2020年以降のAIトレンド

機械で書かれたニュース記事、AI 主導のサイバーセキュリティ、感情検出における重要な進歩など、2019 年は間違いなく人工知能 (AI) の分野に最先端の成果をもたらしました。 2020年代に向けて、私たちは何を期待できるでしょうか?

人工知能は、企業と消費者にとって有望な方向に発展し続けることは間違いありません。 これまでの AI をめぐる誇大宣伝は、より具体的な現実に急速に置き換えられつつあり、組織が結果重視の方法で AI のメリットを享受する機会を提供しています。

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AI は、ビジネス リーダーや意思決定者が企業の境界を突破してビジネス パフォーマンスを向上させるためにどのように役立つか。

AI: もはや単なる流行語ではない

昨今、AI はほとんどの職場で見慣れた存在となっています。 Forrester の調査によると、世界中のデータおよび分析の意思決定者の 53% が、何らかの形で AI 実装を実装済み、実装中、または拡張またはアップグレード中であると回答しています。

2019 年には、AI をめぐる議論に変化が見られました。 組織は AI から得られるビジネス価値に注目し始めており、ベンダーは AI の成熟度に関する最新情報を顧客に提供しています。 同時に、企業は AI の取り組みをサポートするためにデータ サイエンティスト以外の人材に目を向け始めています。

今年も私たちは、「AI 対応」という漠然とした言葉ではなく、AI による「本当の」課題の解決に注力していきます。 AI をどのように始めるか、また AI をビジネスに適用するにはどのようなチームスキルが必要かについて、さらに議論します。 導入を通じてビジネスの投資収益率を達成する方法についてさらに詳しく学びます。

適切な人材が AI イニシアチブを担当することで、より大きな利益が得られることに気づく企業が増えるでしょう。 たとえば、専任の最高データ責任者 (CDO) または最高分析責任者 (CAO) がいる企業では、CDO がいない企業に比べて、インサイト獲得の取り組みに AI、機械学習 (ML)、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。

職場で AI をより重視することで、あらゆる部門や職位の従業員がビジネスにおける AI の重要性の高まりに気づくようになります。

データ サイエンス チームは、学際的な経験を持つメンバーを受け入れることで引き続きメリットを得られます。これにより、ML ツールキットや AutoML 機能へのアクセスが容易になり、AI の使用においてより大きな役割を果たす非技術者の数がさらに増えることになります。

AI の導入が進み、より多くの従業員が AI によって戦略や職務が強化、改善、さらには根本的に変わることを体験するようになるにつれ、AI は企業の研究開発部門に限定されなくなります。 それは将来の会社のほぼすべての部分に影響します。

目に見えないAIの実装

2019 年には、衛星画像、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョンなどの分野を含む AI の狭い分野で大きな進歩が見られました。 今後、AI 研究と AI モデルの商業化においてさらなる進歩が見られることが期待されます。

AI はドメイン駆動型ソリューションにますます組み込まれるようになり、目に見えずどこにでもあるものになります。 エッジコンピューティングにおける AI の利用がトレンドとなっているのがその一例です。 リソースのより効率的な使用により、情報処理とコンテンツ収集は情報源に近づくようになります。

エッジの AI は、レイテンシを削減し、データのプライバシーを向上させることもできます。 AI 駆動型の推論、パターン マッチング、予測がエッジのドメイン アプリケーションに統合され、ユーザー インターフェイスがよりスマートになります。

IDC は、2022 年までに 75% の企業がテクノロジーとプロセス開発にインテリジェント オートメーションを組み込むと予測しています。 レポートでは、2024年までにAIが新しいユーザーインターフェースとなり、コンピュータービジョン、自然言語、拡張現実、仮想現実によってユーザータッチが50%向上するとも予測しています。 AIはどこにでも存在するが、目には見えない。

拡張AI: 人間中心の未来

今年は、人間と AI のコラボレーションがより目に見えるようになるでしょう。 AI はますます人間を考慮して設計されるようになり、能力が向上します。

インターロッキングリングは、緊急時の安全装置であるだけでなく、現代の自動運転車における人間の運転手のような役割を果たします。 しかし、AI システムにおける人間の役割は、何か問題が起きたときに待機するだけではありません。

AI のバイアスなどの問題を軽減し、モデルの日常的な意思決定の質を向上させるには、人間による入力が必要です。 組織はすでにこのニーズに注目しています。IDC によると、今後 4 年間で企業の 75% が、人間と AI の労働力の相互作用を最適化するための新しいスキルに対応するトレーニングと開発を実施すると予想されています。

しかし、大きな力には大きな責任が伴います。フォレスターは、今年、テクノロジー業界で「悪名高い」ものとなる可能性のある3つのPR災害について警告している。それは、偽造品の氾濫、顔認識の誤った使用、そして過度なパーソナライゼーションだ。 インザループ システムを使用すると、組織はそのような AI テクノロジーの潜在的な非倫理的な転換点を特定し、正しい方向に戻すことができます。

明らかに、2020 年は企業内での AI の活用にとって大きな期待が寄せられています。 しかし、企業と消費者は、急速に出現している AI 機能が、盲目的に信頼できる万能薬ではないことを理解する必要があります。

企業がテクノロジーの力を活用し続けるためには、こうした誤解を正すことが重要です。 人間による継続的な入力を前提に設計されたシステムにより、企業は AI を使用して障害に対処し、2020 年以降も価値を提供できます。