AI ワールド: 2018 年に注目すべき 8 つの AI トレンド

計算の観点から見ると、ビッグデータ分析のトレンドは流れ星のように消えることはありません。データ量が増加し続けるにつれて、ビッグデータ分析の改善は止まることはありません。 予測分析アプリケーションに関しては、私たちが目にしたのは氷山の一角にすぎません。 一部の組織では、データマイニング、機械学習、人工知能のテクノロジーを使用して現在のデータを分析することで、ビジネスをより効率的に遂行しています（売上の予測、マーケティングキャンペーンの最適化など）。 これらすべての異なるタイプの AI テクノロジーはすでに密接に統合され、私たちの日常生活を変えており、今後もそうし続けるでしょう。

AI、ビッグデータ、予測分析、機械学習に関する主要な統計をいくつか紹介します。

• 2018 年までに、開発者の 75% が 1 つ以上のビジネス アプリケーションまたはサービスで AI を使用する - IDC
• 2019年までにAI技術はIoTの100%に適用される - IDC
• 2020 年までに、30% の企業が少なくとも 1 つの主要な販売プロセスを強化するために AI を導入する - Gartner
• 2020年までに、アルゴリズムは世界中の何十億人もの労働者の行動を積極的に変えるだろう - ガートナー
• 2020年までにAI市場は400億ドルを超えるでしょう。 - 占星術研究
• 2025年までにAIが顧客とのやり取りの95%を担うようになる - Servion

2018年に注目すべき8つのAIトレンド

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トレンド1 - 将来的には大企業が勝利する

Amazon、Google、Facebook、IBMが人工知能技術の開発をリードするだろう。大企業であればあるほど、データ収集のためのリソースが多くなり、処理できるデータも多くなります。

業界のリーダーが AI で行っている取り組みは次のとおりです。

アマゾン：

• 人工知能への投資は20年以上続いている
• クロールされたウェブデータは50億以上のウェブページから取得されます
• 稼働中の Amazon 配送センターには、製品情報を記述するために使用される 500,000 を超える JPEG 画像と対応する JSON メタデータ ファイルがあります。
• 毎日、世界中の放送、印刷、オンラインニュースの記録40億件以上を監視します。
• 音声や映像の機能や注釈を含む、約100万点の画像と動画
• Amazon の Echo は音声アシスタント市場を独占しており、市場シェアは 70% を超えています。

グーグル：

• 10～15EB のデータを持つ最大級のデータ ウェアハウスの 1 つ - Cirrus Insight
• 長期的なAI研究よりもアプリケーションと製品開発に重点を置く
• 1,300 人以上の研究者からなるチーム - Google Brain
• ボイスボット: 音声アシスタント市場の23.8%
• オープンソースプラットフォームTensorFlowを使用して、誰もが機械学習プラットフォームを利用できる機会を提供します
• Google Earth データベースのサイズは約 3,017 TB または 3 PB です - Google Earth ブログ
• Google ストリートビューには約 20 PB のストリートビュー写真が保存されています - Peta Pixel

フェイスブック:

• 毎日 25 億のコンテンツと 500 TB を超えるデータを処理 - Tech Crunch
• Facebook AI Researchers (FAIR) には約 80 人の研究者とエンジニアが参加しています - FAIR
• 毎日 20 億の「いいね」と 3 億枚の写真が生成される - Tech Crunch
• 30分ごとに約105TBのデータをスキャン - Tech Crunch
• 1EB のストレージ容量を持つ 500 個のストレージ ラックを収容するために、62,000 平方フィートのデータ センターが構築されました。
• 毎日20億のユーザー投稿を40以上の言語に翻訳し、8億人のユーザーが毎日翻訳されたコンテンツを閲覧可能 - フォーチュン

IBM:

• MITワトソンAIラボ設立に10年間で2億4000万ドルを投資する計画 - IBM
• 全世界で2,000人以上の従業員、ニューヨーク本社には600人以上の従業員 - IBM
• Watson の顧客エンゲージメントは 6 大陸 25 か国以上に広がっています - IBM
• IBM は、IBM のスタートアップ企業を支援し、Watson を使用したコグニティブ アプリケーションを構築するために、ベンチャー キャピタルに 1 億ドルを投じるなど、Watson グループに 10 億ドルを投資します - IBM
• Watson エコシステムを通じて 7,000 以上のアプリケーションが作成されました - Fortune

