2019年に注目すべき9つのAIトレンド

人工知能は最近テクノロジーの世界で話題になっています。それは人々の生活を変えただけでなく、さまざまな産業を破壊しました。それにもかかわらず、人々はそれについてさまざまな意見を持っています。自分の仕事が AI に置き換えられるかもしれないので、これは悪いことだと考える人もいるかもしれません。一方、AI 支持者は依然として、AI が自動化によって人々の作業負荷を大幅に軽減し、生活を楽にする実現手段であると考えています。

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人工知能が好きかどうかに関わらず、その将来の発展に興味があるなら、2019 年の 9 つの主要な人工知能のトレンドについて知っておく必要があります。

1. AIをサポートするチップが主流のアプリケーションになる

他のテクノロジーやソフトウェア ツールとは異なり、AI は専用のプロセッサに大きく依存しています。 AI の複雑な要求を満たすために、チップメーカーは AI 対応アプリケーションを実行できる特殊なチップを作成します。 Google、Facebook、Amazonなどのテクノロジー大手でさえ、こうした特殊なチップへの投資を増やしています。このチップは、自然言語処理、コンピュータービジョン、音声認識など、人工知能に関わる特殊な目的に使用されます。

2. エッジにおけるAIとIoTの応用

2019年は、さまざまなテクノロジーと人工知能が融合する年になるでしょう。 IoT はエッジ コンピューティング レベルで AI と連携して動作します。産業用 IoT は AI の力を活用して根本原因分析を行い、機械の予知保全を実行し、問題を自動的に検出します。

2019 年には、分散型 AI が台頭し、組織の資産やデバイスにさらに近づくことになります。ニューラル ネットワークを活用した非常に複雑な機械学習モデルは、エッジで実行できるように最適化されます。

3. AutoMLの台頭

2019 年に AI 業界を支配する最大のトレンドの 1 つは、自動機械学習 (AutoML) です。自動学習機能により、開発者は機械学習モデルを改良し、将来の AI の課題に取り組むための新しい機械学習モデルを作成できるようになります。

AutoML は、コグニティブ API とカスタム機械学習プラットフォームの中間点を見つけます。自動化された機械学習の最大の利点は、開発者に複雑なワークフローを完了させることなく、必要なカスタマイズ オプションを提供できることです。企業がデータを移植性と組み合わせると、AutoML は他の AI テクノロジーでは提供されない柔軟性を人々に提供できます。

4. AIOpsの人気が高まる

AI がアプリケーションの開発方法に適用されると、インフラストラクチャの管理方法も変わります。 DevOps は AIOps に置き換えられ、IT スタッフは正確な根本原因分析を実行できるようになります。さらに、企業は膨大なデータセットから有用な洞察やパターンを即座に簡単に見つけられるようになります。大企業やクラウド コンピューティング プロバイダーは、DevOps と AI の融合から恩恵を受けるでしょう。

5. ニューラルネットワークアンサンブル

AI 開発者がニューラル ネットワーク モデルを開発する際に直面する最大の課題の 1 つは、最適なフレームワークを選択することです。しかし、現在市場には数多くの AI ツールが存在するため、ビジネスに最適なものを選択するのは以前ほど簡単ではないかもしれません。さまざまなニューラル ネットワーク ツールキット間の統合と互換性の欠如が、人工知能の導入を妨げています。 Microsoft、Facebook などのテクノロジー大手は、開発者が複数のフレームワーク間でニューラル ネットワーク モデルを再利用できる Open Neural Network Exchange (ONNX) テクノロジーを開発しています。

6. プロフェッショナルAIシステムが現実に

2019 年には、特殊システムに対する企業の需要が飛躍的に増加するでしょう。多くの企業はデータが限られているにもかかわらず、専門的なデータを必要としています。これにより、企業は社内で高品質の AI データを生成するのに役立つツールを導入する必要に迫られることになります。 2019 年には、データの量から質に重点が移ります。これにより、現実世界で活用できる人工知能の基盤が築かれます。企業は、主要なデータ ソースにアクセスし、非構造化データを理解できるように支援できる専門の AI ソリューション プロバイダーを探すことになります。

7. AIスキルが企業の運命を決める

AI は考えられるあらゆる業界を変革しましたが、優れた AI スキルを持つ人材は依然として不足しています。 「ほとんどの企業はデジタル変革の一環として AI を活用したいと考えていますが、開発者がいないため、AI の専門家や言語学者が自ら AI を構築したり、あるいは事前に構築されたソリューションのエンジンをトレーニングして AI を実現する必要があります」と、Espressive の CEO である Pat Calhoun 氏は述べています。

Awake Security の CEO である Rahul Kashyap 氏は、次のように付け加えています。「数え切れないほど多くのビジネス上の問題を解決できる AI ソリューションが数多く存在する中、企業は AI ソリューションの「ブラック ボックス」内で何が起こっているかをより賢く把握する必要があります。AI のトレーニング、構造化、情報提供の方法によって、出力に大きな違いが生じる可能性があります。ある企業で有効な方法が、別の企業では有効でない場合があります。」

8. AIが悪者の手に渡る可能性

コインと同じように、人工知能には良い面と悪い面の両方があります。 IT セキュリティ専門家は AI を使用して悪意のあるアクティビティを迅速に検出します。 AI 主導の応答と機械学習アルゴリズムにより、企業は誤検知を 90% 削減できるようになります。しかし、AI が悪意ある者の手に渡る可能性もあり、悪意を持ったサイバー犯罪者が AI を悪用して悪意を達成することもあります。自動化により、サイバー攻撃者はより成功率の高い致命的な攻撃を仕掛けることができます。これにより、企業は AI を活用した攻撃から保護する AI 対応のセキュリティ ソリューションを導入する必要に迫られることになります。

9. 人工知能がデジタル変革を強化

2019年、人工知能はあらゆるところに存在します。 Web アプリケーションから医療システム、航空会社からホテル予約システムなどに至るまで、AI は世界中の組織に適用され、デジタル変革の最前線に立つことになります。

ハワイ大学情報技術学部長兼教授のトゥン・ブイ博士は、「自動運転車やロボットが最終的に雇用市場にどのような影響を与えるかについてのほとんどの予測や議論に反して、これは事実です。しかし、制度的、政治的、社会的理由により、適応するにはしばらく時間がかかるでしょう。AIの最大のトレンドは、デジタルトランスフォーメーションを加速し、既存のビジネスシステムをよりスマートにすることだと私は信じています」と述べています。