2019年の機械学習と人工知能産業の発展動向のレビュー

[[257231]]

新年を迎えるにあたり、2019 年を形作る業界のトレンドに注目する時期が来ました。 2019 年に何が起こるのか多くの人が推測していますが、そこで人工知能科学の分野の専門家による予測が面白くなります。

機械学習開発会社 Cloudera のゼネラルマネージャー、ヒラリー・メイソン氏は、「機械学習にとって 2018 年は素晴らしい年だった。企業は 2019 年にこの技術を新たな形で本格的に取り入れるだろう」と述べた。

「2019 年には、企業が概念実証から実稼働機能に移行するにつれて、エンタープライズ マシン ラーニング変革の成熟度に新たな進展が見られるでしょう」とメイソンは述べています。「企業がパターン検出、予測、意思決定を自動化して変革の効率、競争上の差別化、成長を推進しようとする中、エンタープライズ マシン ラーニングの採用は継続します。クラウド ネイティブ プラットフォームの台頭により、エンドツーエンドのマシン ラーニング ワークフローの柔軟な自動スケーリングとマルチクラウド ポータビリティが実現するなど、エンタープライズ規模でのマシン ラーニング アプリケーションの構築と展開のプロセスを簡素化するインフラストラクチャとツールが進化するでしょう。」

デル・テクノロジーズは、5Gネットワ​​ークの導入により、人々はエッジで生活できるようになると述べている。

「低遅延、高帯域幅のネットワークは、より多くの IoT デバイス、自動運転車、AI、機械学習、コンピューティングがすべてエッジで実行されることを意味します。なぜなら、すべてのデータがエッジで生成されるからです」と同社は述べた。人々はすぐに、街中に分散したマイクロ データ センターを目にすることになり、街の路上で何が起こっているかをユーザーがリアルタイムで把握できるようになり、人々に新しい「スマート」な機会がもたらされるだろう。町や都市はこれまで以上につながるようになり、スマートシティやデジタルインフラへの道が開かれ、専門家はエッジコンピューティングが 2030 年までに繁栄すると予測しています。これは、データや情報を現場で生成した後、クラウドに戻って処理するのではなく、リアルタイムで迅速に処理および分析し、いつでも必要な人と共有できる、医療や製造などの業界にとってゲームチェンジャーとなるでしょう。

フランツ社のCEO、ヤンス・アースマン博士は、AIナレッジグラフは書籍、研究論文、メモ、メディアインタビューからの情報を統合し、インタラクティブな形式で再提示すると述べた。 2019 年のデジタル不滅の市場では、AI ナレッジ グラフによってこれが可能になり始めます。

「2019年には、AIデジタルキャラクターの形でデジタル不滅の最初の例が見られるだろう」とアースマン氏は言う。「AIと意味知識グラフの組み合わせは、科学者、技術者、政治家、学者の仕事に変革をもたらすだろう。」

ノーム・チョムスキーのように、人間の声を使って質問に答えます。 AI デジタルキャラクターは、さまざまなソースからの情報を動的にリンクします。たとえば、さまざまな情報をデジタルで相互作用できる知識システムに変換します。これらの AI デジタル ペルソナは、専門知識のアクセシビリティも拡張できます。

Quest Software の製品管理担当シニア コンサルタントである Adrian Moir 氏は、2018 年に施行された GDPR 規制によってデータ環境が変化し、2019 年にはさらに多くのデータが生成されると予測しています。

「GDPRの影響を受けるかどうかに関わらず（ほとんどの企業は影響を受けるでしょう）、企業はそれをフレームワークとみなし、プロセスを構築する際の良い出発点と見なすべきです。データの保持方法と使用方法を明確にすることが重要です。ユーザーが個人情報を引き続き保護したいのであれば、さらなる規制が必要です。オレゴン州のロン・ワイデン上院議員が最近導入した「消費者​​データプライバシー法」など、2019年にはさらに多くの規制が提案され、実施されると思います。」

MapR のデータおよびアプリケーション担当シニアバイスプレジデントのジャック・ノリス氏は、ビッグデータの分散化はしばらく前から進行しており、この傾向は 2019 年も続くと予測しています。

「組織は、データをクラウドに送り返して保存し、従来の分析を適用するのではなく、エッジでデータを処理および分析することで、時間とコストを節約できます。ユースケースには、異常検出 (不正行為)、パターン認識 (障害/メンテナンスの予測) などがあります。自律走行車、石油およびガス プラットフォーム、医療機器はこのトレンドの初期の例であり、2019 年にはさらに拡大するでしょう。このトレンドのコスト要因は、帯域幅の考慮 (半接続環境と高価なセルラー通信テクノロジー) とストレージ (クラウドに送信されるデータ量の削減) です。」

Splice MachineのCEO、モンテ・ズウェベン氏は、IT市場は近年浮き沈みを経験しており、2019年にはHadoopが市場での地位を維持するのに苦労したと語った。

