2018年のAIトレンドはこちら

ビッグデータの計算分析は決して時代遅れではありません。それどころか、データ量が増え続けるにつれて、データ分析のレベルは徐々に向上しています。これまで見てきた予測分析の応用は、氷山の一角にすぎません。多くの企業がデータマイニング、機械学習、人工知能を利用して売上を予測し、マーケティングを最適化しています。こうした取り組みは、当社の発展に大いに役立っています。さまざまな種類の人工知能を組み合わせることで、私たちの日常生活のあらゆる側面が大きく変化しています。将来的にはさらなる変化が見られるでしょう。

以下は、人工知能、ビッグデータ、予測分析、機械学習の世界からの主要な統計です。

• 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に AI 機能を追加する予定です。 - IDC
• 2019年までに、IoTソリューションの100%にAI機能が搭載される - 出典：IDC
• 2020年までに、30%の企業が少なくとも1つの主要な販売チャネルを強化するためにAIを使用する - 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仕事のやり方を改善するだろう — ガートナー
• 2020年までに、人工知能の市場価値は400億ドルを超えるだろう —— コンステレーション・リサーチより
• 2025年までに、人間のやりとりの95%は人工知能に基づくものになる - 出典: Servion

2018 年に注目すべき人工知能の 8 つのトレンド

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トレンド1：大企業が勝つ

Amazon、Google、Facebook、IBMがAI業界をリードするだろう。これらの大企業はデータ収集のための完全なチャネルを持っているため、データ量の面で大きな優位性を持っています。

AI 分野における主要企業の動きをいくつか紹介します。

アマゾン：

• 20年以上にわたるAIへの投資
• 50億以上のウェブページからデータをスクレイピング
• Amazon フルフィルメント センターは、500,000 枚の JPEG 画像とそれに対応する製品説明 JSON ファイルを使用して稼働しています。
• 世界中の放送、印刷、オンラインニュースをフォローし、毎日2億5000万件以上の記録を更新します。
• 約1億枚の写真と動画を収録。動画には音声、視覚効果、注釈が付きます
• Amazon の Echo は音声制御アシスタント市場をリードしており、市場シェアは 70% を超えています。

グーグル：

• 10～15キロバイトのデータを持つ世界最大級のデータベースの1つ - Cirrus Intelligenceより
• 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
• Google Brain には 1,300 人以上の研究者がいます — 出典: Google Brain
• ボイスボットは音声制御市場の23.8%のシェアを占めている —— 出典: ボイスボット
• オープンソースプラットフォームTensorFlowは、機械学習プラットフォームを誰でも利用できるようにします
• Google Earthデータベースの推定サイズは3017メガバイト、つまり約3ギガバイトです - Google Earthブログより
• Google ストリートビューには、約 20 ギガバイトのストリートレベルの画像が含まれています (Peta Pixel 提供)

フェイスブック:

• 毎日 25 億件のメッセージと 500 テラバイト以上のデータが処理される - Tech Crunch
• Facebook 人工知能研究者 (FAIR) には現在約 80 人の研究者とエンジニアがいます - 出典: FAIR
• 毎日20億件の新しい「いいね！」と3億枚の新しい写真がアップロードされている - Tech Crunchより
• 30 分ごとに約 105 メガバイトのデータを読み取る - Tech Crunch
• 100ギガビットのコールドストレージを備えたキャビネット500台を収容できる、5,760平方メートルのデータセンターが建設されました。
• 毎日約 20 億件のユーザー投稿が 40 の言語に翻訳されています。翻訳された投稿は1日8億回読まれています。 ——フォーチュンより

IBM:

• 計画投資額は10年間で2億4000万米ドル。 MIT-IBM Watson Lab設立への投資 - IBMより
• 世界中に2,000人以上の従業員がおり、そのうち600人以上がニューヨークに拠点を置いている - IBMより
• Watsonクライアントエンゲージメント製品は、IBMから6大陸25か国以上で利用可能です。
• IBMはWatson Groupに10億ドルを投資する予定で、これにはWatson内で認知アプリケーションを開発するIBMのスタートアップ企業や企業を支援するためのベンチャーキャピタルへの1億ドルも含まれる - 出典：IBM
• ワトソンエコシステムプロジェクトを通じて7,000以上のアプリケーションが開発されている - Fortuneより

アプリケーションや製品開発サービスに機械学習を組み込むことに関しては、Google が先頭に立つ可能性が高いでしょう。これにはいくつかの理由があります。まず、Google は最初に人工知能の研究を開始した企業です。第二に、Google は 70,000 人以上の従業員を抱える大企業です。さらに、ディープラーニング人工知能研究プロジェクトである Google Brain には、機械学習、自然言語理解、機械学習アルゴリズムと技術、ロボット工学などの独自の研究課題に取り組む科学者チームがいます。

世界で最も有望なAI企業100社

図の最初の行は、AI スタートアップの業界分類を示しています (左から右へ)。

広告、セールスおよびCRM、自動車技術、ビジネスインテリジェンスおよびデータ分析、トレーディング、チャットAI/ロボット、AIコア技術、サイバーセキュリティ、フィンテック、ヘルスケア、IoT、ロボティクス、テキストマイニング/生成、コンピュータービジョン、その他

トレンド2 — アルゴリズムとテクノロジーの融合が起こる

Intel、Salesforce、Twitterなど、AIに投資している中堅企業はすべて、データを所有する大企業に追随し、そのアルゴリズムとAIを使い始めるでしょう。業界内の企業間でデータのやり取りが行われ、アルゴリズムや技術が融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技術の融合により、AI の効率が向上します。

