2020年に注目すべき10のAIトレンド

今後 1 年間で AI テクノロジーはどのように進化するのでしょうか。組織が注目すべき主要な AI トレンドとしては、エッジでのモデリング、データ ガバナンスへの新たな重点、人材獲得競争の激化などが挙げられます。

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しかし、それをうまくやっている人はほとんどいません。マサチューセッツ工科大学 (MIT) が発表した 2019 年の人工知能に関する SMR-BCG グローバル エグゼクティブ リサーチ レポートによると、組織の 90% が AI に何らかの投資を行っていますが、組織の 70% は、これまでの AI の影響は最小限であるか、まったく影響がないと述べています。

2020年を見据えて、CIOはAI導入の価値をより適切に評価し、AIを活用したビジネスオペレーションのROIを証明する必要があると、TetraVXの製品管理ディレクターであるKara Longo Korte氏は述べている。これは、Forrester のアナリストが人工知能について行った予測でもあります。「2020 年は、企業が AI の価値に焦点を合わせ、実験モードから脱却し、現実に根ざして導入を加速する年になると考えています。」

2020年の人工知能（AI）開発動向

来年は AI 分野にとって活発な年となるため、IT リーダーはいくつかの関連するトレンドに注意する必要があります。

1. ITリーダーはAIの影響を測定する方法を真に理解する

衝撃的な統計があります。MIT の AI アプリケーションに関する調査によると、過去 3 年間に AI からビジネス上のメリットを得たと報告した企業は 5 分の 2 未満でした。組織が AI 機能に多額の投資を続けていることを考えると、新年にはこの状況を変える必要があるでしょう。

これを達成する 1 つの方法は、成果を測定する方法を変えることです。使いやすさ、プロセスの改善、顧客満足度に関するレポートを検討してください。 「CIO は、競合他社に遅れをとらないように、AI が組織にどのようなメリットをもたらすかを理解し、実際の投資収益率 (ROI) をもたらすソリューションを実装するために、より多くの予算を投資し続ける必要があります」と、ソフトウェア ベンダー Element AI の CEO 兼共同創設者である Jean-François Gagné 氏は述べています。

2. AIアプリケーションは依然として課題を抱えている

人工知能は、企業にとって新たなオペレーティング システムになる可能性があります。ガニエ氏は、「過去10年間、多くの組織がAI技術について学び、それを使い始めてきましたが、モデルを本番環境にうまく導入することは依然として課題です。今年は、効果的な導入に必要なインフラストラクチャをサポートし、AIによる適応型意思決定をサポートする統合学習環境とデータエコシステムを提供する上での転換点となるでしょう」と述べています。

3. データガバナンスがより魅力的になる

SPRのエンタープライズアーキテクチャ担当エグゼクティブバイスプレジデント、パット・ライアン氏は、2020年は人工知能を生産に導入する年になるだろうと語った。しかし、そのためには IT 部門と最高データ責任者の連携が必要になります。問題は、複雑なアプリケーションポートフォリオからデータを取得し、さまざまなデータゲートキーパーを関与させるよう説得することだと、フォレスターは2020年のAI予測レポートで述べている。

「AI は魔法ではなく数学であると認識する組織が増えるにつれ、AI と機械学習を取り巻く光環は薄れていくでしょう」とライアン氏は語ります。「組織は、AI と機械学習の基盤として高品質のデータが必要であることも理解しており、その結果、データ ガバナンス、データ アナリスト、データ エンジニア、機械学習エンジニアに対する評価と需要が高まるでしょう。」

同氏によると、同組織の目標は、継続的に管理して AI プロジェクトをさらに成功に導くことができるデータ パイプラインを作成することだという。そのため、最高データ責任者 (CDO) がいる組織では、そうでない組織に比べて、インサイト獲得の取り組みに AI、機械学習、ディープラーニングを使用する可能性がすでに約 1.5 倍高くなっています。

4. AI専門家が不足する

人材紹介会社LinkedInが発表した2020年の米国の新興職業トップ15のリストで、人工知能の専門家がトップに立った。 LinkedIn の調査によると、AI 専門家 (AI および機械学習エンジニアを含む) の採用は過去 4 年間で年間 74% 増加しています。 「人工知能と機械学習はイノベーションの代名詞となっており、当社の調査ではこれが単なる流行語以上のものであることがわかった」とLinkedInは述べた。

5. データモデリングはエッジコンピューティングに移行する

2020 年には、機械学習 (ML) をより効果的に導入するために、クラウドのみの戦略からクラウドとエッジ コンピューティングのハイブリッド戦略に移行する組織が増えると予想されます。 「クラウドで高忠実度、高解像度の生の機械データを分析できるようにするには、通常、コストがかかり、伝送とエコシステムを考慮するとリアルタイムでは不可能です」と、FogHorn のソフトウェア エンジニアリング担当副社長 Senthil Kumar 氏は述べています。「これまで、多くの組織は、その取り組みに小さなサンプル サイズや時間遅延データを選択してきましたが、これでは不完全または不正確な画像しか得られません。

