4つの業界は人工知能がもたらす混乱に注意を払う必要がある

2020 年には、AI と機械学習のテクノロジーが新興産業に継続的な影響を与え、企業だけでなく消費者にも役立つでしょう。

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AI と自動化の消費者重視のアプリケーションは、これらのテクノロジーは企業に利益をもたらすだけで、雇用や採用に悪影響を与えるという一般の誤解を払拭するのに役立っています。ヘルスケア、ソーシャルメディア、公共交通機関、金融業界などの分野で人工知能が応用されるようになるにつれ、人間の代替や人間の効率性に関する議論が主流になってきました。

スタンフォード大学のコンピューター科学者でコンピューターサイエンスの准教授であるアンドリュー・ン氏は最近、AI を「新しい電気」と呼び、今後 10 年間でほとんどの業界で AI の価値が大幅に増加するだろうと指摘しました。最近の技術の進歩により、古くて時代遅れのワークフローが見直され、高度なデータ分析とより優れた（または「拡張された」）インテリジェンスが提供され、企業だけでなく個々の従業員や消費者にも力を与えるようになりました。

2018 年と 2019 年、AI は複数の業界に破壊的変化をもたらし、改善するために使用され、数十億ドル規模のベンチャー キャピタル資金の主要なターゲットとなりました。ここでは、2020 年までに AI と機械学習テクノロジーを活用して進歩を遂げる可能性が高い業界をいくつか紹介します。

1. 採用と人材育成

スマートテクノロジーによるベンチマーキングは、個人および組織の目標に対する人々の考え方に浸透し、それを完全に変える可能性を秘めています。 AI テクノロジーは採用プロセスを改善できるはずであり、また改善すべきです。また、データを集約して適切な人材を適切なポジションに配置し、より大きな利益をもたらす必要があります。 AI テクノロジーを活用した学習プログラムでデータを使用すると、人間の経験を置き換えるのではなく、強化することができます。これは、AI に関連してよく聞かれる懸念事項です。

たとえば、タレント エクスペリエンス プラットフォーム Fuel50 は、一貫性、効率性、測定データを改善してこれまで不可能だった方法で進捗状況を追跡することで、企業が従業員の育成 (それ自体が数十億ドル規模の産業) を管理する方法を変革できるツールを提供しています。 Fuel50 プラットフォームは、AI 主導のキャリア プランニングを通じて、透明性の高いキャリア パスを提供し、社内の人材供給を活性化し、労働力の将来を推進するためのスキル予測を提供します。人工知能と Fuel50 のようなスタートアップは、一貫性が絶対に必要なワークフローを合理化しながら、非常に具体的な方法で成功を測定する機会を提供します。

2. 投資と保険

生命保険は6,150億ドル規模の産業ですが、あまり成長しておらず、伝統的な企業が主流となっています。しかし、変化は起こっています。保険テクノロジー業界では 2019 年に記録的な投資が行われ、2020 年には主要なテクノロジーのアップグレードを通じてこれらの投資の回収が見込まれています。米国には 700 社を超える保険会社があり、それぞれが 20 種類を超えるさまざまな商品を提供しているため、何億ものデータセットを整理することが、最大の利益を生み出す保険を見つける唯一の方法です。

多くの保険商品は消費者にとって複雑すぎて、消費者が自分で選択する可能性は低いため、人々は保険販売代理店の推奨を信頼する傾向がありますが、これらの推奨は、代理店とその会社に多大な利益をもたらすポリシーであることがよくあります。おそらく、機械学習技術を使用すれば、数十億のデータ セットを分類し、さまざまな事前設定されたパラメーターに基づいて最適な製品を見つけることができるでしょう。

「保険代理店は、少数の保険商品を検討・比較したり、数量の制約に基づいて多くの保険商品を提案したりするが、AIプログラムはこのスキルを反復してより効率的にし、消費者が優れた商品を選択できるようにすることができる」と保険テクノロジー企業iLifeの創業者ネルソン・リー氏は述べた。同社は人工知能を活用して、消費者に責任ある、明確で最適化された保険商品を提供しています。さらに、Li 氏は、AI はスマート セキュリティと購入インターフェースを通じて人間的な体験も保証し、すべての製品オプションが厳密に審査されるため、消費者は資産とポリシーを保護できると考えています。

