2022年の企業向け人工知能技術の開発動向

調査によると、企業が人工知能を導入する方法が増え、開発者がユーザーに AI サービスを提供する新しい方法を発見するにつれて、世界の人工知能市場は 2021 年にさらに発展し、成長しました。

では、MLOps からセキュリティ、クラウドおよびエッジ コンピューティング、オープン ソース、メタバースなど、AI とそれに関連する幅広い IT 分野で 2022 年に何が起こるのでしょうか。

これらの疑問に答えるために、IT 業界の専門家は、2022 年に人工知能や関連技術を採用する企業に何が起こるかを広範囲に予測し、分析しました。

AIプラットフォームプロバイダーのSambaNova SystemsのCEO兼共同創設者であるロドリゴ・リアン氏は、一部の企業はAIを自社で開発することから離れ、ビジネス目標の達成を支援できるベンダーと密接な関係を築く方向に進んでいると述べた。

「企業は、人材不足と社内の技術進歩の状況がパフォーマンスリスクを大幅に高めることを認識しています」と Liang 氏は言います。「その結果、サービスとしての AI の魅力が拡大し、洞察を生み出すのではなく、それを応用することに投資できるようになりました。モデルを管理し、同時に数千の GPU で実行するために何百人もの人材を雇う余裕のある企業はどれくらいあるでしょうか。」

さらに、銀行、金融サービス、保険、製造などの垂直産業では、パフォーマンスと業務を改善するために、AI テクノロジーを変革的な方法でさらに導入することになります。 「インターネットがビジネス取引を変えたのと同じように、AI も同程度の影響を及ぼすだろう」と同氏は述べた。「これらの業界はテスト導入から実稼働に移行し、AI が約束する利益を享受することになるだろう」

機械学習データトレーニングプロバイダーであるAppenのCEO、マーク・ブレイアン氏は、2022年までに「責任あるAI」という考え方が、ほとんどのAIプロジェクトにとっての願望から基本的な要件へと移行すると考えていると述べた。

「2021年、責任あるAIはAI業界で最もホットなトピックの1つでしたが、採用率は比較的低いままでした」と彼は述べています。「しかし、責任あるAIがより良いビジネス成果につながることを企業が認識するにつれて、2022年には賭け金はさらに高くなるでしょう。責任あるAIの原則は、偏りのないデータ、データ収集とラベル付けにおける業界の公正な扱い、AIプロジェクトは社会の利益を促進するか、少なくとも潜在的な社会的損害を回避する必要があるという認識など、今では十分に確立されています。これらの原則を実装することで、AIプロジェクトが意図したとおりに機能し、安全策を提供できることを保証できます。」

さらに、Appenの最高技術責任者であるウィルソン・パン氏は、新年にはモデルの評価とチューニングも企業における主流になるだろうと語った。

同氏は、「2022年までに、定期的なモデル評価と調整の必要性がAIプログラムの焦点となるでしょう。機械学習モデルは動的であり、導入して忘れ去ることはできません。運用中の機械学習モデルは、進行中の結果、インフラストラクチャ、データソース、ビジネスモデルの変更など、さまざまな要因に基づいて更新および再トレーニングする必要があります。」と述べています。

産業最適化ソフトウェアのサプライヤーであるAspen TechのAIoT事業ゼネラルマネージャー、ビル・スカダー氏は、産業用人工知能は2022年にさらに成熟し、徐々に現実世界の製品展開へと向かうだろうと語った。

「これを実現するために、より多くの産業企業が、一般的な AI モデルへの投資から、収益性と持続可能性の目標達成に役立つ、より目的に適った、より正確な産業用 AI アプリケーションへの投資へと意識的にシフトしていくでしょう」と Scudder 氏は語ります。「これは、すべてを網羅していない可能性のある大量の施設データでトレーニングされた AI モデルから、ドメインの専門知識を活用し、詳細な分析と機械学習を通じて解釈と予測を行う、より具体的な産業用 AI モデルに移行することを意味します。産業データは、資産ライフサイクル全体を通じて、成功するビジネス成果に変換されます。」

