企業にとって重要なAI技術のトレンド

[[428061]]

マッキンゼー・アンド・カンパニーが2020年に実施した人工知能に関する世界的な調査によると、2020年には企業の50％が事業部門または機能部門に人工知能を導入しており、人々は人工知能の新たなトレンドを目撃することになるでしょう。企業は、より多くの価値を創造し、収益と顧客ロイヤルティを高めるために AI ツールを導入しています。 AI をリードする企業は、収益の少なくとも 20% を AI に投資しています。 COVID-19パンデミックによりデジタル化のプロセスが加速するにつれ、この数は増加する可能性があります。パンデミックにより、オンラインでの活動が急増し、ビジネス、教育、行政、社会などの分野で人工知能が広く採用されるようになりました。

この記事の目的は、2020 年に出現し、2021 年も発展を続ける AI トレンドの概要を説明することです。これらの傾向に基づいて、企業は2022年のAIの将来の発展を予測し、リスクをうまく軽減することができます。

人工知能アプリケーションの開発動向

AI の導入レベルは業界によって異なります。マッキンゼーの調査レポートでは、ハイテク、通信、自動車、組み立ての 4 つの主要産業に焦点を当てています。

多くの企業がサービス運営、サービスや製品の設計、広告、販売に AI を適用しています。投資額では、創薬・開発分野への投資が最も多く、2020年の投資総額は138億ドルを超え、2019年に比べて4.5倍に増加しました。

AI を在庫と部品の最適化、価格設定とプロモーション、顧客サービス分析、売上と需要の予測に適用すれば、収益のさらなる成長が促進されます。報告されたコスト削減のユースケースは、最適化された人材管理、コールセンターの自動化、倉庫の自動化に関連していました。

AI技術のトレンド

2021年以降、AIは業務の合理化と効率化に活用されるでしょう。企業は、IT インフラストラクチャとデータ管理を改善することで、AI のビジネス アプリケーションからメリットを得るように努めるべきです。しかし、導入されたすべての AI モデルがビジネスに役立ち、パフォーマンス監視に適しているわけではありません。ここでは、2021年から2022年に主流になる可能性のある人工知能のトレンドに焦点を当てます。

トレンド 1: セキュリティと監視のための人工知能

人工知能技術は現在、顔認識、音声認識、ビデオ分析に応用されています。これらのテクノロジーは監視に最適な組み合わせを形成します。したがって、2021 年には、ビデオ監視における人工知能の広範な応用が予測されます。

人工知能により、セキュリティ システムの柔軟な設定が可能になります。同社のセキュリティエンジニアはこれまで、監視画面上の特定の数のピクセルが変化するとシステムが起動するシステムの設定に多くの時間を費やさなければならず、その結果、誤報が多発していた。これらのアラームは、落ち葉や動物によって引き起こされる可能性があります。人工知能を活用したセキュリティシステムは、より正確にオブジェクトを識別できるため、より柔軟な設定が可能になります。

ビデオ監視における人工知能は、顔ではなく異常な行動パターンに注目することで、不審な活動を検出することができます。この機能により、潜在的な脅威を特定することで、より安全な公共空間とプライベート空間を作り出すことができます。この AI 駆動型ビデオ ソリューションは、物流、小売、製造業界にも役立ちます。

人工知能は音声認識にも使用できます。音声認識に関連する技術は、人の年齢、性別、感情状態などのアイデンティティを判定することができます。監視のための音声認識の原理は、Alexa や Google アシスタントの場合と同じであると考えられます。セキュリティや監視に適した、合成音声や録音音声を検出できるスプーフィング防止モデルが組み込まれています。

生体認証による顔認識は最も重要なセキュリティ技術の 1 つであり、さまざまな悪意のあるアプリケーションが実際の画像の代わりに偽の写真を提供することでセキュリティ システムを騙そうとします。このような事態を防ぐために、現在、さまざまな不正防止技術が開発され、大規模に使用されています。

トレンド2: リアルタイムビデオ処理における人工知能

リアルタイムのビデオ ストリームを処理する際の課題は、データ パイプラインの処理です。当社のエンジニアの目標は、ビデオ処理の精度を確保し、遅延を最小限に抑えることです。人工知能ソリューションはこれを実現するのに役立ちます。

