クラウドプラットフォームにおける人工知能の応用は2020年に爆発的な成長を示すだろう

アクセンチュアのアナリストは、2020 年に企業がより多くのイノベーションを獲得するのはクラウド プラットフォームであると考えています。

アクセンチュア社のアナリストの予測が実現すれば、コンピューティングの次の大きな飛躍はクラウドに基礎が築かれるかもしれない。

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昨年 12 月に開催された Amazon の re:Invent カンファレンスで、アクセンチュア テクノロジー サービスの北米インテリジェント クラウドおよびインフラストラクチャの責任者である Tristan Morel L'Horset 氏は、2020 年に実現する可能性のあるイノベーションに対する期待をいくつか示しました。多くの企業が変化に重点を置いているかもしれませんが、変化の後に何が起こるのかという疑問があります。 L'Horset 氏は、「ビジネスをクラウドに移行したら、クラウド コンピューティングを最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか?」と質問しました。

クラウドコンピューティングは、他の多くのイノベーションへの架け橋となる可能性があると彼は述べた。例えば、クラウドコンピューティングによって統合されたリソースのおかげで、人工知能の開発が加速する可能性があります。 「AI が本当に爆発的に普及するには、大量のデータが必要です。開発、管理、分析される大量のデータです」とロルセット氏は言う。「企業は、大量のデータがあり、それを使って何かする必要があることに気づき始めています。これは実現しつつあるチャンスであり、クラウドで統合され一元化されたデータに AI が使用されています。クラウド プロバイダーは、AI にデータを活用する能力に多額の投資を行っています。」

この投資のメリットは、AIエンジンが同じ情報をさまざまな方法で使用して複数の問題を解決するというデータの文脈で確認できるとロルセ氏は述べた。 「AIは企業レベルで急速に進化するトレンドになるでしょう」と彼は言う。「それが2020年に私たちが目にすることになるものです。」

AWS や Google などのハイパースケール開発者の努力により、コンピューティングにおける新たなブレークスルーが加速すると予想されます。ロルセ氏は、量子コンピューティングは長年科学プロジェクトとみなされてきたが、今や実現の瀬戸際に立っていると述べた。アイデアは、従来のモデルよりも指数関数的に高速に計算できるマシンの開発に量子力学を適用することです。最近まで、そのようなコンピューターを作成することは困難でした。 「多くの企業が、これを実際にどう使うのか疑問に思っている。構築と運用には非常に費用がかかる」と同氏は語った。

現在、量子コンピューティングは限定的ではあるものの、利用可能になりつつあります。グーグルは昨年10月、シカモアプロセッサを搭載した量子コンピュータがテスト計算を200秒で完了したと発表した。同社によれば、この計算は世界最速のスーパーコンピュータでも1万年かかる計算だという。

ロルセ氏は、近い将来、さらに多くの企業が量子コンピューティングに関する実験を行うようになるかもしれないと述べた。昨年 12 月の AWS re:Invent での Amazon Braket の発表は、開発者、研究者、組織が量子コンピューティング技術を利用できるようになるため、非常に重要でした。 「量子コンピューティングがどんな問題を解決するかは分からないが、私たちがまだ考えていない問題を解決するかもしれない」と彼は語った。

量子コンピューティングの最初の応用例のいくつかは生命科学や金融サービス業界で登場する可能性があり、他の使用例もそれに続くだろうとロルセ氏は述べた。企業が量子コンピューティングを真に習得するには18～36か月かかる可能性があると彼は考えている。同氏によると、そのサイクルには、SDK の提供、解決すべき問題の特定、そしてそれらの問題を量子能力を活用できるものに変換することが含まれる可能性があるという。 「時間がかかるだろう。発表直前に実際に投資する顧客はいないと思う」と同氏は語った。

ロルセット氏は、AWSなどのテクノロジープロバイダーやハイパースケーラーが進めているイノベーションの道筋は、クラウドコンピューティングだけでなく、企業に複数のサービスを提供したいと考えていることを示していると述べた。この傾向から他の利点も生まれるはずです。 「時間が経つにつれて、これによって技術的負債が解消されるだろう」と、メインフレームやその他のレガシーリソースに言及しながら同氏は述べた。彼は期待していた。環境はスケーラブルかつ消費ベースになり、データが最大化されるのを待ちます。 「これは新たな領域です」と彼は語った。「企業にとっての疑問は、顧客がこのすべてのデータをどう使うのかということです。適切なツールはあるのでしょうか？」