2018 年の人工知能の 8 つの主要トレンド!

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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統合されて私たちの日常生活を変えており、今後も変化し続けていくでしょう。

人工知能、ビッグデータ、予測分析、機械学習に関する主要な統計によると、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 を使用するようになります - IDC。2019 年までに、モノのインターネットの 100% で AI が使用されるようになります - IDC。2020 年までに、企業の 30% 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 を導入します - Gartner。2020 年までに、アルゴリズムが世界中の何十億もの労働者の行動を積極的に変えるようになります - Gartner。2020 年までに、AI 市場は 400 億ドルを超えるようになります - Constellation Research。2025 年までに、AI が顧客とのやり取りの 95% を推進します - Servion。

2018 年に注目すべき 8 つの主要な AI トレンド

トレンド1：大企業が未来を勝ち取る

現在、世界には最も有望な人工知能企業が 100 社あり、その中でも Amazon、Google、Facebook、IBM が人工知能技術の開発をリードすることになります。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。

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。

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、知的資本と人材を目的とした企業の合併や買収が増加しました。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。

トレンド5: ツールの民主化を利用して市場シェアを拡大​​する

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 のサンダー・ピチャイ氏は AI の民主化について次のように語っています。「私たちが実現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 をわかりやすく説明し、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、すべての大手企業にとって、消費者の使用習慣を導くための標準となるでしょう。 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する

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ました。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：人工知能は間違いなく徐々にすべての垂直産業に影響を与えるだろう

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します。
• 法律 – 自然言語処理により、数千ページに及ぶ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はデータ処理の速度を向上させることができます。

• 教育 – 仮想家庭教師、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の開発により、生徒と教師のやり取りの方法が変わります。
• 健康 - 機械学習を使用すると、患者が症状を発症するまでにどのくらいの期間病気になるかを予測する、より高度で正確な方法を作成できます。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間で世界を変えるでしょう。

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に対処し、新たな展開があった年でした。

2018年、人工知能の倫理が大きな懸念事項となった。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。

未来はすでに到来していますが、人工知能への道はまだ長く困難です。人工知能はすでにこの世界に到来し、私たちの生活を変えていますが、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。