2020～2030年：人工知能が主流となる10年

ロボット工学者でありSF作家でもあるアイザック・アシモフは、小説『ロボット』（1950年）の中で、2030年までにロボットと人工知能は地球上から禁止されるだろうと予測した。むしろ、AI は驚異的な進歩を遂げており、この傾向は今後 10 年間も続くと思われます。

英国のAIへの投資は最近、2019年に過去最高を記録し、2018年通年の10億2,000万ドルから2019年上半期の10億6,000万ドルに増加しました。さらに、欧州委員会の新委員長ウルズラ・フォン・デア・ライエン氏は最近、AIの使用に関するGDPRのような規制の導入を呼びかけており、これはさまざまな業界の企業によるこの技術の大量導入にとって良い前兆となる可能性がある。

AI にはさまざまな側面があり、それぞれ用途や機能が異なりますが、特に注目を集めているのがインテリジェント オートメーションです。インテリジェント オートメーション (IA) は、人工知能と自然言語処理、デジタル ワークフォース管理、機械学習と自動化を組み合わせたものです。

この技術分野は現在、2019年の80億ドルから2024年までに144億ドルに成長すると予想されています。フラクタル科学の可能性を活用する IA は、企業が非構造化データの課題を解決するのに役立つ AI の重要な分野になります。本質的には、企業は構造化データだけでなく非構造化データも処理できるようになり、2025年までにそのようなデータがビジネスデータ全体の80%を占めることを考えると、より多くの企業がIAをフラクタル科学と組み合わせてビジネスプロセスに活用しようとするでしょう。統合自動化プラットフォーム (IAP) などのディープオートメーションツールなどの AI テクノロジーは、すぐにビジネスプロセスツールになります。

AntWorks は、今後 10 年間で、AI を活用してビジネス プロセスをインテリジェントに自動化していない業界を見つけるのは困難になると予測しています。あらゆる業界で AI の使用事例は無数にありますが、ここでは 2020 年以降の予測をご紹介します。

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1. 自動化された労働力とサービス

ほとんどの場合、あらゆる業界の企業は、顧客に利便性を提供したいという飽くなきニーズを持っています。特定の分野でチャットボットの導入が増加していることは間違いありません。明らかに、消費者はこのアイデアに反対しておらず、体験がポジティブで問題が解決される限り、ロボットが支援するか人間が支援するかは消費者の 40% が気にしていない。ただし、顧客サービス業務を自動化すると、雇用が危険にさらされたり、人間のスキルの変更が必要になる可能性があります。企業は、人間の労働力とデジタルの労働力を結びつけることから得られる価値を真に実現するために、スキルアップ/スキルアップの取り組みをデジタル変革戦略に統合する必要があります。

2. 人工知能が監視を容易にする

公共の安全とセキュリティは、世界中のほとんどの政府にとって重要な課題です。そのため、今後 10 年間で、監視の一形態としてコンピューター ビジョン テクノロジーの採用が増加すると考えられます。しかし、統治機関が直面している大きな課題は、この技術を倫理的に実装することです。 2019年、CIAの技術開発担当副局長ドーン・マイヤーリックス氏は、ライブビデオ録画内の物体や個人を識別してタグ付けできるコンピュータービジョンソリューションを含む、137件のAIプロジェクトがCIAで進行中であることを確認した。これらの発見は、さらなる分析のために監視チームに通知されます。

マイヤーリックス氏によると、CIAはトレンドの変化やデータ分析を通じて将来のあらゆる大きな出来事を予測し、それに応じて準備できるAIソリューションにも取り組んでいるという。後者の AI 技術の使用例は確かに公共の保護と一致していますが、より邪悪な活動に使用される可能性はゼロではありません。この懸念は当然のことながら、組織がセキュリティ上の懸念に対処し、セキュリティにおいて効果的かつ有望な新しい AI 機能を責任を持って使用する必要性を強めます。

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3. 人工知能と倫理：議論は続く

2020 年代を通じて、さまざまな業界における AI の使用をめぐる倫理が注​​目の話題となるでしょう。人工知能は、世界最大の課題を解決し、私たちの個人生活と職業生活の質を向上させる可能性を秘めています。しかし、AI が悪意ある者の手に渡ってしまうという現実的なリスクが存在します。政治的な目的から企業スパイ活動まで、犯罪者が不純な動機でテクノロジーを利用する危険な方法は無数にあります。 AI を規制し標準化することを求める声が上がっており、今後も高まり続けるでしょう。これは、投資の増加と、あらゆる業界にわたる AI 規制の拡大への要望が、規制を遵守できない企業にとってより大きな結果をもたらす可能性が高いことを意味します。

AI を善のために活用することの成功は信頼にかかっていますが、信頼は時間をかけて、倫理的な原則と実践を最大限に遵守することでのみ構築できます。次の 10 年に向けて進む中で、AI と自動化が世界を席巻するのを実際に目にする唯一の方法は、それが適切に規制されることです。 1 つ目は、技術のさらなる開発と革新を奨励することであり、これは技術そのものではなく、アプリケーションを規制することを意味します。

政府は、AI の悪意ある使用を確実に防止するための枠組みを提供する必要があります。これは、あらゆる形態の最先端の AI テクノロジーを責任を持って倫理的に提供することに対して、大手組織がより大きな責任と説明責任を負うことを期待していることを意味します。

4. ヘルスケアにおけるAIは飛躍的に成長している

医薬品の発見と試験は費用のかかる取り組みです。実際、新薬開発プログラムの実行にはそれぞれ約26億ドルの費用がかかります。病気への耐性が高まり、スーパーバグが出現する中、多くの大手製薬会社にとって、新薬を市場に出すことは時間との競争となっている。人工知能は医薬品の試験プロセスをスピードアップすることができます。

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薬物の分子構造は複雑であるため、考えられる組み合わせの数が多く、特定の薬物の新しい組み合わせに関するデータを探すのは困難です。したがって、遺伝子、分子構造、その他の生物学的情報に関する研究データを研究するには、多くの作業が必要です。このような大量のデータの処理は人間にとって困難で時間がかかります。そのため、マルチテナント ロボットとディープラーニング アルゴリズムを使用してこのデータ カタログをより速いペースで処理および分析できるインテリジェントな自動化プラットフォームが必要です。これにより、医薬品の市場投入までの時間が短縮されるだけでなく、製薬会社は数十億ドルの収益を節約できる。

最前線は、医療業界におけるインテリジェント オートメーションのもう 1 つの使用例です。現在、医師の時間の半分は電子医療記録（EHR）と事務作業に費やされています。 AI を使用して患者データを処理することで、医師は 1 日により多くの患者を診察できるようになるだけでなく、AI が提供するデータの洞察によって、より迅速かつ効果的な患者診断が可能になります。

人工知能技術には大きな可能性があり、今後 10 年間であらゆる業界に大きなチャンスを生み出すことが期待されています。予想される成長は、組織が AI を効果的に使用するニーズに適応するために、デジタル変革戦略を継続的に調整する必要があることを意味します。結局のところ、市場が飽和状態に陥るにつれて、AI と機械学習が多くの企業の運命を決定することになるでしょう。