2017 年に注目すべき人工知能の 7 つのホットなトレンド

海外メディアの報道によると、今年の人工知能（AI）の注目トレンドは何でしょうか？業界アナリストの意見を見てみましょう。

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トレンド1: 半教師ありAI

AI 分野の第一人者は、教師あり学習を AI の聖杯であると考えています。教師なし学習とは何ですか?たとえば、機械は最初に「スパム」または「スパムではない」というラベルが付けられた電子メールの例を多数見なくても、スパムが何であるかを「学習」できます。

半教師あり学習は、教師なし学習の目標を達成するための移行であり、教師なし学習と教師あり学習の中間です。つまり、一部のデータにはラベルが付けられますが、残りのデータのラベルは機械が関連性分析を通じて推測することができます。 Google は、このタイプの半教師あり学習を使用するグラフベース学習と呼ばれる手法を開発しました。 Google は、単語間の関連性を分析するナレッジ グラフ テクノロジーを使用することで、それらの関連性に基づいてすべてのデータにラベルを付けるという面倒な作業を回避できます。同社はすでに、質問応答、リマインダー、視覚的物体認識、会話理解、インテリジェントな電子メール返信など、多くの製品にこの技術を適用しています。特に視覚データや言語データの場合、データ量が多いとデータのラベル付けが大きな課題となるため、半教師あり学習は大規模なデータセットにますます適用されるようになると予想されます。

トレンド2: 家庭用音声アシスタントの急速な普及

VoiceLabs は、2017 年末までに、米国における音声対応デバイスのインストールベースが 3,300 万台に達すると予測しています。 Amazon (Alexa)、Microsoft (Cortana)、Google (Google Assistant)、Apple (Siri) はいずれもこの分野に多額の投資を行っており、それぞれのデバイス エコシステムに消費者を引き込む方法を作り上げています。消費者の支持を得るための 1 つの方法は、最高の機能を提供したり、特定の割引 (特定の期間のコンテンツ チャンネルのサブスクリプション サービスなど) を提供したりすることです。

トレンド3: ソーシャルチャットボット

WeChatなどの人気の高い中国のソーシャルメディアメッセージングサービスは、ユーザーの日常的なタスクを支援するためにチャットボットを積極的に導入しています。 Facebook はまた、チャットボットにリンクされた広告の使用や Facebook Messenger でのスポンサー広告の提供など、チャットボットをソーシャル ネットワーキング プラットフォームに統合し始めています。これらの仮想アシスタントはますます一般的になり、人気が高まっていくでしょう。フライトやホテルの予約など、さまざまな電子商取引の活動を簡素化し、アプリ内のチャットボットに直接話しかけることで商品の注文をサポートします。

しかし、チャットボットは、企業ユーザーへの支援を提供するために、消費者向けアプリケーションからエンタープライズ市場へと急速に拡大しています。企業幹部を対象にした調査では、音声認識チャットボットが職場で最もよく使われている AI テクノロジーであると回答した人が 32% に上りました。市場調査会社ガートナーは、2020 年までにチャットボットが顧客サービスでのやり取りの 85% を占めるようになると予測しています。 Slack、Skype、Oracle、Salesforce などのエンタープライズ コミュニケーションおよびライティング プラットフォームや、多数のスタートアップ企業が、従業員の作業効率向上を支援する「サービスとしてのソフトウェア」機能を提供しています。スマートフォンと同様に、仮想アシスタントのビジネス ユーザーは、最終的にはこれらの AI テクノロジーをポケットに入れていつでも利用できるようにすることを望むようになるでしょう。おそらく、これが Bring Your Own Robot (BYOR) 運動の台頭につながるでしょう。

トレンド4:エンタープライズITの拡張としてのAI

最も多くの投資を集めているエンタープライズユースケースには、自動化された顧客サービスアシスタント、品質管理調査および推奨システム、診断および治療システム、不正分析および調査などがあります。今後 5 年間で最も収益が急成長するエンタープライズ ユース ケースには、公共の安全と緊急対応、医薬品の研究と発見、診断と治療システム、供給と物流、品質管理調査と推奨システム、車両管理などがあります。 AI アプリケーションは、アルゴリズムとルールベースのロジックを使用してデータ ストリームを識別して応答し、業界全体の幅広い機能を自動化して、従業員の生産性を向上できるようにします。

トレンド5：自動運転車の開発

コンサルティング会社マッキンゼーによれば、自動運転車は致命的な交通事故を減らすことで、10年ごとに推定30万人の命を救うことができるという。これにより、救急医療とトリアージのコストが年間最大 1,900 億ドル節約されると予想されています。 Google の自動運転車だけでも公道での走行距離が 100 万マイルを超えようとしているが、焦点は自動運転車の潜在的な利点から必要な規制に移るだろう。立法者と政策立案者は、新しい規制の設計と実施という長いプロセスを開始することになる。 2020年は自動運転車が市場に投入される最初の年になる可能性があり、社会のあらゆる分野がこの日に向けて準備を始めなければなりません。今後、ワシントンにはさらに多くのロビー団体が出現し、サプライヤーとユーザーの同盟もさらに形成され、自動運転車の普及の基盤が築かれることになるだろう。

トレンド6: 複数の代替ハードウェアプラットフォーム

フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、特定用途向け集積回路 (ASIC)、専用プロセッサ アーキテクチャなどの代替ハードウェア プラットフォームは、注目と投資をめぐってグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) とますます競合するようになるでしょう。 GPU は現在、AI アプリケーション、特にディープラーニング システムの主流のハードウェア プラットフォームです。 AI アルゴリズムは、自動運転や動的な入力による個別化医療などのアプリケーションをサポートするために変化するため、プロセッサ自体にメモリ ストレージ機能を持たせることは理にかなっています。アルゴリズムとワークロードのさまざまな特性によって、どのアーキテクチャがどのアプリケーションに最適かが決まります。

トレンド7： AIサービス市場の台頭

近年のビッグデータやデータサイエンスと同様に、ベンダー選定、実装、トレーニング、アプリケーションやアルゴリズムの開発と統合、コンサルティングなど、AI関連サービスにもビジネスチャンスがあります。機械学習やAI関連のスキルや経験が不足しているため、クラウドプロバイダーが提供するオンデマンドサービスの規模が拡大すると予想されます。

（出典／ストレートトーク、翻訳／ハオ・フイ）