人工知能は企業で実用化されつつある

人工知能は企業で実用化されつつある

AI は、従来のプロセスや従来のテクノロジーにまき散らされた魔法の精霊ではなく、ビジネスのやり方を根本的に再考するものだということが判明しました。

2年前、人工知能(AI)に対する不合理な期待がピークに達しました。この記事ではそれについて議論したいと思います。今はどうでしょうか? 現実が忍び寄ってきたようですが、企業が AI にどう取り組んでいるかから判断すると、今日の AI は希望的観測ではなく、簡単に実現できる成果に重点を置いています。

[[281414]]

これは、デロイトの「企業における AI の現状」第 2 版で得られた結論であり、人工知能に対する世界がますます真剣になっていることを表しています。そうは言っても、データにはまだいくつか厄介な問題が残っています。このレポートを詳しく見てみましょう。

退屈なことを上手にやる

まず、デロイトが調査した 1,100 人の経営幹部のうち 82% が、AI への投資からプラスの財務利益を得ていると考えています。もちろん、誰もが平等に利益を得られるわけではありません。投資から高いリターンを得たと主張するセクターには、テクノロジー/メディア/エンターテインメント/通信/専門サービスおよび工業製品(最後のカテゴリーは支出が最も少ないが、それでも大きな利益を上げている)が含まれる。対照的に、ライフサイエンスやヘルスケア、政府、金融サービス、消費者向け製品の投資収益率は比較的低いです。しかし、「低い」ROIは「存在しない」という意味ではありません。AIに投資したほぼすべての人が、AIに満足していると主張しているからです。

問題はなぜかということです。

明らかに、企業が生産性の最も低い従業員を解雇できるからではない。デロイトの2017年後半から2018年後半の調査では、「自動化による業務の削減」を挙げた経営幹部の割合はわずか2パーセントポイント(22%から24%)増加しました。一方、それほど議論の余地はないが(そしておそらくより有用である)「社内業務の最適化」というメリットは 6 パーセントポイント(36% から 42%)上昇しました。

しかし、さらに心配なのは、AI が製品開発、ひいては顧客体験を改善していないように見えることです。回答者の44%がAI投資のメリットとして「既存製品の強化」を選択しましたが、これは2017年の51%から減少しています。 「新製品の開発」についてはどうでしょうか?これも32%から27%に減少しました。実際、引用数の増加の半分以上が 2017 年から 2018 年にかけて減少しており、他に 2% 以上向上した唯一の増加は「希少な知識の獲得と応用」でした。

このデータのプラス面は、短期的な期待の下降傾向が AI に対する長期的な影響を示している可能性があることです。さらに、デロイトの推定によると、製品の改善に重点を置くということは、少し現実主義が必要であることを示唆しているかもしれない。

社内運用への移行に伴い、既存の製品やサービスへの AI の統合の重要性はやや低下していますが、依然としてこれが最も人気のある目標となっています。実際、このような統合を行う前に運用上の変更が必要になることがよくあります。回答者は、まず運用上の変更を行う必要があることに気付いたかもしれません。

それは正しい。 AI は、従来のプロセスや従来のテクノロジーにまき散らされた魔法の精霊ではなく、ビジネスのやり方を根本的に再考するものだということが判明しました。企業が自社の文化(および関連プロセス)を変える意思がない限り、AI への投資は成功しません。

これらの数字は合わない

この現実感は歓迎すべきものですが、レポート内のデータのすべてが意味のあるものであるわけではありません。たとえば、「競合他社と比較して、回答者は自社の AI 導入によって…が可能になったと回答していますか」という質問に回答するよう求められた場合、さまざまな回答が予想されるかもしれませんが、おそらく「AI のせいで競合他社に負けているわけではありません」という回答も含まれるはずです。しかし、結果は次のようになります。

