これら 19 の主流 AI テクノロジーについて、どの企業がサービスを提供しているかご存知ですか?

[51CTO.com クイック翻訳] 自然言語生成や音声認識などの分野を中心に、現在主流となっている19のAI技術を見てみましょう。

1. 自然言語生成

自然言語生成 (NLG) は、コンピューターが正確に「アイデアを伝える」ことができるように、通常のデータをテキストに変換することを目的とした人工知能 (AI) の分野です。このテクノロジーは、顧客サービス分野でさまざまな種類のレポートや市場概要を生成するために使用できます。

このようなサービスを提供する企業には、Attivio、Automated Insights、Cambridge Semantics、Digital Reasoning、Lucidworks、Narrative Science、SAS、Yseop などがあります。

2. 音声認識

Siri は、「あなたの言いたいことを理解する」システムの一例にすぎません。人間の言語を書き起こし、人間の声とさまざまなソフトウェア システムやモバイル アプリケーション間のインタラクティブなコミュニケーションを可能にするシステムが、日々数多く作成されていると言えます。

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このようなサービスを提供する企業には、NICE、Nuance Communications、OpenText、Verint Systems などがあります。

3. 仮想エージェント

仮想エージェントは、実際にはコンピューターやソフトウェア プログラムを通じて人間の相互作用動作を表現します。この分野で最も一般的なテクノロジーはチャットボットです。現在、仮想エージェントは、顧客サービスやサポート、スマートホーム管理でよく使用されています。

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このようなサービスを提供する企業には、Amazon、Apple、Artificial Solutions、Assist AI、Creative Virtual、Google、IBM、IPsoft、Microsoft、Satisfy などがあります。

4. 機械学習プラットフォーム

機械学習 (ML) は、コンピューターサイエンスと人工知能の分野です。この技術の目的は、コンピューターの学習能力を訓練し、向上させることです。ご存知のとおり、最近では機械でも簡単に自分で学習できるほど賢くなっています。

アルゴリズム、アプリケーション プログラミング インターフェイス (API)、開発およびトレーニング ツール、ビッグ データ、アプリケーション、その他のパートナー マシンを提供することで、機械学習プラットフォームはますます人気が高まり、業界からますます注目を集めています。現在、主にさまざまな予測や分類の目的で使用されています。

このようなサービスを提供する企業には、Amazon、Fractal Analytics、Google、H2O.ai、Microsoft、SAS、Skytree、Adext などがあります。

最後に挙げたAdextは、AIの世界初かつ唯一のオーディエンス管理ツールです。デジタル広告の分野に人工知能と機械学習を真に適用し、顧客が広告を掲載するのに適したオーディエンスやグループを正確に見つけることができます。

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5. AIに最適化されたハードウェア

現在、AI 指向のタスクを実行するために特別に設計された新しいグラフィックス プロセッシング ユニット (グラフィックス カード) と中央処理装置 (CPU) が開発されています。 AI技術によってハードウェアはより「フレンドリー」になったと言えるでしょう。

同時に、業界では今後登場するさまざまな AI 最適化チップにも期待が寄せられています。これらをウェアラブルデバイスやその他の IoT コンポーネントに接続することで、ハードウェア本来のパフォーマンスを強化できます。

この種のサービスを提供している企業には、Alleviate、Cray、Google、IBM、Intel、Nvidia などがあります。

6. 意思決定管理

スマートマシンは AI システムにさまざまなルールと論理原則を導入しているため、初期設定、トレーニング、継続的なメンテナンス、チューニングにそれらを使用できます。

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業界では、意思決定管理がさまざまなエンタープライズ アプリケーションに組み込まれ、自動化された意思決定を支援および実行することで、ビジネス上のメリットを最大化しています。

このようなサービスを提供する企業には、Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems、UiPath などがあります。

7. ディープラーニングプラットフォーム

ディープラーニング プラットフォームは、人間の脳の抽象的な層を模倣してさまざまなデータを処理し、さまざまな意思決定パターンを作成できるさまざまな人工ニューラル回路を使用する独自の形式の機械学習を使用します。

このようなプラットフォームは現在、大規模なデータセットとのみ互換性のあるパターン認識および分類アプリケーションに主に使用されています。

このようなサービスを提供する企業には、Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、Saffron Technology、Sentient Technologies などがあります。

8. 生体認証

この技術は、人間の行動、身体構造、その他の身体の側面を識別、定量化、分析するために使用できます。

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触覚、視覚、音声、ボディランゲージの認識など、人間と機械のより自然なやりとりが可能になります。分析によると、この分野の市場調査の見通しは非常に有望です。

このようなサービスを提供する企業には、3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera、Tahzoo などがあります。

9. ロボティックプロセスオートメーション

ロボティック プロセス オートメーションは、さまざまなスクリプトと方法を使用して人間のタスクをシミュレートおよび自動化することで、さまざまな企業プロセスをサポートします。特定の職種の従業員を採用したり、複雑で非効率的なタスク シナリオを処理したりする上で特別な役割を果たすことができます。

