2020 年に注目すべき 6 つの機械学習のユースケース

2020 年には人工知能 (AI) が飛躍的に進歩し、機械学習はこのテクノロジーの最も成功し、広く普及した応用であることが証明され、幅広い業界に影響を及ぼし、毎日何十億ものユーザーに影響を与えています。

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機械学習とは何ですか?

機械学習は、アルゴリズムと統計モデルを使用して、人間の介入なしにさまざまなタスクを実行する方法をコンピューター システムに教える人工知能のアプリケーションです。意思決定ロジックを定義する従来のコンピュータ プログラミングとは異なり、機械学習により、システムは利用可能なデータに基づいて動作を適応させることができます。

機械学習はどのように機能するのでしょうか?

機械学習の本質は、特定の状況に関するデータを収集して分析し、どの対応が望ましい効果を生み出すかをより正確に予測することです。プログラムは過去の作業を評価し、それに応じて動作を調整して、将来的により良い決定を下せるようにします。この適応性により、人間が繰り返し作業を行うことでタスクの実行を学習するのと同じように、プログラムが「学習」するという印象を与えます。

人工知能と機械学習の例

機械学習アルゴリズムは人工知能の応用ですが、すべての人工知能システムが機械学習の例であるとは限りません。一般的に、AI とは、コンピュータ システムが「インテリジェント」な方法で動作し、人間の行動に近い状況に動的に適応して対応できるようにする、幅広い技術アプリケーションを指します。ほとんどの機械学習の例では、パフォーマンスを向上させるためにアルゴリズムと迅速なデータ分析を使用していますが、これは人工知能の概念の背後にある原則の 1 つの応用にすぎません。

2020 年に注目すべき 6 つの機械学習のユースケース

1. 顧客サービスの自動化

オンラインでの顧客とのやり取りの増加を管理することが、多くの組織を窮地に追い込んでいます。彼らには、受け取っている問い合わせの量に対応できるほどのカスタマー サポート スタッフがいなかったため、問題をコール センターにアウトソーシングするという従来のソリューションは、今日の多くの顧客にはまったく受け入れられませんでした。機械学習アルゴリズムの進歩により、チャットボットやその他の自動化システムがこれらのニーズを満たすことができるようになりました。日常的なタスクや優先度の低いタスクを自動化することで、企業は従業員の負担を軽減し、より高度な顧客サービスに対応できるようになります。企業における機械学習は、適切に実装されれば、問題解決を効率化し、顧客が確実に支援され、忠実なブランド支持者に変えることができます。

2. サイバーセキュリティ

ネットワークが複雑になるにつれ、サイバーセキュリティの専門家は、ますます拡大するセキュリティ上の脅威に取り組んでいます。急速に変化するマルウェアやハッキング手法に対抗するのは困難であり、モノのインターネット (IoT) デバイスの急増により、サイバーセキュリティの状況は根本的に変化しました。攻撃はどこからでも、いつでも、どんな形でも発生する可能性があります。幸いなことに、機械学習アルゴリズムにより、サイバーセキュリティの取り組みはこうした急速な変化に対応できるようになりました。予測分析により、これまでよりも迅速に脅威を特定して軽減することが可能になり、機械学習によりネットワーク内のユーザーの行動を追跡して、隠れた危険や既存のセキュリティ対策のギャップを発見することができます。

3. 物体認識

データを収集して読み取る技術は古くから存在していますが、コンピュータ システムに、見ているものを実際に理解するように教えることは、非常に複雑な問題であることが判明しています。機械学習の応用により、ますます多くの IoT デバイスがオブジェクト認識機能を備えるようになりました。たとえば、自動運転車は、プログラマーが参照としてその車の正確な例を提供しなくても、別の車を見るとそれを認識できます。小売店では、店内の IoT センサーとカメラが顧客がカートに入れた商品を検知し、顧客が店を出るときに自動的にアカウントに請求するなど、チェックアウト プロセスのスピードアップにもこのテクノロジーを活用しています。

4. 不正行為の検出

オンラインでの金融取引の増加により、さまざまな形態の詐欺に対する消費者の意識が高まっています。消費者はオンラインショッピングや支払いの利便性を享受する一方で、その過程で自分の財務データが保護されているかどうかを知りたいと思っています。クレジットカード会社や銀行は、大量の取引データを検証して疑わしい活動を特定する機械学習アルゴリズムを使用して対応してきました。こうしたレビューは目新しいものではありませんが、企業における機械学習により、こうしたレビューの範囲は大幅に拡大し、加速しています。業界調査によると、機械学習ソリューションは最大 95% の不正行為を検出し、調査時間を 70% 短縮できます。

5. コミュニケーション

間違いや誤解を避けることは、あらゆる形式のコミュニケーションにおいて重要ですが、今日のビジネスにおいては特に重要です。電子メール、顧客レビュー、ビデオ会議、またはあらゆる形式のテキスト ドキュメントであっても、単純な文法上の誤り、不適切な語調、不正確な翻訳によって、さまざまな問題が発生する可能性があります。機械学習プログラムはすでに、Microsoft の「Office アシスタント」の時代をはるかに超えたコミュニケーションを実現しています。これらの機械学習の例は、自然言語処理、リアルタイム言語翻訳、音声認識により、人々が明確かつ正確にコミュニケーションするのに役立ちます。

6. デジタルマーケティング

今日のマーケティング活動の多くは、さまざまなデジタル プラットフォームやソフトウェア アプリケーションを通じてオンラインで行われています。企業が顧客とその購買習慣に関するデータを収集すると、マーケティング チームはそのデータを活用してターゲット ユーザーの高度なマップを作成し、自社の製品やサービスを購入する可能性が高いユーザーを判断できます。 (IoT Home より) 機械学習アルゴリズムは、マーケティング担当者がすべてのデータを理解し、主要な傾向と特性を特定して、ビジネスチャンスをより正確に特定するのに役立ちます。同じテクノロジーで、大規模なデジタル マーケティングを自動化できます。さらに、広告プラットフォームを設定すると、新しい潜在顧客を動的に識別し、適切なタイミングと場所で適切なマーケティング コンテンツを配信できるようになります。

機械学習は今後も進歩を続け、2020 年もその応用範囲やユースケースは確実に拡大していくでしょう。新しい 10 年を迎えるにあたり、効率性の向上、コストの削減、ユーザー エクスペリエンスの向上のために機械学習のユース ケースがどのように展開されているかを注意深く監視することが重要です。