  • 16% - 追いつく
  • 20%-レベルを維持する
  • 27% - わずかにリード
  • 28%拡大リード
  • 9% - トップの座に躍り出る

では、誰も取り残されないのでしょうか? AI に関しては、明らかに私たちは皆平均以上です。確かに、調査対象となった 1,100 人が全員まったく異なる業界を代表しており、調査対象となっていない人全員が AI 主導の業界大手に追い抜かれることになるかもしれないが、そうではないかもしれない。おそらく、16%はまだ大衆に追いついておらず、20%は遅れをとっている、といった具合です。

おそらく、経営幹部は次のサプライズを楽観的に見ているのでしょう。回答者の 88% が来年 (2019 年) に AI 投資を増やす予定であり、54% が 10% 以上の増加を予想しています。業界の少なくとも半分の投資収益率がいかに低かったか覚えていますか? どうやら、それがさらなる支出への熱意を弱めていないようです。でも心配しないでください。デロイトが書いているように、「調査対象となった企業のうち、財務収益を測定するために必要な主要業績指標を測定している企業は 50% 未満です。」

言い換えれば、「AI への投資が実を結ぶかどうかは分からないが、そうなることを期待して、プロセスにさらに力を入れよう」ということです。この無関心な見方を受け入れるのは簡単ですが、期待される利益に関しては実用主義は二の次になります。組織が、高額な空想ではなく段階的なプロセス改善に注力している限り、組織はそうした空想に投資できるはずですが、これは今日でもより慎重な投資にかかっています。

<<:  Google は、99% のプログラマーに勝る AutoML を Kaggle プラットフォームに統合しました。

>>:  Baidu PaddlePaddleは4つの新しい業界アプリケーション開発キットをリリースし、業界インテリジェンスのアップグレードを支援するマスターモードを革新しました

推薦する

AI市場は2024年までに5000億ドルを超えると予想

インターナショナル・データ・コーポレーション(IDC)が発表した最新の半期ごとの世界人工知能(AI)...

IoTとAIがコロナウイルスの流行中に企業の事業再開をどのように可能にしているか

[[333668]]数か月に及ぶ極度の不確実性、経済の閉鎖、孤立の後、ようやくゆっくりと経済が機能し...

...

オープンソースモデル「幻覚」はより深刻です。これは3段階の幻覚検出キットです

大規模モデルには、幻覚を生成するという致命的な問題が長い間存在していました。データセットの複雑さによ...

才能の「脳」が人的資本管理の変化を解き放つ

黄金の3月と銀の4月の採用シーズンが再び到来しました。 [[324006]]疫病の影響を受け、キャン...

「象の鼻」ロボットが登場!ボトルキャップを開けたり、家事も問題なく行えます。

ロボットに対する従来の印象は、四角くて冷たい機械、または人間に似た機械ですが、柔らかいロボット、特に...

機械学習に必要な5つのスキル

機械学習、かっこいいですね。名前からすると、ロボットが一列に並んで座って知識を学習しているように思わ...

...

古典的なJavaアルゴリズムの筆記試験問題を分析する

Java アルゴリズム プログラムに関する質問:同社には筆記試験問題が 1 つだけあり、10 分以内...

...

Appleは10年間で28社のAI企業を売却。そのAI戦略は世間の注目を集めることだ!

10年前の2010年2月、同社初のバーチャルパーソナルアシスタントアプリであるSiriがApple...

人工知能の現状と今後の動向

[[375724]]開発状況近年、デジタル経済の継続的な進歩を背景に、人工知能は急速に発展し、さまざ...

将来のスマートホームに AI はどのように統合されるのでしょうか?

人工知能(AI)については多くの誇大宣伝がなされていますが、それは人類のこれまでの発明と同じくらい画...

人工知能のトップ 10 トレンド。チャンスをつかんで全力で取り組みましょう。さもないと、私たち全員が解雇されてしまいます。

トレンド1:中国の潜在力が爆発し、米国の優位性が揺らぐ[[226879]] 2017年、中国の人工知...

DeepMindの論文がNatureに掲載されました。大規模なモデルが、数学者を何十年も悩ませてきた問題に新たな解決策を発見しました。

今年の AI 界のトップトレンドである大規模言語モデル (LLM) は概念を組み合わせるのが得意で、...