前述のように、Adext AI は AI を使用してデジタル広告プロセスを自動化し、企業の時間、運用メカニズム、反復的なタスクを大幅に節約します。

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同時に、このようなソリューションにより、企業内の才能を最大限に活用し、より戦略的かつ創造的なポジションに配置し、日々の業務を支援することで会社の成長にプラスの影響を与えることも可能になります。

このようなサービスを提供する企業には、Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath、WorkFusion などがあります。

10. テキスト分析と自然言語処理 (NLP)

このテクノロジーは、さまざまな統計的手法と機械学習を使用してテキストを分析し、文の構造、伝えられる意味、根底にある意図を理解します。

現在、テキスト分析と自然言語処理は、主にセキュリティシステムや不正検出の分野で使用されています。また、多数の自動化された補助ツールやその他のアプリケーションを通じて、さまざまな非構造化データを抽出するためにも使用されます。

このようなサービスを提供する企業には、Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd、Synapsify などがあります。

11. デジタルツインとAIモデリング

デジタルミラーリングは、物理システムとデジタル世界を「接続」するソフトウェア構造です。たとえば、ゼネラル・エレクトリック（GE）は、さまざまな航空機エンジン、車両、ガスタービンを監視するための AI 軍団を構築しています。彼らは、クラウドベースのソフトウェア モデルを使用して、GE 機器の故障の可能性を予測することができました。したがって、それらのデジタル画像は主に何らかのソフトウェア コードです。 3D コンピュータ支援設計のようなアプローチを使用して、複雑でインタラクティブなグラフ、図形、データ ポイントをレンダリングできます。

このようなサービスを提供する企業には、資産プロジェクトと配信に取り組む VEERUM、重要なインフラストラクチャを保護する Akselos、SaaS ソリューションを通じて複雑で高度に分散された製造環境で原材料調達を管理する Supply Dynamics などがあります。

12. ネットワーク防御

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サイバー防御は、インフラストラクチャと情報に対する攻撃や脅威を防止、検出し、迅速に対応することを目的としたコンピュータ ネットワークの防御メカニズムです。

現在、AIと機械学習により、ネットワーク防御の分野は、ますます過酷になるネットワーク環境に冷静に対処できる新たな段階に到達しました。 2017 年、Breach Level Index では 20 億件を超える侵害記録が検出されました。このうち 76% は偶発的な紛失によるもので、69% は個人情報の盗難による侵害でした。

さらに、入力シーケンスを処理できるリカレントニューラルネットワークを機械学習技術と組み合わせて、さまざまな疑わしいユーザーアクティビティを発見し、ネットワーク攻撃を最大 85% 検出する教師あり学習モデルを構築できます。

こうしたサービスを提供する企業には、行動分析と高度な数学を組み合わせて組織内の異常な行動を自動的に検出する Darktrace などのスタートアップ企業が含まれます。 Cylance は AI アルゴリズムを適用してマルウェアをブロックし、ゼロデイ攻撃による被害を軽減します。 Nvidiaが率いるシリコンバレーに拠点を置く企業DeepInstinctは、企業のさまざまなエンドポイント、サーバー、モバイルデバイスを保護することを目的とした「最も破壊的なスタートアップ」の1つであるディープラーニングプロジェクトに取り組んでいます。

13. コンプライアンス

コンプライアンスとは、組織または個人が、許容される慣行、法律、規則、規制、標準、または契約の特定の要件を満たしている状態です。そのため、重要な産業チェーンを牽引してきました。

現在、AI を使用してリスク評価の配信を完全に自動化する最初のコンプライアンス ソリューションが利用可能です。以下、AIデリバリーコンプライアンスの事例を紹介します。たとえば、自然言語処理 (NLP) ソリューションは、規制コンテンツを含むテキストをスキャンし、それを一連のキーワードと照合して、組織の範囲内で関連する変更を識別できます。

予測分析とシナリオ生成機能を備えた資金調達ストレス テスト ソリューションは、組織が規制資金調達要件に準拠するのに役立ちます。ディープラーニングが複雑なビジネスルールに適用されるケースが増えるにつれ、マネーロンダリングの疑いがあるとフラグが立てられる取引の数を減らすことにも役立ちます。

このようなサービスを提供する企業には、さまざまな規制文書を関連するビジネス機能と照合する Compliance.ai などがあります。 Merlon Intelligence は、金融サービス業界があらゆる側面の金融犯罪と闘うのを支援するグローバルなコンプライアンス テクノロジー企業です。 Socure の特許取得済み予測分析プラットフォームは、不正行為や手動レビューを削減しながら、顧客の確認率を向上させることができます。