Google は、アプリケーションおよび製品開発のための機械学習サービスの導入においておそらく最前線に立っています。同社は人工知能の研究を行う最初の企業であるだけでなく、7万人以上の従業員を擁しています。 Googleは非常に大きな会社です。さらに、Google Brain は、Google が専任チームを擁するディープラーニング AI 研究プロジェクトです。 Google Brain の研究は、機械学習、自然言語理解、機械学習のアルゴリズムと技術、ロボット工学などの分野をカバーしています。

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世界で最も有望な人工知能企業100社のリスト

トレンド2 - アルゴリズムとテクノロジーが統合される

AIに投資している2級企業（Intel、Salesforce、Twitterなど）はすべて、ビッグデータを扱う企業に追随し、そのデータアルゴリズムとAIテクノロジーを活用し始めています。業界のユーザー間でデータ取引が行われ、アルゴリズムとテクノロジーが統合される可能性が高くなります。データ取引とアルゴリズムおよびテクノロジーの統合により、人工知能はさらに強力になります。

Google や Facebook などの大企業が中小企業を買収し続けると、中小企業が保有するアルゴリズムが大企業のコア プラットフォームやソリューションに統合されるようになります。 Googleは、他のテクノロジー企業に対してより大きな商業的優位性を獲得するために、汎用学習アルゴリズムを開発したロンドンを拠点とする人工知能企業DeepMindを買収した。一方、Facebook は独自の音声認識と音声インターフェースの開発を支援するために Wit.ai を買収しました。同社はまた、Mバーチャルアシスタントの技術を向上させるために人工知能の新興企業Ozloを買収した。

トレンド3 - データクラウドソーシング市場は巨大化する

すべての AI 企業は、AI の野望を実現するために、膨大なデータセットを入手したいと考えています。これらの企業はクラウドソーシングを利用して大量のデータを入手します。クラウドソーシングされたデータの品質と信頼性を評価する方法はすでに多種多様であり、企業はこのデータから利益を得られるだけでなく、消費者にも安心感を与えることができます。

「私たちはクラウドソーシング文化の中で生きており、ソーシャルメディアを通じて知識を共有することに意欲的かつ喜んでいる人が増えています」と、OpenDataNow.com の創設者兼編集者であるジョエル・グリン氏は語った。

Google は、画像処理アルゴリズムを構築するために大量の画像をクラウドソーシングしています。また、クラウドソーシングを活用して、翻訳、文字起こし、手書き認識、マッピングなどのサービスの品質向上にも役立てています。 Amazon はクラウドソーシング AI を活用して、Alexa の 15,000 を超える既存のスキルも改善しています。

トレンド4 - M&A、そしてさらなるM&A

CBInsightsの統計によると、人工知能企業の買収競争が始まっている。 2018 年には、知的資本と人材をめぐる企業の合併や買収がさらに増えるでしょう。機械学習と AI 分野の中小企業はすべて、主に次の 2 つの理由から大企業に買収される可能性があります。

人工知能はデータセットがなければ独立して動作できません。大企業は大量のデータセットを所有しているため、中小企業は競争上の優位性をあまり持ちません。

データのないアルゴリズムは役に立ちません。アルゴリズムがなければ、データはほとんど役に立ちません。データはアルゴリズムの中核であり、大量のデータを取得することが非常に重要です。

「データが燃料なら、アルゴリズムはエンジンだ」とコロンビア大学クリエイティブマシン研究所の所長でロボット工学エンジニアのホッド・リプソン氏は言う。

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トレンド5 - ツールの民主化で市場シェアを拡大

大企業は、より大きな市場シェアを獲得するために、アルゴリズムとツールセットをオープンソース化するでしょう。データやアルゴリズムへのアクセスに対する市場ベースの障壁は大幅に削減され、AI の新たな応用が増加するでしょう。ツールを民主化することで、これまで AI ツールへのアクセスが制限されていたり、まったくアクセスできなかった小規模な企業でも、大量のデータにアクセスして、高度な AI アルゴリズムをトレーニングし、強化できるようになります。