Forrester は、エッジ クラウド コンピューティング サービス (分散エッジ コンピューティング インフラストラクチャ上のサービスとしてのインフラストラクチャと高度なクラウド ネイティブ プログラミング サービス) の市場が 2020 年に少なくとも 50% 成長すると予測しています。 「エッジファースト ソリューションを実装することで、組織はデータをローカルで合成し、コアとなる生データ セットで機械学習の推論を特定し、強化された予測機能を提供できます」と Kumar 氏は述べています。「機械学習モデルのエッジ バージョンをリアルタイムで実行することで、組織はリアルタイム イベントに迅速に対応し、ソースで関心のあるイベントに反応して行動できるようになります。」

6. B2B分野で人工知能が活用される

B2B の販売とサービスの複雑さは、消費者の推論よりも AI からより多くの恩恵を受けることになります。

「機械学習とディープラーニングにより、複雑なB2Bサービスのユーザーは、直感的なニーズ特定プロセスと、潜在的な取引先の強みや能力に関する広範な知識を組み合わせることで、複雑なニーズを定義し、理想的な取引先とマッチングできるようになります」と、Globalityの最高売上責任者であるキース・ハウスマン氏は述べています。「AIが各インタラクションで個人の好みや組織の要件、特に組織文化や価値観などの無形の領域をより深く理解するにつれて、ユーザーエクスペリエンスは向上し続けるでしょう。」

7. コンタクトセンターで人間と機械が融合

「コンタクト センター チームは、デジタル チャネルの増加により迅速なサービスを求める消費者の要求に対処しきれず、待ち時間が長くなったり、カスタマー ジャーニーが煩雑になったり、チーム リーダーがエージェントに負担をかけたりするなどの問題を抱えています」と TetraVX の Korte 氏は述べています。「AI はエージェントを補完し、チャネル間でタイムリーで情報に基づいた応答をより適切に提供できるようにします。」

他の新しいテクノロジーの導入と同様に、コンタクトセンターにおける AI にも独自の課題が伴うと彼は述べた。組織は、顧客サービス体験に人間味を持たせ、外部から見てカスタマージャーニーが「自動化されすぎている」ように見えないようにすることが重要ですが、スタンドアロンの会話型 AI は 2020 年に影響を受ける可能性が高いことに注意してください。

多くの企業が顧客サービスコストを削減するためにチャットボットを導入しているが、野心的すぎるプロジェクトでは顧客の問題を解決したり質問に答えたりすることができないとフォレスターは指摘している。構築済みおよび業種別のインテントのライブラリの拡大や強力な自然言語理解エンジンなど、ツールセットが成熟しているにもかかわらず、会話型 AI が占める割合は、2020 年末までに、依然として顧客サービス インタラクションの成功率は 20% 未満にとどまると予想されます。

8. 自動化は加速する可能性が高い

2020 年の用語集に「ハイパーオートメーション」という新しい用語が追加される可能性があります。これは、人工知能や機械学習などの高度なテクノロジーを適用してプロセスを自動化し、さまざまなツールと上級レベルの人員によって人間の能力を強化することを意味します。ガートナーは、ハイパーオートメーションを 2020 年のトップ 10 戦略的テクノロジー トレンドの 1 つとして挙げています。

ガートナーによると、より多くのAI主導の意思決定を目標に、多くの組織が独自のデジタルツインを作成し、機能、プロセス、主要業績評価指標がどのように相互作用して価値を生み出すかを視覚化できるようになったという。

9. 異機種アーキテクチャが出現する

現在、AI 対応のアプリケーションとネットワークは、さまざまな処理アーキテクチャに依存しています。 ABI Research の 54 のテクノロジートレンドレポートによると、2020 年には状況が変わる可能性があるとのことです。 「次世代の AI と機械学習フレームワークは本質的にマルチモーダルであり、動作するために異機種のコンピューティング リソースが必要になる可能性があります」と ABI Research のアナリストは予測し、大手チップメーカーは独自のソフトウェア スタックから離れ、ツールの開発にオープンなソフトウェア開発キット (SDK) とアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) のアプローチを採用し始めると指摘しています。

10. AIは間違いを犯す

Forrester が指摘しているように、AI は完璧ではありません。それは差別や偏見を永続させる可能性があります。同社は、注目を集める広報上の大失態が結果として一部の組織の運営に悪影響を及ぼす可能性はあるが、最終的には人々の AI に対する信頼を損なうことはないと予想している。

フォレスター社のアナリストは、AI が差別を永続させる可能性があり、ディープフェイクの拡散、顔認識の悪用、パーソナライゼーションの過剰使用が顧客や従業員に害を及ぼし、影響を及ぼす可能性があると指摘しました。最後に、AI による被害を回避するには、責任ある AI の開発と展開の重要性を強調する必要があります。