14. 知識労働者の支援

AI が最終的にさまざまな人間の仕事に取って代わるかどうかについてまだ疑問を抱いている人もいますが、AI 技術がさまざまな人間の作業、特に知識労働の分野に大きな補助的価値をもたらすことは認めざるを得ません。

例えば、医療や法律といった知識労働者への依存度が高い分野では、AIを診断ツールとして活用し、さまざまな労働者の業務効率化を支援していきます。

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こうしたサービスを提供する企業には、IT プログラミング経験のない知識労働者が AI を活用してワークフローやドキュメント処理能力を改善できるように支援する Kim Technologies などがあります。 Kyndi は、知識労働者が大量の複雑な情報を処理するのに役立つもう 1 つのプラットフォームです。

15. コンテンツ作成

コンテンツ作成とは、ビデオ、広告、ブログ投稿、ホワイトペーパー、インフォグラフィック、その他の視覚的および文章的資産など、オンラインの世界で人間が提供するさまざまな素材を指します。

しかし、USA Today、Hearst、CBS はすでに AI を使用してさまざまな情報コンテンツを生成しています。

この分野での成功例はWibbitzです。これは、AI ビデオ制作テクノロジーを使用して、パブリッシャーが書かれたコンテンツに基づいて対応するビデオを数分で作成できるようにする SaaS ツールです。もう 1 つのツールである Wordsmith は、Automated Insights が作成した自然言語処理 (NLP) テクノロジを使用して、収集されたデータに基づいてさまざまなニュース記事を生成します。

16. ピアツーピアネットワーク

ピアツーピア ネットワークとは、その名前が示すように、2 台以上の PC が相互に接続し、サーバーを経由してデータを流すことなくリソースを共有することを指します。

ベットキャピタルのCEOベン・ハートマン氏は次のように語った。「ピアツーピアネットワークを使用し、大量のデータを収集・分析することで、暗号通貨は世界で最も困難な問題のいくつかを解決します。」

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Nano Vision は、分子データと引き換えにユーザーに暗号通貨で報酬を与えるスタートアップ企業です。その目的は、スーパーバグ、感染症、がんなど、人類の健康に対する幅広い脅威への取り組み方を変革することです。

Research は、ピアツーピア ネットワークと AI を使用し、大規模なコミュニティを持つ分散型検索エンジンを使用し、より透明性の高い検索システムを通じてメンバーにトークンを提供する別の企業です。

17. 感情認識

この技術により、ソフトウェアは高度な画像処理や音声データ処理を使用して、人間の顔の感情を「読み取る」ことができるようになります。現在、テクノロジーは、さまざまな「微細な表情」、微妙なボディランゲージの合図、個人の感情を表す声のイントネーションを拾うことができます。

法執行官はこの技術を使用して、尋問中に尋問対象者に関するより多くの個人情報を発見することができます。さらに、マーケティングにも幅広く活用できます。

こうしたサービスを提供するスタートアップ企業には、音声入力を分析して、人のポジティブさ、興奮度、怒り、イライラ度などの性格特性を説明するビヨンド・バーバルなどがある。 nViso は、感情的なビデオ分析を使用して、新しい製品のアイデアを刺激し、アップグレードを特定し、消費者体験を向上させます。 Affectiva の Emotion AI は、ゲーム、自動車、ロボット工学、教育、ヘルスケアなどの分野で使用されています。さまざまな顔と音声のデータを使用して、顔のコーディングと感情分析を実行します。

18. 画像認識

画像認識とは、デジタル画像や動画内の物体の特徴を識別・検出するプロセスです。AI要素を導入することで、この技術の認識効果はますます高まっています。

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AI は、ソーシャル メディア プラットフォーム上の大量の写真を検索し、それらを広範なデータ セットと比較して、最も関連性の高い検索結果を決定します。

画像認識技術は、各種ナンバープレート検出、病気診断、顧客・意見分析にも活用でき、ユーザーの顔の状態に基づいて検証することもできます。

Clarifai は、重複画像の検出と未分類画像の検索を可能にする完全な画像認識システムを顧客に提供します。センスタイムも業界のリーダーの1つです。同社が開発する顔認識技術は、銀行カードの認証、支払い、画像分析などの分野に応用できます。 GumGumはAI技術を活用して、インターネット上のさまざまな画像や動画の価値を発見します。

19. マーケティングオートメーション

現在、多くの企業のマーケティング部門は AI テクノロジーから大きな恩恵を受けています。マーケティング担当者の 55% は、自分たちの仕事の分野において AI がソーシャル メディアよりも影響力を持つようになると考えています。

マーケティングオートメーションは、企業がエンゲージメントを改善し、効率を高め、収益をより早く増やすのに役立ちます。ソフトウェアを使用すると、顧客データを自動的にセグメント化し、マーケティング キャンペーンを管理し、反復的なタスクを簡素化して、最大の戦略的利益を達成できます。

原題: 現在主流となっている 19 の AI テクノロジー、著者: Ben Cryer

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