人工知能 (AI) の 19 の一般的な応用分野、あなたはどれくらい知っていますか?

01 自然言語生成

自然言語生成は、顧客サービス、レポート生成、市場概要などで使用すべくデータをテキストに変換する方法を研究する人工知能の分野です。

02 音声認識

Siri がその典型的な例です。

音声応答インターフェースやモバイル アプリを通じて人間の音声を書き起こすシステムがすでに何十万も使用されています。

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03 仮想エージェント

仮想アシスタントは、人間と対話できるコンピュータエージェントまたはプログラムであり、最も有名なのはチャットボットです。仮想アシスタントは、顧客サービスやサポートによく使用され、スマートホームの管理者として機能することもできます。

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04 機械学習プラットフォーム

機械学習は、コンピューターの学習能力を向上させるコンピューターサイエンスと人工知能の分野です。

アルゴリズム、API (アプリケーション プログラミング インターフェイス)、開発およびトレーニング ツールキット、データ、コンピューティング能力を提供し、アプリケーション、プロセス、その他のマシンにモデルを設計、トレーニング、展開することで、予測および分類タスクを解決するために企業に広く好まれています。

Adext は、デジタル広告に人工知能と機械学習を適用し、製品の位置付けに最も適したオーディエンスに正確に広告をターゲティングする世界初で唯一のオーディエンス管理ツールです。

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05 AIに最適化されたハードウェア

AI 指向のコンピューティング タスクを実行するために、特別に設計および構築された GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) と CPU (中央処理装置) が使用されます。

AI 向けに最適化された今後のシリコン チップは、ポータブル デバイスや生活のあらゆる場所に直接組み込まれるようになります。

06 意思決定管理

インテリジェント マシンは AI システムにルールとロジックを導入できるため、初期セットアップやトレーニングだけでなく、継続的なメンテナンスや最適化にも使用できます。

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意思決定管理は、多くの種類のエンタープライズ アプリケーションに実装されています。意思決定を支援または自動化して、企業の利益を最大化できます。

07 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、人間の脳をシミュレートし、データを処理し、意思決定パターンを作成できる複数層の人工ニューラル ネットワークを含む特殊な形式の機械学習です。現在は主に大規模なデータセットに基づくパターン認識や分類に使用されています。

08 生体認証

この技術は、人間の行動だけでなく、身体の物理的構造や形状も識別、測定、分析することができます。

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画像、タッチ認識、ボディランゲージ認識など、人間と機械にさらに自然なインタラクション機能を提供することができ、現在、市場調査の分野で広く使用されています。

09 ロボティックプロセスオートメーション

マシン プロセス自動化では、スクリプトやその他の方法を使用して人間の操作を自動化し、より効率的なビジネス プロセスをサポートします。

現在、労働集約的または非効率的なタスクやプロセスに使用されています。

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機械処理の自動化により、人間の才能が最大限に発揮され、従業員はより創造的かつ戦略的に行動できるようになります。これは企業の発展にとって非常に重要です。

10 テキスト分析と自然言語処理

(テキスト分析と自然言語処理)

テキスト分析と自然言語処理では、統計的手法と機械学習手法を使用して、文章の構造、意味、感情、意図を理解します。これらは、不正検出や情報セキュリティなどの分野で広く使用されており、非構造化データのマイニングにも使用できます。

11 デジタルツイン/AIモデリング

デジタル ツインは、物理システムとデジタル世界の間に橋を架けるソフトウェア アーキテクチャです。

ゼネラル・エレクトリック（GE）は、航空機エンジン、機関車、ガスタービンの故障を監視・予測する人工知能企業を設立すると発表した。同社のデジタルツインはわずか数行のコードで構成されており、最も複雑なバージョンでもインタラクティブなチャートやデータポイントが満載の3次元のコンピュータ支援設計図のように見える。

12 サイバー防衛

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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、および対応することに重点を置いたコンピュータ ネットワーク防御メカニズムです。

人工知能と機械学習により、サイバー防御は新たなレベルの発展を遂げました。2017 年には 20 億件の侵害が検出されましたが、そのうち 76% は偶発的なもので、69% は個人情報の紛失が原因でした。

リカレントニューラルネットワーク (RNN) は入力シーケンスを処理でき、機械学習技術と組み合わせることで、疑わしいターゲットを特定し、サイバー攻撃の最大 85% を検出できる教師あり学習技術を作成できます。