スカダー氏は、企業幹部が産業用AIの導入を加速するために賛同し、企業文化の変化を起こすことで、より大きな進歩が遂げられると期待していると述べた。

「最高デジタル責任者（CDO）などのデジタルエグゼクティブは、これらの障壁を克服するために不可欠です」と彼は述べています。「CDOは、組織全体でデジタルトランスフォーメーションと産業用AIを主導する独自の役割を果たします。つまり、レガシーシステムと新しいテクノロジーのギャップを埋め、サイロ間のコラボレーションを促進し、大量のデータ収集から戦略的な産業データ管理に移行します。これらすべての責任は、産業組織がデジタルトランスフォーメーションイニシアチブを実行し、目的に合った産業用AIアプリケーションのより広範な採用を可能にし、それらを中心に戦略を構築できるようにするために重要です。」

外部データプラットフォームプロバイダーであるExploriumの共同創設者兼CTOであるOmer Har氏は、2022年には機械学習運用（MLOps）がDevOps、データ、機械学習の実践の周辺から中心へと移行すると述べています。

「COVID-19 パンデミックは、多くの大企業が AI と分析を採用するきっかけとなりました。これらの予測モデルは、保険から消費財まで、あらゆる業界で極めて重要です」とハー氏は語ります。「予測機能の鍵となるのは、常に更新される外部トレーニング データです。つまり、モデルは頻繁に再トレーニングし、シームレスに本番環境に再展開する必要があります。多くの DevOps プロフェッショナルにとって、このプロセスは従来の SaaS 展開と同じくらいミッションクリティカルになっており、同じレベルのツールと慎重なツール選択が必要です。機械学習運用 (MLOps) は、多くの企業で急速に主流のツールになりつつあります。」

BMC Software の最高製品責任者である Ali Siddiqui 氏は、2021 年には企業内の AIOps でも同様の進歩が見られると述べています。

「企業がハイブリッド クラウド環境に移行し、顧客が求めるデジタル エクスペリエンスを提供できるよう適応するにつれて、AIOps 市場は 2022 年も成長を続けるでしょう」と Siddiqui 氏は言います。「AIOps は企業にデータに関する洞察を提供し、問題点の特定、ノイズの削減、問題がビジネスに影響する前に可視性を提供し、時間とコストを節約しながらビジネス目標を達成するのに役立ちます。また、AIOps は何千ものイベントを分析する必要性をなくし、大量のデータを実用的な情報に変換します。これはビジネスの成功と効率化の鍵となります。」

データ中心のソフトウェアプロバイダーであるネットアップのチーフテクノロジーエバンジェリスト、マット・ワッツ氏は、新年には人工知能の利用がさらに進歩すると予想していると述べた。

「ネットワーク エッジでの AI テクノロジの使用は、製造、輸送、農業、エンターテイメント、ホスピタリティの分野で今後も加速するでしょう」と同氏は述べました。「たとえば、農業や食品加工業界では、収穫や梱包に AI が使用されるようになります。この傾向は、エッジでデータを収集して処理できるリモート センサーなど、低コストでリソースが限られたデバイス向けの小型機械学習チップセットの爆発的な成長によって推進されるでしょう。」

さらにワッツ氏は、2022年には量子コンピューティングの利用がさらに進歩すると予想していると述べた。 「大手IT企業やスタートアップ企業が、創薬、金融リスク計算、自動車用バッテリー設計、サプライチェーン最適化などの複雑なタスクに量子コンピューティング技術を使用するようになると、量子コンピューティングは加速するだろう」と同氏は述べた。「2022年には、多くの企業が量子コンピューティング戦略を策定し、顧客に量子コンピューティングをサービスとして提供する方法を公表し、量子コンピューティングクラウドでのデータパイプラインの設定などの課題を克服するだろう。」

Peak の共同創設者兼 CEO であるリチャード・ポッター氏は、意思決定インテリジェンスという新興分​​野は最も重要な B2B 活動であり、これを意思決定プロセスにおける人工知能の商業的応用と呼んだと述べています。同氏は、「私たちは現在、機械学習と AI が特定の目的のために予測や分類を行える「狭義の AI」の段階にあります。しかし、最大のビジネス課題を解決するには、AI の導入は成果、ビジネス目標の達成、具体的な成果の促進に重点を置く必要があります。優れた意思決定を行う企業は、常に優位に立つことができます。そのため、ほとんどの企業が意思決定インテリジェンスを AI 導入の手段としています。」と述べています。

