認知分析について知っておくべきことすべて

コンテキストを提供し、大量の情報に隠された答えを発見するために、コグニティブ コンピューティングはさまざまなアプリケーションを組み合わせます。認知分析とインテリジェント テクノロジーの使用により、ほとんどのデータ ソースを意思決定やビジネス インテリジェンス分析プログラムに利用できるようになります。

認知分析とは何ですか?

誰もが、認知分析とは何か、インテリジェント テクノロジーとは何かという疑問に対する答えを見つけようとしています。 IT 業界で働くすべての人が、当時は AI が始まったばかりで、これからさらに進歩することを認識していました。認知分析が導入されると、まさにこれが起こります。これは主に、すべてのデータ ソースを分析プロセッサ プラットフォームに接続するために使用されるテクノロジです。認知分析では、すべての種類のデータを全体的なコンテキストで考慮することが必要です。まずは基礎から始めて、認知分析のさまざまなコンポーネントを詳しく見ていきましょう。

人間のような知能による分析が認知分析です。これには、文章の文脈や意味を理解することや、大量の情報に基づいて絵の中の特定のアイテムを識別することが含まれる場合があります。認知分析には機械学習や人工知能の技術が組み込まれることが多いため、認知アプリケーションは時間の経過とともに改善されます。単純な分析では、認知分析で明らかにできる特定のつながりやパターンを明らかにすることはできません。企業は認知分析を使用して、顧客の行動傾向や新たな展開を追跡できます。このアプローチにより、企業は将来の結果を予測し、目標を調整してパフォーマンスを向上させることができます。

予測分析では、ビジネス インテリジェンスのデータを使用して予測を作成し、認知分析のいくつかの側面が含まれます。

認知分析財団

分析はデータをコンピューターで調べることに過ぎませんが、認知は脳が実行する一連の精神的操作を指します。認知は人間の心とつながっているので、人間の知能と同様に、それは知性の応用に他なりません。これを人工知能、機械学習、セマンティクス、ディープラーニングと組み合わせて、さまざまな形式のデータを計算します。

多くの場合、構造化されておらず世界中に分散しているデータを理解することは、世界中の企業が直面している最も重要な課題の 1 つです。人間の脳がこれほど大量のデータを処理するのはほぼ不可能であるため、認知コンピューティングが存在します。企業は、さまざまなツールやアプリケーションを使用してデータに関するコンテキスト推論を行い、コグニティブ コンピューティングを活用して分析主導の情報を提供できます。

これらの結論から、記述分析を含むデータ分析が行われました。ご存知のとおり、規範的分析と予測的分析はどちらも 10 年ほど前から存在しています。これらのテクノロジーは、今日、いくつかのスマート テクノロジーが普及するのに役立っています。人工知能会議は 1956 年にダートマス大学で開催され、認知分析などの現在の現代技術の重要性の理解に大きく貢献しました。

IDG の記事「ビッグ データと分析: データ投資を推進するイニシアチブと戦略に関する洞察、2015 年」で言及されているように、この調査では、プロジェクトをサポートするためにデータを使用する組織が、電子メール、トランザクション データ、顧客データベース、MSWord で作成されたドキュメント、その他のワークシートなどの非構造化データのソースに大きく依存していることがわかりました。非構造化データのソースには、ソーシャル メディアの投稿、国勢調査データ、特許情報などのオープン ソース データも含まれます。したがって、認知分析などのインテリジェント テクノロジの導入は避けられません。この非構造化データを管理しないことのコストは非常に高いため、多くの企業は、認知分析テクノロジを使用する今日のコスト効率の高いツールとアプリケーションを購入する余裕があります。

利点

基本的に、消費者とのやり取りを可能にし、改善するテクノロジーを推進し、それによってビジネスの成長を加速します。最も注目すべき利点のいくつかを以下に示します。

顧客との交流

消費者とのやり取りにおいて認知コンピューティングが役立つ領域は 3 つあります。

• 強化された顧客サービス
• オーダーメイドのサービスの提供
• 消費者のニーズに迅速に対応

生産性の観点から、以下の4つの分野が強みです。

• 判断力の向上と計画力の向上
• 大幅なコスト削減
• 学習体験の向上
• ガバナンスとセキュリティの向上
• 事業拡大

さらに、認知分析は次のような方法で企業の成功に役立ちます。

• 新規市場での売上増加
• 新製品・新サービスの発売

どのように機能しますか?

私たちはそれが何であるかを説明し、その進化を垣間見て、その最も注目すべき利点のいくつかを検討しました。それでは、認知分析の実際の動作とその応用について見てみましょう。これは、XenonstackInsights の「コグニティブ分析ツールとアーキテクチャのクイック ガイド」で説明されているように、特定の増分アプローチに従います。

• データの世界全体、つまり「知識ベース」と呼ばれるものを徹底的に検索し、最終的にリアルタイム データを見つけ出します。
• リアルタイム データが取得されると、画像、音声、テキスト、ビデオの形式で利用できるようになります。これらのデータは、その後の意思決定やビジネス インテリジェンスのための高度な分析ツールと互換性があります。
• これは、大量のデータからパターンと洞察を抽出し、それを後で使用するという人間の脳の働きに似ています。
• これらのプログラムには、ニューラル ネットワーク、ディープラーニング、機械学習、セマンティクス、人工知能など、さまざまなコンポーネントが含まれています。

ガートナーのリサーチ担当副社長リタ・サラム氏によると、企業が成長に大きな影響を与え、情報に基づいた意思決定を行いたいのであれば、認知分析を活用する必要があるとのことです。サラム氏によると、この技術を早期に導入した企業は他の企業よりも有利になる可能性があるという。企業は、企業全体の価値に焦点を当てるために、さまざまなモデルを徹底的に理解する必要があります。

なぜ採用されたのですか?

大企業がアルゴリズムの開発で直面する困難さは、認知分析の導入における大きな要因です。大量のデータを検索する作業が含まれるため、これを実行するにはカスタマイズされたテクノロジーを作成する必要がありました。したがって、機械学習と認知分析は連携して機能し、ビジネスにとって非常に有用かつ成功的なものになります。認知分析の適用の結果として、主に 2 つの影響が見られます。検索パフォーマンスが大幅に向上したため、ユーザーはファイルや情報を簡単に表示できるようになりました。ネットワーク全体とその他のアプリケーションのパフォーマンスが大幅に向上しました。