Darktrace や Cylance などのスタートアップ企業は、サイバー防御と組み合わせた AI に重点を置いています。 Darktrace 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し、Cylance は人工知能アルゴリズムを適用してマルウェアの侵入をブロックし、攻撃による被害を軽減します。 「最も破壊的なスタートアップ」に選ばれたもう1つのサイバー防衛企業、Deep Instinctは、企業のエンドポイント、サーバー、モバイルデバイスの保護を目的としています。

13 コンプライアンス

コンプライアンスとは、個人または企業の業務が、認められた規制、規則、規制、標準、または契約条件に準拠していることを意味します。

コンプライアンス業務における人工知能の利用は目新しいものではありません。自然言語処理技術はテキストをスキャンし、そのパターンをキーワードと照合して、企業に関連する変更を特定することができます。

予測分析とシナリオビルダーを備えた資本ストレステスト技術は、企業が規制資本要件を遵守するのに役立ちます。さらに、ディープラーニングを使用すると、潜在的なマネーロンダリング行為としてフラグが立てられる取引の数を効果的に減らすことができます。

14 知識労働者支援

AIが人間の仕事を完全に置き換えるのではないかと懸念する人は多いが、特に知識労働の分野において、AI技術が人間の仕事の遂行に大いに役立つことを忘れてはならない。

知識労働の自動化は、2番目に破壊的な新興技術としてランク付けされています。知識労働者に大きく依存する医療や法律の分野では、専門家が AI 技術を診断ツールとして徐々に活用するようになるでしょう。

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15 コンテンツ作成

コンテンツ作成には、ビデオ、広告、ブログ、ホワイトペーパー、インフォグラフィック、その他の視覚的または書面による資料など、人々がオンラインの世界に投稿するあらゆる資料が含まれます。

Columbia Broadcasting Corporation などのチームは AI 技術を使用してコンテンツを生成しています。Wibbitz の SaaS プラットフォームは、人工知能ビデオ製品を通じてテキストコンテンツをビデオコンテンツに変換できます。Auto Perspective が開発した Wordsmith は、データを取得した後、自然言語処理技術を使用してニュースを作成します。

16 ピアツーピアネットワーク

P2P ネットワークとは、参加者がハードウェア リソースの一部を共有するネットワークを指します。これらの共有リソースは、ネットワークを通じてサービスとコンテンツを提供し、中間エンティティを介さずに他の P2P ノードから直接アクセスできます。

Bet Capital LLCのCEO、ベン・ハートマン氏は、Entrepreneur誌に対し、P2Pネットワークは通貨の暗号化にも使用されており、大量のデータを収集して分析することで世界で最も困難な問題のいくつかを解決することもできると語った。

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Prius は、P2P ネットワークと人工知能を使用して検索エンジンをよりわかりやすくし、参加者がコンピューターの計算能力を貸し出して暗号通貨と交換できるようにすることを目的とした企業です。その代わりに、同社はより透明性の高い検索エンジンプラットフォームを構築することを約束した。

17 感情認識

感情認識は、高度な画像処理や音声データ処理を通じて、人間の顔の表情を「読み取る」ことができます。私たちはすでに、「微細な表情」を捉え、ボディランゲージの合図を認識し、感情を表す声のイントネーションを分析することが可能です。

法執行官は尋問中により多くの情報を得るためにこの技術を使用しており、マーケティングにも広く使用されています。

18 画像認識

画像認識とは、デジタル画像やビデオ内のオブジェクトや特徴を識別および検出するプロセスを指します。人工知能技術はこの分野で独自の利点を持っています。

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人工知能は、ソーシャル メディア プラットフォーム上の写真を検索し、大規模なデータ セットと比較して、最も関連性の高いコンテンツを見つけることができます。

画像認識技術は、ナンバープレート認識、病気検出、顧客意見分析、本人確認などに活用できます。

19. マーケティングオートメーション

マーケティング分野はこれまで AI から大きな恩恵を受けており、業界が AI を信頼するのには十分な理由があります。マーケティング担当者の 55% は、AI がソーシャル メディアよりも自社の分野に大きな影響を与えると確信しています。

インテリジェント マーケティングは、企業のエンゲージメントと効率性を向上させ、顧客をセグメント化し、顧客データを統合してキャンペーンを管理し、反復的なタスクを簡素化することで、意思決定者が戦略策定に集中できる時間を増やすことができます。