業界の透明性の欠如に対処するため、他のプラットフォームも登場している。例えば、ナッシュビルに拠点を置くMployer Advisorは、人工知能と多数の公的および民間の情報源からのリアルタイムデータを活用して、企業向け健康保険商品のブローカーにスコアを付ける企業である。 2020年までに、ビッグデータと人工知能が業界の基盤を再構築し、時代遅れの作業方法に大幅な調整が必要になるため、保険業界ほど混乱にうまく対処できる体制が整っている業界はほとんどなくなるかもしれません。

3. スマートホームテクノロジー

Statistaによると、スマート家電市場は2019年に約170億ドルの規模に達し、2023年までに約20％成長すると予想されています。この消費者主導の市場は、スマートホーム技術がスマート家電と融合し、その機能性を強化できることを示しています。さらに、私たちの家庭はインターネットとの接続性を高めており、現在私たちは 10 年前には想像もできなかった技術の進歩を経験しています。

シリコンバレーを拠点とするテクノロジー系スタートアップ企業 Chefling は、機械学習と家電の接続性を活用して、冷蔵庫の状態と食品の在庫を自動的に評価し、在庫に基づいてユーザーにレシピのリストを提供し、スマート家電を使用して調理プロセスを自動化する、完全に統合された調理体験を提供しています。このアプリは、どの食材が不足しているかをユーザーに通知し、食料品宅配サービスを通じて注文することもできます。同社は最近、家電業界の世界的リーダーであるボッシュと資金面で提携を結んだが、これは業界全体の見通しにとって良い兆しである。

キッチンは、人工知能を通じてシームレスな体験を生み出すように設計されたインタラクティブな機能により、急速にスマートホームの中心地になりつつあります。スマートホーム技術の需要は、家庭外における音声アシスタント技術の開発をも促進しています。アマゾンとグーグルは、人工知能と音声技術を使い、音声コマンドで車内のゲームやエンターテイメントを完全に制御するインタラクティブエンターテイメント企業であるドライブタイムなど、新興の音声技術スタートアップ企業に数百万ドルを投資している。

4. ヘルスケア

大まかに言えば、医療分野で進行中の議論は、患者の選択、プライバシー、セキュリティ、データ アクセス、データ収集を中心に展開されることが多いです。統一されたシステムが存在しないと、大量のデータが互いに分離され、効果的に比較することができなくなり、患者のケア、診断、治療に直接影響を与える問題が生じます。人工知能と機械学習の技術の導入が進むにつれ、ヘルスケアは優先順位を管理し、患者の安全とケアを改善することを目指し、サイバーセキュリティ ソリューションとビッグ データ処理システムを統合して、このデータを保存および使用することを目指しています。

Patientory は、患者が健康状態を追跡する方法を改善することを目指すヘルスケア スタートアップです。同社は、患者が蓄積した膨大な医療データを一元管理するために新しい技術を活用している。こうした集中的な取り組みは、現在医療業界に欠けているものであり、患者全体の健康状態の改善につながる、実行可能かつ達成可能な洞察を生み出すために使用されます。 Patientory は、ブロックチェーンと機械学習の技術を使用して、患者のケアを患者の手に取り戻すことを目的としたモバイル アプリも提供しています。 Patientory のモバイル アプリを使用すると、患者は独自のプロファイルを作成し、医療情報をブロックチェーン プラットフォームに安全に保存できます。

このプラットフォームでは、患者が医療専門家や同様の健康上の問題や懸念を持つ他の患者とつながることも可能になります。ヘルスケア業界が価値ベースのシステムへと進化し続けるにつれて、AI ベースの機能強化とイノベーションがさらに増えていくでしょう。ヘルスケア業界では破壊的イノベーションが長い間待たれていたため、今回の変化は状況をすぐに好転させるものではありません。

アンドリュー・ン氏が言うように、人工知能は本当に「次の新電力」になるのでしょうか？ 上記の業界はすべて、革新、効率向上、全面的な技術統合の余地が非常に大きい巨大な業界であり、人工知能はこれらのタスクを簡単に完了できます。