O 2018 で大々的に発表された Google Duplex は、NLP (自然言語処理) がどれほど進歩したかを証明するものでした。デジタルアシスタントの音声は人間らしく、「んー」や「うーん」といった音声指示も含まれています。
• 自動運転車はGoogleやWaymoだけのものではありません。ゼネラルモーターズ、ダイムラー、BMW、フォードなど各自動車メーカーがこの技術を積極的に開発している。
• 製造業における自動化も AI の進歩の恩恵を受けています。 FANUC ロボット学習振動制御 (LVC) ソフトウェアを使用すると、組立ライン上のロボットが特定のタスクを実行するためのディープラーニングを加速できます。