概念から応用まで、人工知能の可能性

現在、AI の最大の可能性は、回帰や分類などの分析技術にあることが知られています。ニューラル ネットワーク テクノロジーにより、機能性が向上したり、追加の洞察やアプリケーションが生成されたりする可能性があります。

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価値

通信業界では、事業者が大量の構造化された顧客データを保有しており、これは従来の分析手法や AI 分析手法に非常に適しています。

AI分析技術は、保険業界におけるより正確なリスク評価や保険料設定、製薬会社におけるAIアルゴリズムを用いた臨床試験リスクの低減、鉱業会社における生産中断リスクの予測によるより効果的な探査・掘削・採掘計画の実現など、さまざまな業界のリスク管理にも活用されるでしょう。さらに、AI は銀行の顧客タイプを識別したり、不正検出を効果的に改善したりするなど、新しい製品やビジネス モデルを作成することもできます。

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AI にとって最も価値ある機会は、サプライ チェーン管理と製造業におけるマーケティングおよび販売にあります。企業の場合は、自社の部門ポートフォリオを調査し、業界の価値推進要因を理解し、AI を導入する機会を探し、適切な投資展開を決定する必要があります。

さらに、デジタルインタラクションの頻繁化により、小売業やハイテクなどの消費財業界では、AIマーケティングおよび販売アプリケーションがさらに多く登場するでしょう。特に電子商取引プラットフォームでは、AI分析に基づくリアルタイムのプロモーション、価格設定、製品動向、生成モデルを使用したエンドツーエンドのサプライチェーン最適化により、さまざまなコストを効果的に削減し、運用効率を向上させ、精密なマーケティングを実現できます。

潜在的

予測メンテナンス

従来のシステムでは、検知温度や振動状態などのセンサー時系列データを分析し、異常予兆検知や予知保全（部品の残存耐用年数の予測）を実現してきました。しかし、ディープラーニングは、この機能を新たなレベルに引き上げます。データを階層化して、画像や音声など、さまざまな形式の膨大な高次元センサーデータを分析できます。以前は不適切だった低品質のデータ（安価なマイクやカメラからのもの）も使用できます。

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物流最適化

AI を活用した物流最適化により、リアルタイムの予測、コストの削減、行動の誘導、燃料効率の向上、配達時間の短縮が可能になります。

顧客管理

AIは、顧客サービス管理やパーソナライズされたマーケティングにとって重要なツールになりつつあります。

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コールセンターでは、音声認識（言語内容だけでなく、感情的なトーンも）や通話ルートの計画にAIを使用しており、より効果的に、よりシームレスな体験を顧客に提供できます。販売分野（AmazonやNetflixなど）では、AIはパーソナライズされた「次の」製品の推奨にも効果的に使用されており、販売コンバージョン率が大幅に向上しています。保険分野では、運転データ（運転モードと距離）に基づいて自動車保険料を調整できます。

チャレンジ

人工知能は大きな可能性を秘めていますが、依然として多くの課題と限界に直面しています。

困難さは、トレーニング データのラベル付けに手作業が必要になることが多い、十分に大規模で包括的なトレーニング データ セットを取得するのが難しい (特に医療のユース ケースに影響)、モデルの透明性を向上させる必要がある (自動車や医療認証などの分野のアプリケーションに直接影響)、学習に一般化が欠けている (あるアプリケーションから別の類似アプリケーションに移行するのが難しい)、データとアルゴリズムに偏りが生じるリスクがある (より社会的な問題) という 5 つのポイントにまとめることができます。

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さらに、より洗練されたハッカー攻撃や、高度に個人化された政治的偽情報キャンペーン、欺瞞的なビデオ、その他多数のセキュリティ上の脅威など、AI の悪意ある使用の問題もあります。