「Hadoop の新規顧客は減少し、Hadoop クラスターの成長は鈍化するだろう」と同氏は述べた。「クラウドベースの SQL データ プラットフォームは大幅な成長が見込まれる。機械学習は、企業ビジネスの中核的な運用コンポーネントとしてバックグラウンドから浮上し、スケールアウト データベースの継続的な成長により、Oracle は財務報告書でリスク要因を開示せざるを得なくなるだろう。」

何年もの間、人々は分散データ サイロ内で生活しており、この傾向は衰える気配がありません。 Qlik のシニア ディレクターである Dan Sommer 氏は、次のように予測しています。「2019 年には、分散データを扱う分散ワークロードへの対応力が向上します。現在、最も大​​きな未証明のメガトレンドの 1 つは、Kubernetes の台頭です。これらのテクノロジを組み合わせることで、かつてはモノリシックだったテクノロジを分散化し、ワークロードのスケーリングとエンパワーメントの第 3 の波に対する新しいアプローチを根本的に実現します。これまでのハードウェアやインフラストラクチャのスケーリングと同様に、ワークロードのスケーリングはイノベーションの促進に大きな影響を与えます。2019 年には、業界をリードする組織のエンタープライズ アーキテクトの大半が、マイクロサービスとコンテナー オーケストレーションをビジネス インテリジェンスおよび分析プラットフォームの重要なアーキテクチャ コンポーネントと見なしています。」

GoodData の CEO、Roman Stanek 氏は、企業は過去に使用していたデータ プラットフォームの一部から撤退する準備をする必要があるだろうと予測しています。

「現代の企業は、Hadoop のようなテクノロジーを凌駕し続けるでしょう」とスタネック氏は言います。「Hortonworks と Cloudera の合併により、2019 年に予測される Hadoop の価値が初めて垣間見えました。データには依然として管理ツールが必要ですが、AI と機械学習の台頭により、複雑さは解消されるでしょう。」

Domino Data Labs のチーフ データ サイエンティストである Josh Poduska 氏は、「2019 年に AI は誇大宣伝からビジネスへの影響へと移行し、AI のハネムーンは正式に終了します。2019 年は、AI が実験、改良、懐疑主義ではなく、組織的な現実になる年になるでしょう」と予測しています。

MathWorks の Seth DeLand 氏は、機械学習がさらに強力な製品やサービスに統合されると予測しています。

同氏は、「機械学習はすでに、顔認識のための画像処理やコンピュータービジョン、エネルギー生産の価格や負荷予測、産業機器の故障予測など、いくつかの分野で導入されています。来年は、MATLAB などのスケーラブルなソフトウェア ツールを使用して、機械学習アルゴリズムを自社の製品やサービスに統合する企業が増えるため、機械学習の成長が期待されます」と述べています。

SAS の製品管理ディレクターであるロン・アグレスタ氏は、組織は、データ洞察を活用して利益を向上させる「攻撃的」データ機能と、ガバナンスやセキュリティなどの「防御的」データ機能という 2 種類のデータ パワーの間で適切なバランスを取る必要があると述べています。多少の混乱があったため、2019 年には防御的な再調整が行われると予想されます。 ”

「データの収集と使用に関する監視が強化されたことで、多くの企業が守勢に立たされています」と同氏は述べた。「多くの企業は、ユーザーから提供されたデータの収益化にほぼ全面的に依存していますが、この分野に対する規制当局の注目は高まっています。消費者データ保護法がさらに導入され、それに応じてテクノロジーも変化することが予想されます。」

調査会社Forresterは、CIOが2019年にホットな話題になると予測しています。 「CIO が成果を出せなければ、ビジネス関係は崩壊し、CEO はテクノロジー アジェンダを主導する別の人物を探すことになる」と同社は指摘する。「しかし、成功する CIO は、現在の組織内でより影響力のあるビジネス ロールに昇進するか、次の IT 課題に進むことになるだろう。」

ビッグデータ革命が始まって以来、データサイエンスの潜在的な実践者は複雑さに悩まされてきましたが、Hadoop エコシステムはその典型的な例です。そのため、Clarity Insights の CTO である Tripp Smith 氏は、企業は 2019 年にシンプルさを受け入れるだろうと述べています。

同氏は、「今日、企業はかつてないほどに、シンプルさのためにパフォーマンスやコストの最適化を犠牲にしています。10 年前、私たちは皆、社内 IT の必要性を減らすか、なくそうとしていました。今日、組織はデータ主導である必要があるため、データの分析と処理の方法もシンプルにする必要があります。つまり、クラウドを導入するということです。質の高いエンジニアリング リソースを見つけるための高額なコストを節約するために、クラウド インフラストラクチャに多額の費用を支払う価値はあります。」と述べています。

ATOS の北米担当副社長ウィンディ・ギャレット氏は、人工知能の出現がすでに労働力の仕事に影響を与えており、この傾向は 2019 年も続くだろうと予測しています。

同氏は、「AI は 2019 年以降も確実に需要が高まり、この特定の需要を満たすために人材は増え続けるでしょう。2019 年には、業界で AI プロジェクトが大幅に増加し、企業は競争の激しい市場で生き残るために既存の人材を再教育し、能力を向上させるでしょう」と述べています。