Google や Facebook などの大企業は、中小企業を買収し、そのアルゴリズムを自社のコア プラットフォーム/ソリューションに統合します。主導権を握り競争上の優位性を獲得するために、GoogleはAI企業DeepMindを買収した。ロンドンに拠点を置く同社は、汎用学習アルゴリズムを開発している。一方、Facebookは音声認識と音声インターフェースのレベルを向上させるためにWit.aiを買収した。 Facebookは、仮想アシスタントMの改良のため、別のAIスタートアップ企業Ozloも買収した。

トレンド3 — データの大規模なクラウドソーシング

すべての AI 企業はビッグデータを追求し、その後、自社の AI 目標を達成するための方法と手段を模索することになります。これらの企業は、データを取得するためにクラウドソーシング（個人または組織が多数のインターネットユーザーを活用して必要なサービスやアイデアを取得すること）手法を使い始めるでしょう。多くの企業は、企業に利益をもたらすだけでなく、消費者に意見を表明する場を提供する、データをクラウドソーシングするさまざまな方法を見つけています。

OpenDataNow.com の創設者兼編集者である Joel Gurin 氏は、「私たちはクラウドソーシングの文化の中で生きており、ソーシャル ネットワーキング サイトを通じて自分の知識を共有することに意欲と関心を持つ人が増えています」と述べています。

Google はクラウドソーシングを通じて大量の画像データを取得し、そのデータを活用して画像アルゴリズムを開発しています。 Google は、翻訳、文字起こし、手書き認識、地図などの他のサービスを改善するために、クラウドソーシング アプリも開発しました。 Amazon は Alexa のスキルを向上させるためにクラウドソーシングによる AI アプローチも採用しています。関連スキルの数は15,000を超えます。

トレンド4 — M&A、そしてさらなるM&A

CBInsights の統計によると、AI 企業の買収競争が始まっており、2018 年は企業が知的資本と人材を求めて競争する中で、合併や買収がますます増える年になるでしょう。機械学習/AI 分野の小規模な企業はすべて、大企業に買収されるでしょう。理由は2つあります。

• AI はデータセットなしでは単独で動作できません。大企業は大規模なデータセットを保有しているため、このデータは中小企業にとって非常に競争力のあるものとなります。
• 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心であり、大量のデータを取得することが重要です。

コロンビア大学クリエイティブマシン研究所の所長でありロボット工学エンジニアでもあるホッド・リプソン氏は、「データは燃料であり、アルゴリズムはエンジンです」と語っています。

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トレンド5 — 市場シェア獲得のためのツールの民主化

大企業は市場シェアを獲得するために、アルゴリズムやその他のツールセットをオープンソース化し始めるでしょう。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が減少し、AI の新しいアプリケーションが増加します。民主化により、AI ツールへのアクセスが制限されている、またはまったくアクセスできない中小企業でも、複雑な AI アルゴリズムのトレーニングや使用のために大量のデータにアクセス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、「私たち全員が実行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すことです。誰もが AI にアクセスできることが重要です」と述べています。

さらに、フレームワーク、SDK、API は、すべての主要プレーヤーが消費者向けに公開する標準になります。 SaaS および PaaS ベースのモデルは、これらすべての企業が従うビジネス モデルになります。

トレンド6 — 人間とコンピュータの相互作用が改善する

Siri と Alexa は、おそらく人間とコンピューターの対話のための最も人気のある 2 つのツールです。これらに似たロボットベースのソリューションが、AI 企業にとってエントリーレベルのものとなるでしょう。たとえば、音声分析や顔認識のために機械がプログラムされている一方で、機械は声のトーンに基づいて感情を識別できるようになります。これを感情分析と呼びます。

製造の自動化と非消費者向けソリューションの側面が、改善される最初のタイプのソリューション/アプリケーションになります。製造自動化は主に、自動化、ロボット工学、高度な製造などの複雑な技術を使用して人件費を節約するために使用されます。 2018 年には、農業や医療の分野でのタスクを実行するための人間と機械の相互作用など、非消費者向けソリューションの改善が一般的になるでしょう。

トレンド7 — AIはゆっくりと、しかし確実にあらゆる業界に影響を与える

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年までに市場に登場すると予想されています。来年、AI はさらに多くの垂直産業に影響を及ぼすでしょう。業界の簡単な例と AI が業界に及ぼす影響は次のとおりです。

• 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とメディア – AIはデータの迅速な処理に役立ちます
• 教育 – 仮想家庭教師、AI 支援による採点、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の開発により、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に病気と共に生きる年数を予測するための、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。

100 年前に産業革命がほぼすべてを変えたように、AI は今後数年間ですべての産業を変革するでしょう。

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の AI の分野は、新たなセキュリティやプライバシーの問題の影響を受けやすいです。重要なインフラにおいて重要な役割を果たすこともあります。あるいは、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上のニーズにより、セキュリティ研究に対する需要が高まるでしょう。 2018年はセキュリティとプライバシーの問題が確実に解決される年となり、今後も新たな展開があるかもしれません。

AIの倫理も2018年の大き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、「AIは人間に害を及ぼすのか、それとも利益をもたらすのか？」や「ロボットが人間に取って代わる可能性について人々が懸念していること」などが含まれます。特に、看護、セラピスト、警察などの職業など、人間の思いやりが重要な役割を果たす分野で AI が活用されるでしょう。対処する必要があるもう一つの問題は、自律型兵器です。一定レベルの自律機能を実現するには、人間が制御する兵器とは異なり、AI は特定の機能を超える必要があります。