エンタープライズ AI の 4 つのトレンド: 現在地と今後の方向性

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ビッグデータダイジェスト制作

出典: フォーブス

編纂者：張大毓

人工知能は従来の産業オートメーションやデータ処理よりも優れているのでしょうか?

答えはイエスです！現在、画像認識や自然言語処理などの基本的なAI機能は成熟しています。研究が継続的に深まるにつれて、AIは将来ますます強力になり、より多くの機能を実現できるようになります。

マッキンゼーの予測によると、2030年までに13兆ドルのGDP成長がAIによってもたらされる。AIは小売、観光、輸送、物流、医療、製造などの分野に影響を与えるだろう。アンドリュー・ン氏はまた、企業にCAIO（最高人工知能責任者）を設置するよう呼びかけた。

では、企業における人工知能の応用の現状はどうなっているのでしょうか。将来はどのように発展していくのでしょうか。最近、フォーブスのレポートでは、企業における人工知能の4つの応用面と発展の傾向がまとめられています。文在寅氏と一緒に見てみましょう。

トレンド1: AIは必然的に従来の分析を超える

ほとんどの企業はすでにいくつかの一般的な AI 機能を使い始めており、ユーザーも概ね満足しています。これらには、パーソナライゼーション（パーソナライズされた広告、電子メール、自動テキストなど）や精密マーケティング（Spotify、Netflix、Amazon ショッピングカードなどのアプリに表示される推奨事項）などのマーケティング手法が含まれ、現在ではあらゆる規模の企業に適用できる、広く利用可能な機能となっています。

多くのテクノロジーも比較的成熟しており、その中で最も重要なのはロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) です。 RPA は、スマートかつシンプルな AI の主な成果です。 RPA は、企業全体の垂直的なプロセスではなく、1 つのプロセスの自動化に重点を置いています。

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RPA は企業の時間とコストを大幅に節約してきましたが、まだ一定の規模には達していません。 RPA技術の導入はまだまだ始まったばかりの企業も多く、一定数のユーザーを獲得した企業ではさらなるプロセス最適化に取り組み始めています。

多くの企業が基礎を習得した今、早期に成功を味わった企業はさらに先へ進みたいと考えるでしょう。企業は、データ（特にリアルタイムデータ）からより価値のある情報を抽出し、その情報を使用して意思決定を行う AI および ML 主導の予測分析にますます重点を置くようになっています。ナレッジグラフに対する理解も深まり、人工知能は大量のデータを分析して、これまで考えもしなかった結果を生み出すことができるようになりました。

トレンド2: 企業がAIを活用するには、まだ一定のハードルがある

実際のところ、企業が人工知能プロジェクトを完了するのは依然として困難です。多くの企業のプロジェクトは期限が過ぎているか、対応するシステムの構築に時間がかかりすぎています。Pactera Technology の最近のレポートは、以前 Gartner が報告した問題を反映しています。つまり、企業の AI プロジェクトの 85% が期限内に完了できないということです。

Dimensional Research の最近の別のレポートによると、人工知能と機械学習に関しては、10 社中 8 社が AI プロジェクトが停滞していると回答し、96% がデータ品質、データ分類、モデリングの信頼性に問題があると回答しています。 IBM、Uber、Amazon などのテクノロジー大手でさえ、大きな課題に直面して、数百万ドル規模のプロジェクトを断念せざるを得ませんでした。

この時点で続けるべきでしょうか? 実は、続ける必要はありません! 現時点では、AI プロジェクトで何をすべきか、何をすべきでないかについてまとめるのに十分な経験があります。よくある落とし穴としては、開始目標が不明確、データが多すぎる（またはデータが不適切に使用されている）、間違ったアルゴリズムを使用している、結果を出すサイクルが長すぎる（バランスを保つために作業プロセス中にリアルタイムで確認する必要がある）などが挙げられます。

トレンド3: インタラクティブ性と人間化の強化

強化学習の分野で技術が大きく進歩したことで、人工知能は特定の目標を達成することでフィードバックを得られるようになり、AIは「意識」を持ち始めています。人間のようでありながら奇妙な方法で考え始め、それはまた、働き始めることもできるようになったことを意味しました。人工知能は人間に限りなく近づく岐路に立っているようだ。

AIが人間と流暢に会話できるようになるという目標に向かって進むにつれ、スタートアップ企業やテクノロジーリーダーは、質問に答えられるだけでなく高度な推論機能も備えたチャットボットを求めて競争している。 Google、Microsoft、Amazon、IBMはいずれも、会話型AIの進歩を目指しており、AIが人間のような方法でコミュニケーションすることを学習できるようにし、つまりAIが場面の変化に柔軟に適応できるようにしたいと考えています。

会話型 AI を実装するには、より強力なハードウェアなどの強力なバックエンドサポートが必要です。このため、インテルなどの企業は、コンピューターのディープラーニング推論プロセスを高速化できると主張する専用の推論チップと DL ブースト技術の開発を開始しました。 GPU 市場の競争はますます激しくなっています。従来はトレーニングに重点を置いてきた GPU も、推論能力がますます高まっています。先週、NVIDIA は、GPU が推論を通じてより短いレイテンシ、より自然で人間味のある会話体験を実現する方法を示した会話型 AI を発表しました。

トレンド4: 倫理的問題は常に疑問符が付く

AI がより人間的になるにつれ、企業は AI を不適切に使用すると、単に雇用が失われるだけでなく、深刻な結果を招く可能性があることに気づき始めています。AI アルゴリズムは「うっかり」偏見を持って構築される可能性があります。たとえば、採用目的で白人男性が作成した AI ソフトウェアは、適合度の高い候補者として「誤って」白人男性を選んだり、顔認識で白人に重点を置いたりする可能性があります。

特に IBM のような企業は、採用活動だけでなく、従業員のパフォーマンス評価にも人工知能を活用しています。ロボットにあなたの仕事ぶりを判断してもらいますか？昇給に値するかどうか決めてもらいますか？それは公平でしょうか？

今後、AI関連の倫理基準がさらに導入される予定です。たとえば、Oracle はアルゴリズムの公平性、説明責任、透明性などの問題を議論するために倫理委員会を設立しました。

IBM も「説明可能な AI」に取り組んでおり、Microsoft はチャットボットの責任ある使用に関するガイドラインを策定しました (たとえば、企業は顧客に対して、顧客が人間ではなくボットと通信していることを常に思い出させ、制限があることを顧客に思い出させる必要があります)。

一部の都市では、プライバシー侵害に関する倫理的な懸念から、AI プログラムでの顔認識機能の使用を中止しており、Amazon も同じ理由で従業員の監視および追跡 AI の使用を中止しています。

AI は強力である一方、AI によって抽出または処理できるデータの種類には制限がないことを人々は理解し始めています。しかし、私たちが答えなければならない質問は、「私たちはこれをすべきか？」ということです。

今後、企業は AI 開発の方向性を定め、AI が管理者の管理下にあることを保証するための定期的な監査を確立する必要があります。このプロセスには、どのような側面が最適化されるのか、人間に取って代わるのか、どのように規制し、倫理的リスクを管理するのか、などといった終わりのない議論が伴う可能性があります。 AI の未来は刺激的ですが、同時に荒れ狂う可能性もあります。

しかし、一つ確かなのは、人工知能の時代が到来したということです。