【必見】機械学習分野の世界トップ16企業

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[51CTO.com クイック翻訳] 機械学習は多くの企業が興味を持っている新興分野です。この記事では、老舗のテクノロジーベンダーから新進気鋭の企業まで、機械学習をリードする企業をいくつか紹介します。

機械学習は人工知能とともに急速に発展している分野です。 IDC は、AI と機械学習への支出が 2016 年の 80 億ドルから 2020 年には 470 億ドルに増加すると予測しています。

これら 2 つの用語は同じ意味で使用され、一緒に表示されることもよくありますが、両者には違いがあります。人工知能は自動化の総称であり、機械学習は AI のサブセットです。機械学習とは、ソフトウェアまたはアプリケーションが再プログラミングを必要とせずに、データに基づいて実行するタスクをより深く理解するプロセスです。

これら 2 つの新興テクノロジーにより、機械学習のスタートアップ企業や人工知能企業などの新しいビジネス活動が生まれています。

IDC はまた、2019 年末までにデジタル変革プロジェクトの 40% が人工知能と機械学習によってサポートされると予測しているため、これらの流行語がメディアで頻繁に見られるのも当然です。誰もがトレンドに遅れをとりたくないと思っています。

長い間、大きな変化を主導してきたのは破壊的な新興企業であり、既存企業は優位性を手放すことに消極的であったり、対応が遅かったりしたために遅れをとるのが常だった。サービスとしてのソフトウェアの概念を先駆的に導入したのは IBM や Oracle ではなく Salesforce でしたが、この 2 社はすぐにその概念に追いつきました。

しかし、機械学習に関しては、新旧のベンダーの両方が先行しようと競い合っています。ベテラン選手たちは、より柔軟になり、古いやり方に固執しないことを学んでいます。これが、最も革新的な機械学習企業の多くが、実際には確立された企業である理由です。

ここでは、製品の重要度に基づいてランク付けされた、機械学習のトップ企業 16 社を紹介します。追加したいことがあれば、メッセージを残してください。

1. アマゾン

機械学習は、オンラインストアから Kindle や Echo デバイスまで、Amazon のすべての消費者向けサービスで使用されています。機械学習は、ユーザーの好み（製品の購入など）を判断するために使用され、Alexa エンジン、Alexa スマートホーム デバイス、Amazon JHIM、Amazon Rekognition、Amazon Music などの機能でも使用されます。さらに同社は、消費者向け製品での経験をもとに、AWS を通じて機械学習サービスを提供しています。

関連リンク: https://aws.amazon.com/aml/details/

2. アップル

Apple は機械学習の助けを借りて Siri を大幅に改良したため、連絡先リスト内の誰かに電話をかける以上のことができるようになりました。さらに、連絡先リストに載っていないが最近メールを送信した人物を識別したり、顔認識機能や 30,000 を超える中国語の文字を認識したり、車が駐車されている場所を教えたりもできるようになりました。

過去2年間で、AppleはLittice.io、Regaind、Pop Up Archive、Init.ai、SensoMotoricなど、機械学習や人工知能のスタートアップ企業をいくつか買収した。

関連リンク: https://developer.apple.com/machine-learning/

3. アヤスディ

Ayasdi はもともと、スタンフォード大学数学科から生まれた DARPA の資金提供を受けたスタートアップ企業でした。同社の中核技術である「トポロジカルデータ分析」は、複雑なデータ内の微妙なパターン、特に役に立たないと思われがちなが実は非常に価値のある、いわゆる「ダークデータ」内の洞察を発見することができる。

関連リンク: https://www.ayasdi.com/platform/

4.デジタル推論

Digital Reasoning は、機械学習を使用して通信データ内の興味深い人間の行動を識別する認知コンピューティングを専門としています。人工知能を使用してコンテキストを蓄積し、あらゆるソースからの認知ギャップを埋め、何が価値があり何が価値がないかを明確にし、隠れた関係、リスク、機会を明らかにして結論を​​導き出します。

関連リンク: http://www.digitalreasoning.com/

5. ダークトレース

Darktrace は、人工知能と機械学習を使用して、人間の免疫システムを模倣した Enterprise Immune System と呼ばれるサイバーセキュリティ システムを提供します。このシステムは、すべてのデバイスとユーザーの「通常の動作」を学習し、環境の変化に応じてその洞察を更新し、セキュリティの問題を示す異常を探します。したがって、従来のウイルス対策ソフトウェアで使用されるウイルス署名データベースは必要なく、新しい脅威が発見されると更新されます。

関連リンク: https://www.darktrace.com/

6. ダタイク

Dataiku は、企業が独自のデータ製品をより効率的に構築および提供できるようにする分析ソフトウェアを提供します。 Dataiku の Data Science Studio は、企業がデータをより効率的に使用してアプリケーションやプロジェクトを構築および提供できるようにする、データ チーム向けのエンタープライズ グレードのプラットフォームです。データ サイエンティストが、セキュリティからマーケティング キャンペーンまであらゆる業務に携わる、より大きな企業チームの一員になれるよう支援することを目的としています。

関連リンク: https://www.dataiku.com/

7. フェイスブック

Facebook の 20 億人のユーザーは、気づかないうちに毎日機械学習を使用しています。これは、Facebook、Messenger、Instagram での友達のタグ付けの提案、パーソナライズされたニュース フィード、相互の友達の分析、コミュニティの推奨に使用されます。同社は世界中に4つのAI研究キャンパスを持ち、AIを使ったウェブサイト運営に注力していることがわかる。