リアルタイムビデオ処理に AI ベースのアプローチを実装するには、事前にトレーニングされたニューラル ネットワーク モデル、クラウド コンピューティング インフラストラクチャ、およびユーザー シナリオを適用するためのソフトウェア レイヤーが必要です。リアルタイム ストリーミングでは処理速度が重要なので、これらすべてのコンポーネントを緊密に統合する必要があります。処理を高速化するには、プロセスを並列化するか、アルゴリズムを改善します。プロセスの並列化は、ファイルの分割またはパイプライン手法の使用によって実現されます。このパイプライン アーキテクチャは、モデルの精度を低下させず、AI アルゴリズムを使用してビデオをリアルタイムで複雑にすることなく処理できるため、最適な選択肢です。さらに、パイプライン アーキテクチャでは、顔検出やぼかしなどの追加効果も向上します。

現代のリアルタイム ストリーム処理は、背景の除去とぼかしの適用と切り離せません。 COVID-19 パンデミックによりビデオ会議の新たなトレンドが出現し、人気が高まったため、これらのツールの需要が高まっています。 GlobeNewswireによると、世界のビデオ会議市場規模は2021年の92億ドルから2026年には225億ドルに成長すると予想されており、これらの傾向はプラスに発展するだろう。

リアルタイム ビデオで背景を削除したりぼかしたりするためのツールを開発するアプローチもありますが、その場合の課題は、フレーム内の人物を背景から分離できるモデルを設計することです。このようなタスクを実行できるニューラル ネットワークは、BodyPix、MediaPipe、PixelLib などの既存のモデルに基づくことができます。これらのモデルを選択した後も、企業はそれらを適切なフレームワークと統合し、WebAssembly、WebGL、または WebGPU のアプリケーションを通じて最適な実行プロセスを編成するという課題に直面します。

トレンド3: コンテンツ作成とチャットボットのための生成AI

最新の AI モデルは、非合成の正確なデータとほとんど区別がつかない、非常に高品質のテキスト、音声、画像を生成できます。

テキスト生成の中核は自然言語処理であり、自然言語処理の急速な発展により言語モデルが登場しました。たとえば、Google と Microsoft は、検索エンジンを補完するために BERT モデルをうまく使用しています。

自然言語処理に関連する技術の発展は、他にどのような方法でビジネスを前進させることができるでしょうか? まず、自然言語処理と人工知能ツールを組み合わせることで、チャットボットを作成できます。 Business Insider によると、チャットボットの市場規模は 2024 年までに 94 億ドルに達すると予想されており、企業が AI 主導のチャットボットの実装からどのようなメリットを得られるかを強調することが重要です。

チャットボットは、標準的なコマンドを実行するだけでなく、人々の意図を理解しようとします。さまざまな分野で事業を展開する企業は、AI 駆動型チャットボットを使用して、顧客と人間レベルのコミュニケーションを提供しています。チャットボットは、医療、銀行、マーケティング、旅行、ホスピタリティなどの業界で広く使用されています。

AI 駆動型チャットボットは管理タスクの自動化に役立ちます。例えば、医療分野では、医療従事者の肉体労働を軽減することができます。チャットボットは、医師の診察予約、投薬に関するリマインダーの送信、患者の診察に関する質問への回答などに役立ちます。他の分野では、ターゲットを絞ったメッセージを配信し、顧客エンゲージメントとサポートを改善し、ユーザーにパーソナライズされたサービスを提供するためにチャットボットが導入されています。

チャットボットに加えて、自然言語処理は他の最先端テクノロジーソリューションの中心となっています。一例として、ビジネス アプリケーションに使用できる自然言語処理によるテキスト生成が挙げられます。

最近リリースされた GPT-3 モデルにより、AI エンジニアは 1 日平均 45 億語を生成できるようになりました。これにより、社会的に有益なアプリケーションと価値の低いアプリケーションの両方で AI を広く使用できるようになります。これにより、研究者は生成モデルを検出する技術に投資するようになりました。 2021年から2022年にかけて、人々が「汎用人工知能」であるGPT-4の到来を目撃することは注目に値します。

