本当に知っておくべき 10 の AI テクノロジートレンド

人工知能技術のトレンドは人類を前進させています。デジタル変革はあらゆる業界に広がり、人工知能は科学者が夢見ることしかできなかったことを実現しています。現在、AI と機械学習のテクノロジーは、消費者が日常的に使用するさまざまな現実世界のアプリケーションで使用されています。

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ディストピア物語の中には、知覚力を持つ機械の危険性を警告するものもあるが、今日実装されている AI アプリケーションのほとんどは、人間の体験を大幅に向上させ、私たちがより多くの成功を収め、人命を救い、さらには世界をより良い場所にすることさえ可能にしている。そうは言っても、本当に知っておくべき 10 の AI テクノロジーのトレンドは次のとおりです。

1. ローコードおよびノー​​コードソリューション

自動機械学習は目新しいものではありませんが、今年は、深いプログラミング知識がなくても autoML が高品質の AI モデルを構築できることを実感しました。これまで、AutoML 機能は、特定のデータセットに最適なソリューションを見つけることに重点を置いてきました。現在、企業がデータ サイエンスの知識がなくても本番環境レベルの AI 駆動型アプリケーションを作成できる、低レベルおよびコード不要の API ソリューションが数多く存在します。

2. チャットボット

チャットボットは過去 10 年間で大きく進歩し、現在では顧客と企業のやり取りの方法を変えつつあります。アウトバウンドセールスは会話型 AI に置き換えられつつあり、会話型 AI は製品を推奨したり、製品の機能に関する質問に答えたりできるだけでなく、会社の実際の担当者と連絡を取らずに多くの顧客の問題を解決することもできます。しかし、生きている人からの助けが必要な場合は、喜んで助けてくれるでしょう。

ボイスボットは、入力された単語ではなく人の声を聞いて応答することでコミュニケーションできる会話型 AI の別の分野です。この AI 駆動型テクノロジーは、顧客とのやり取りから収集されたデータを活用して、よりパーソナライズされた顧客体験を生み出し、企業がやり取りに基づいて洞察を得ることも可能にします。

3. 市場情報

AI と ML は、企業が大量のデータを実用的なビジネス インテリジェンスに変換するのに役立ちます。 AI を活用した分析により、リード生成から顧客サポートまで、販売サイクルのあらゆる側面が改善されます。 2021 年の企業は、人工知能機能を使用して、より正確な予測、よりスマートな意思決定、より効率的な販売プロセスを作成する市場インテリジェンス アプリケーションを使用しています。これらのアプリケーションはリアルタイム分析を提供するため、企業は B2C および B2B 顧客とのコミュニケーションを改善できます。

4. 環境の持続可能性

AI は、環境をサポートし、農業、水、エネルギー、輸送などの業界で持続可能な慣行を改善するために、さまざまな方法で使用されています。これらの分野で AI アプリケーションを使用すると、排出量に大きな影響を与え、2030 年までに世界経済に 5.2 兆ドルの貢献をもたらす可能性があります。 AI は、環境条件や作物の収穫量を監視し、廃棄物の影響を軽減し、天候を予測して水の使用を改善するために使用されています。

AI 駆動型アプリケーションは、ディープラーニング、予測機能、さらには AI 駆動型電力グリッド システムを使用することで、再生可能エネルギーの使用管理にも役立っています。 AI により自動運転車が可能になり、車両の排出量を削減し、被害を最小限に抑えることができます。将来的には、AI が位置データを活用して交通渋滞を改善し、さらには貨物輸送の効率を向上させるようになるかもしれません。

5. ロボット支援手術

ヘルスケアに関して言えば、AI にはほぼ無限の応用可能性があります。業界はテクノロジーの影響の高まりに適応するのが遅いことで有名だが、パンデミック発生以降は大きな進歩を遂げている。実際、プライマリケアの診察の 43% は遠隔医療を通じて行われており、医療提供者と患者の両方が必要に応じて医療技術を採用する用意があることを示しています。

ロボットに手術を任せられますか? 予測分析と機械学習 AI は患者と手術のパターンを識別し、2 回目の手術で調整を行うことができます。たとえば、これらのロボットは患者の手術歴を学習し、手術中に起こり得る問題をリアルタイムで回避することができます。多くの病院が手術にロボットアシスタントを使用していますが、ロボット外科医の軍隊はまだ存在しません。

6. 自然言語処理

電子商取引では、計算言語学、テキスト分析、AI 駆動型 NLP (自然言語処理) が、消費者ベースへのより良いサービス提供に使用されています。感情分析とブランドイメージ分析は、企業が顧客をより深く理解し、製品やサービスを改善するのに役立ちます。

ユーザーから収集されたフィードバックは、言語のニュアンスを区別できる機械によって処理され、企業が対応できる定性的および定量的データが抽出されます。

7. 地震の検知と予測

地震波のパターンを検出し分析する機械学習アルゴリズムは、地震に対する私たちの対応方法を変えています。実際、これらの AI を活用したアルゴリズムは、科学者が検出できた地震の 2 倍を検出することができました。これにより、地震への対応時間が改善され、人命が救われるとともに、科学者は地球のプレートの動きについてより深く理解できるようになります。これらのアルゴリズムが将来の地震を予測できるほど賢くなることが期待されています。

8. 人工知能工学

このトレンドはリストの終わり近くにありますが、他のほとんどの AI トレンドの基礎となります。 AI ツールとプロセスの開発以外にも、セキュリティ、透明性、倫理、コンプライアンスなど、多くの複雑な側面があります。 AI エンジニアリングは、AI を別個の部門や後付けではなく、DevOps プロセスの自然な一部にする戦略です。

AI と DevOps 間の断片化により、コンプライアンスやサイバー脆弱性の問題が発生し、プロセス全体が遅くなる可能性があります。経験豊富なネットワーク管理者によって開発された、AI を含む統合された計画、開発、実装ワークフローにより、アイデアから製品を市場に投入する企業の能力が効率化されます。

9. 保険予測分析

さまざまな分野で AI 予測分析を活用する保険会社が増えています。保険会社は予測分析を使用して、不正行為を特定し、新規顧客のリスクと価格を計算し、製品を最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

また、予測分析により、企業は保険のパーソナライゼーションと補償範囲を拡大し、個人が手頃な価格で必要な補償を受けられるようにすることもできます。さらに、予測分析をプロセスに統合している保険会社は、予測分析を使用していない会社よりも 7% 速く成長しており、顧客も​​保険業界の ML のメリットを享受していることがわかります。

10. アイオーティー

2023 年までに IoT デバイスの数は 35 億に増加すると予想されており、AIoT ソリューションへの移行は自然な流れです。 AI を搭載したスマートフォン、音声アシスタント、その他の IoT デバイスは、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに意思決定行動をサポートするインテリジェント マシンを作成できます。

結論: AI技術のトレンドが13兆ドルの市場を牽引

人工知能におけるこれらの 10 の技術トレンドは、ロボット医師からスマート仮想アシスタント、即時の気象データ、完璧な市場予測まで、人工知能と機械学習の将来がどのようになるかを垣間見せてくれます。

2030年までに、AIの価値は13兆ドルに達すると予想されています。今日の AI テクノロジーのほとんどはソフトウェアで生成されていますが、旅行、製造、小売などの分野で AI が応用されることが期待されます。インテリジェントなマシンの世界はどのようなものになるのでしょうか? これからその答えを探ります。