関連リンク: https://research.fb.com/category/machine-learning/

8.フィーザイ

データ サイエンティストと航空宇宙エンジニアによって設立された Feedzai は、人工知能と機械学習のみを活用し、エンドツーエンドの詐欺防止を提供し、消費者により優れた安全な体験を提供することを目指しています。オンライン、モバイル、実店舗をサポートし、機械学習はルールやパターンに基づいて作業するのではなく、各販売から知識を獲得し、時間をかけて構築していきます。新しい顧客チャネルがオンラインになると、そのチャネルの監視が自動的に開始されます。これにより、アナリストは行動分析に基づいて電子決済の損失をリアルタイムで予測し、防止することができます。

関連リンク: https://feedzai.com/

9. グーグル

Googleは、視覚処理、画像処理、Google言語、検索エンジンランキング、音声認識、検索予測などの機能を強化するために、過去5年間で13社を買収しました。また、Google Cloud の顧客には Cloud AI サービスも提供しており、画像検索や認識、翻訳、音声制御などのアプリケーションに機械学習を追加することができます。

関連リンク: https://ai.google/education/#?modal_active=none

10. IBMワトソン

Watson は数年前から存在していますが、機械学習の側面が導入されたのは昨年のことです。これにより、データ サイエンティストはデータを変換し、機械学習アルゴリズムを適用して予測モデルをトレーニングし、機械学習モデルによる予測を活用するインテリジェントなアプリケーションを構築できるようになります。開発者はアルゴリズムを使用してデータ セットから学習し、データ セットに基づいて予測を行うことができるモデルを生成することもできます。また、顧客向けにデータ モデル構築機能も提供しており、顧客は IBM が提供するアルゴリズムから選択することも、最適なアルゴリズムを IBM に決定させることもできます。

関連リンク: https://www.ibm.com/cloud/machine-learning

11. ルミノソ

Luminoso は、自然言語理解ソフトウェアを専門とするトップクラスの人工知能企業の 1 つです。構造化されていないテキスト データ (コール センター、チャットボット、ソーシャル メディアの投稿からのトランスクリプト) を精査して、企業が会話やフィードバックから洞察を得て、顧客とのやり取りを最適化し、顧客の傾向を特定し、顧客の懸念を明らかにするのに役立ちます。

関連リンク: https://luminoso.com/

12.N-iX

N-iX は、機械学習とコグニティブ コンピューティングの分野に特化したカスタム開発会社です。社内の 800 人を超えるエンジニアが、ヘルスケア、フィンテック、航空、情報コンテンツ管理、エンターテインメントなどの業界のクライアント向けにカスタム アプリケーションを開発しています。 Python と R の助けを借りて機械学習アルゴリズムを開発し、Caffe、DeepLearning4J、TensorFlow、Theano、Torch などの複数の追加ライブラリを使用します。

関連リンク: https://www.n-ix.com/machine-learning-ai/

13.Qバースト

同社は機械学習および人工知能企業の先駆者です。機械学習を使用して、企業が要求するスピードでデータに基づく意思決定を行います。幅広い機械学習技術を使用して、人間の脳では簡単に分析することが難しい多次元の問題を解決します。機械学習アルゴリズムは、データ内の基本的な構造を識別し、新しい洞察を明らかにし、データを使用して正確な予測を行い、コンテキスト内で大規模なデータセット内の情報を処理できます。機械学習を使用すると、情報中心のビジネス プロセスを最適化し、顧客のニーズに基づいてソリューションをカスタマイズし、生産性を向上させ、需要を予測するなどが可能になります。

関連リンク: https://www.qburst.com/machine-learning-services/

14. クアルコム

クアルコムはアップル、サムスン、インテルなどのライバルほど買収に積極的ではないが、2017年にオランダの機械学習スタートアップ企業Scyferを非公開の金額で買収し、機械学習分野に大きな一歩を踏み出した。 Qualcomm は、デバイス レベルで人工知能技術を導入することに取り組んでいます。新しい Snapdragon チップのほとんどには、計算結果をクラウドに送信して処理することなく、携帯電話で使用するように設計された AI 機能が搭載されています。クアルコムは、信頼性の向上、遅延と帯域幅の使用量削減、プライバシー保護の向上のためにデバイス側のソリューションに重点を置いていると述べた。 Scyfer は、収益予測、医療業界向けの音声認識、製造業界向けの品質検査などの機能向けの AI ツールを開発しています。

関連リンク: https://www.qualcomm.com/artificial-intelligence

15. スカイツリー

「機械学習企業」を名乗るなら、何らかの実質があるべきです。 Skytree は、クライアントが深い分析的洞察を発見し、将来の傾向を予測し、推奨事項を作成し、未開拓の市場と顧客を明らかにするのに役立つエンタープライズ グレードの機械学習プラットフォームを提供します。スカイツリーの機械学習プラットフォームは、最も正確なモデルを継続的に検索し、それによってモデルのパフォーマンスを継続的に向上させるように設計されています。

関連リンク: http://www.skytree.net/products/

16. ウーバー

外部の世界から見ると、Uber はライドシェアリング会社です。その背後には、社内チームが Uber 規模で機械学習ソリューションをシームレスに構築、展開、実行できるようにするサービスとしての機械学習プラットフォームである Michelangelo があります。データの管理、モデルのトレーニング、評価、デプロイ、予測の実行、予測の監視（リクエストされた車が到着するまでにどのくらいの時間がかかるかなど）など、エンドツーエンドの機械学習ワークフローをカバーします。 Uber は最終的にこの機械学習を一般向けのサービスとして提供することを計画しています。

関連リンク: https://eng.uber.com/michelangelo/

原題: Top 15 Machine Learning Companies、著者: Andy Patrizio

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