Google CEO サンダー・ピチャイ氏は AI の民主化について次のように語った。「私たちができる最もエキサイティングなことの 1 つは、機械学習と AI の神秘性を解き明かし、誰もが利用できるようにすることです。」

さらに、フレームワーク、SDK、API は、すべての主要企業にとって消費者の使用習慣を導くための標準になります。 SaaS および PaaS ベースのモデルは、これらすべての企業が採用するビジネス モデルになるでしょう。

トレンド6 - 人間とコンピュータのインタラクション技術が向上

Siri と Alexa は、おそらく最も人気のある 2 つの人間とコンピューターの対話ツールです。このようなロボットベースのソリューションがさらに増え、AI 企業にとってエントリーレベルの製品になるでしょう。たとえば、現在、コンピューターは音声分析や顔認識に使用できますが、将来的には、コンピューターは声のトーンに基づいてユーザーの気分を識別できるようになるでしょう。これを感情分析と呼びます。

製造自動化と非消費者向け重点分野のソリューションが最初に改善されるでしょう。製造自動化の改善は、主に自動化、ロボット工学、高度な製造などの高度な技術の導入による人件費の削減によるものです。 2018 年には、農業や医療における人間と機械の相互作用技術など、非消費者向けソリューションの改善が普及するでしょう。

トレンド7 - AIは間違いなくすべての垂直産業に影響を与える

製造、顧客サービス、金融、ヘルスケア、輸送はすでに AI の影響を受けています。自動運転車は2018年に市場に登場すると予想されています。来年、AI は次のようなさらに多くの垂直産業に影響を与えるでしょう。

• 保険 - AIは自動化を通じて請求プロセスを改善する
• 法律 - 自然言語処理により数千ページの法律文書を数分で要約できるため、時間が短縮され、効率が向上します。
• PR・メディア - AIはデータ処理のスピードを上げることができる
• 教育 – 仮想家庭教師の開発、AI 支援によるエッセイ採点、適応型学習プログラム、ゲーム、ソフトウェア、AI を活用したパーソナライズされた教育コースにより、生徒と教師の交流方法が変わります。
• 健康 - 機械学習は、患者が症状を発症するまでの期間を予測するための、より洗練された正確な方法を生み出すために使用できます。

産業革命は100年前にほぼすべてを変えました。そして人工知能は今後数年のうちに世界全体を変えるでしょう。

トレンド8 - セキュリティ、プライバシー、倫理、道徳の問題

機械学習やビッグデータなど、人工知能の傘下にあるものはすべて、新しいタイプのセキュリティとプライバシーの問題に対して脆弱です。時には、重要な役割を果たすのは重要なインフラです。銀行口座や健康情報の機密保持など、プライバシーの問題に関連するセキュリティのニーズは、セキュリティ研究にさらに依存するようになります。 2018 年はセキュリティとプライバシーの問題が解決される年であり、新たな展開がある年でもあります。

人工知能の倫理も 2018 年の主要な焦点となるでしょう。対処する必要がある倫理的および道徳的な問題には、人工知能が人間に害を与えるか、利益をもたらすかが含まれます。特に看護師、理学療法士、警察官など共感力を必要とする分野では、ロボットが人間に取って代わるのではないかとの懸念がある。対処すべきもう一つの問題は自律型兵器です。人間が武器を完全に制御するのではなく、AI が武器の特定の機能を制御する、ある程度の自律性を検討してください。

私たちの推奨事項

AI は長年存在していますが、今日私たちが知っている AI はまだ初期段階にあります。自律走行車から仮想パーソナルアシスタント、そしてタスクを完了するために人間の知能を必要とする他の多くのテクノロジーに至るまで、人工知能とその応用については多くの誇大宣伝がなされています。 AI の使用例は数多くあり、そのほとんどは特定のプロセスの改善を伴うものですが、導入を成功させるには時間がかかります。また、人工知能業界は企業数が少ないため、当面は断片化は現れないが、非構造化データと、そのデータを処理するアルゴリズムは出現するだろう。人工知能への道は長く困難です。