生成型 AI に戻ると、人工的に生成された画像と区別がつかない画像を作成できる敵対的生成ネットワーク (GAN) があります。これには、存在しない人物、動物、物体の画像や、音声やテキストなどの他の種類のメディアが含まれる場合があります。今こそ、敵対的生成ネットワーク (GAN) を実装してその力を発揮させる絶好の機会です。実際のデータ分布をモデル化し、AI パイプラインの改善、データの保護、異常の検出、特定の現実世界のケースへの適応に役立つ表現を学習できます。

トレンド4. AIによる品質保証とテスト

コンピューター ビジョンの最も注目すべき分野は AI 検出です。この分野は、ディープラーニング モデルの適用精度とパフォーマンスの向上により、近年急成長しています。多くの企業が、コンピューター ビジョン システムをより速いペースで開発するために、コンピューティング リソースと財務リソースを投資し始めています。

製造における自動検査とは、製品が品質基準を満たしているかどうかを分析することを意味します。このアプローチは機器の監視にも適用できます。

AI 検出の使用例をいくつか紹介します。

• 組立ラインでの製品欠陥の検出
• 機械部品やボディ部品の欠陥を特定する
• 手荷物検査と航空機整備
• 原子力発電所の検査

トレンド5: ヘルスケアにおける人工知能の破壊的進歩

近年、ヘルスケア業界における人工知能の導入に関する動向が広く議論されています。科学者たちは、ウイルス検出、ワクチン開発、新薬発見、体温検査、マスク着用での顔認識、CTスキャンの分析などの分野で、AIモデルとコンピュータービジョンアルゴリズムを使用してコロナウイルスと戦っています。

新型コロナウイルスの拡散を効果的に防ぐために、人工知能モデルは潜在的な脅威を検出・分析し、正確な予測を行うことができます。さらに、AI はワクチンの効果を高める主要成分を特定することでワクチンの開発にも役立ちます。

AI を活用したソリューションは、医療 IoT における効果的なツールとして使用でき、医療業界特有の機密性の問題に対処できます。ヘルスケアにおける AI の使用事例を体系化すると、その目標は一貫しており、患者の迅速かつ正確な診断を保証することであることが明らかになります。

トレンド6: 3つの業界セクターで適用されるノーコードAIプラットフォーム

ノーコード AI プラットフォームにより、これまでは大企業しか利用できなかった強力なテクノロジーを中小企業でも導入できるようになりました。企業が AI モデルをゼロから開発するには、時間、費用、経験が必要です。コード不要の AI プラットフォームを採用すると、参入障壁が低くなり、タスクが簡素化されます。その利点は次のとおりです。

（1）迅速な実装 - コードの記述、データの処理、デバッグを最初から行う場合に比べて、90％以上の時間を節約できます。

（2）開発コストの削減 - 自動化により、企業は大規模なデータサイエンスチームを構築する必要がなくなります。

（3）使いやすさ - ドラッグアンドドロップ機能によりソフトウェア開発が簡素化され、コーディングなしでアプリケーションを作成できます。

ヘルスケア、金融セクター、マーケティングのいずれにも、コード不要の AI プラットフォームが必要ですが、結果として得られるソリューションはカスタマイズできません。最も人気のあるノーコード AI プラットフォームには、Google Cloud Auto ML、Google M Kit、Runaway AI、Create ML、Make ML、Super Annotate などがあります。

中規模および大規模企業は、ノーコード プラットフォームを使用して、画像分類、ジェスチャと音声の認識、およびオブジェクト検出のためのソフトウェア ソリューションを開発します。

人工知能の未来

これらの傾向は、AI ソリューションがより一般的になるにつれて AI の将来が有望になることを示唆しています。たとえば、製造業における予測分析のための自動運転車、ロボット、センサー、医療業界向けの仮想医療アシスタント、メディア報道のための自然言語処理、AI アシスタント、顧客サービスで人間に代わるチャットボットなど、これらすべての AI 主導のソリューションは急速に進歩しています。