グラフデータベースベンダーNeo4jのデータサイエンス製品管理ディレクターのアリシア・フレーム氏は、2022年までに企業はデータサイエンスや分析を主な職務としない従業員に市民データサイエンティストの役割を担わせる必要があると述べた。 「データサイエンス分野は最も急速に成長している分野の1つであり、企業はチームのギャップを埋めるためにデータサイエンス技術に簡単にアクセスできるようにする必要があります」とフレーム氏は述べました。「デジタル倫理を理解しようとするクライアントからの問い合わせは、過去5年間で3倍以上に増加しました。グラフデータは、システムにコンテキストを提供することを目的としており、それによってAI / MLシステムの説明可能性が向上します。これを実現するためにさまざまなテクノロジーを模索する企業が増えるにつれて、2022年は多くの企業にとって転換点となり、グラフテクノロジーを活用してバイアスに対処する能力を高め、より倫理的なAI / MLシステムを作成することになります。」

オープンデータレイク分析の簡素化を支援するために AWS 上でマネージド Presto サービスを提供する Ahana の共同創設者兼 CEO である Steven Mih 氏は、オープンソース マネージド サービスへの投資と採用が新年に急増すると予想していると述べました。同氏は、「Spark、Kafka、Presto、Hudi、Superset など、クラウドネイティブのオープンソース テクノロジーが主流になるにつれ、2022 年にはさらに多くの企業がオープンソースのマネージド サービスを採用するようになるだろう。オープンソース企業は、インストールされたソフトウェアの使いやすいマネージド サービス バージョンを提供しているため、企業は追加のリソース オーバーヘッドなしでこれらの強力なシステムを活用でき、ビジネス主導のイノベーションに集中できる」と述べた。

Talentica SoftwareのCTOであるManjusha Madabushi氏は、メタバースは2022年に大きな変化を遂げると考えていると述べた。同氏は、「フェイスブック社が社名をメタ社に変更し、メタバースの構築を開始すると、仮想世界ベースのオンラインゲーム、ソーシャルネットワーク、仮想会議プラットフォームなどのVRベースの製品に巨額の投資と革新が見られるようになるだろう。新しいアプリケーションが、対応する物理的なアプリケーションに取って代わると予想される」と述べた。

ITセキュリティベンダーLogRhythmの最高セキュリティ責任者兼ラボ担当副社長のジェームズ・カーダー氏は、2022年はチップメーカーを含む企業に対するサイバー攻撃に関して混乱が生じるだろうと語った。 「半導体チップのサプライチェーンが危険にさらされ、重要な材料が深刻に不足するだろう」とカーダー氏は述べた。「COVID-19パンデミックで見られたように、サイバー犯罪者は社会不安の時期を利用して企業や政府を操り、金銭的利益を得るだろう。世界的なチップ不足は収まる気配がない…これはハッカーがすぐに利用する新たな混乱の時期だ」

カーダー氏はまた、大手ワクチン製造会社のサプライチェーンがランサムウェアによって混乱するだろうと予測した。 「コロニアル・パイプラインと米国の食品供給業者JBSは2021年にランサムウェア攻撃を受けた。2022年にはサイバー犯罪者がランサムウェア攻撃でCOVID-19ワクチンを製造している製薬会社を標的にする可能性があります。これにより重要なワクチンの製造が中断され、さらに深刻な結果を招くでしょう」と彼は述べた。

フラッシュベンダーのピュア・ストレージでクラウドネイティブ事業部門の副社長兼ゼネラルマネージャーを務めるムルリ・ティルマーレ氏は、2022年までにコンテナは、大規模なITスタッフを抱える大企業だけでなく、中小企業にとっても主要なテクノロジーになるだろうと語った。 「歴史的に、コンテナのような新しいテクノロジーを実験し、導入する余裕があったのは、グローバル 2000 企業でした。結局のところ、DevOps チームを編成し、複数年にわたる変革プログラムに投資する余裕があったのです」と彼は言います。「しかし、コンテナが初期のイノベーションと採用の段階を過ぎて成熟の初期段階に入ると、ますます多くの企業がこのテクノロジーを導入し、実験し始めるでしょう。コンテナはすぐに使えるだけでなく、サービスとして提供され、簡単に利用できるようになります。」