新しい形の人工知能が登場: AIaaSについてお話しましょう

「サービスとしての」配信モデルの誕生以来、SaaS と PaaS は日常的な技術用語の一部となり、企業が技術を購入し実装する方法を根本的に変えました。実際、「XX」のサービスモデルは比類のない効率でビジネス成果を推進しており、人工知能が遅れをとることは当然ありません。それでは、サービスとしての人工知能「AIaaS」に拍手を送りましょう。

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AIaaS開発の機会

最新の調査によると、AI ベースのソフトウェアによる収益は、2018 年の 95 億ドルから 2025 年には 1,186 億ドルに増加すると予想されています。今では、あらゆる企業がAIの力を活用して自社のニーズに合ったビジネスインサイトを追求し、それを基に新たな競争優位性を確立しつつあることは、皆さんもすでに実感されていると思います。あらゆる種類の組織は、システム内に膨大なデータ リソースの宝庫が隠されていることに気づいていますが、実際にそれを使用するのは困難です。同時に、彼らは、大量のデータの分析を数秒以内に完了し、専門の研究チームが数週間かけても到達できないような複雑な結論を導き出すのに十分な AI テクノロジーの威力も実感しています。

しかし、企業の実際のニーズに基づいて AI および機械学習ソリューションを開発することは、非常に困難な作業です。適切なアルゴリズムを開発するために、データ サイエンティストはまず何を行いたいのか、なぜそれをしたいのかを理解し、次に実用的な情報と予測的な結論を整理して、最終的に AI が介入して役割を果たせるようにする必要があります。しかし、すべての企業が社内ソリューションを構築するために十分な専門知識とデータ サイエンティストの両方を備えていることを期待するのは、費用対効果が低いか、単に実現不可能です。

AIaaSは、このような理由から誕生しました。AIaaSは、AI技術ベースのソリューションを、より経済的に簡単に入手して直接利用できるサービスとして、多くの企業に活用してもらうのに役立ちます。このような AI ソリューションの提供を担当するベンダーは、特定の垂直産業を深く理解しており、重要な情報を効率的に整理するための複雑なモデルを構築することができます。クラウド コンピューティングの助けにより、メーカーはこのような AI の結果をサービスとして提供することができ、これまでにないアクセス性、柔軟性、拡張性の向上がもたらされます。

AIaaS トレンドの重要な兆候は、AI スタートアップへの資金提供の最近の急増です。今年第2四半期の資金調達データによると、AIスタートアップへの資金調達総額は74億米ドルに達し、四半期としては過去最高を記録した。また、融資件数も過去2番目に増加しました。さらに重要なのは、AI技術に流入する資金の量が急速に増加していることです。過去4年間で、投資総額は592%も急増しました。これらのスタートアップ企業が成長し成熟するにつれて、AIaaS 開発の波が到来すると予想されており、垂直市場における AI テクノロジーの価値提案の認識がこのトレンドの基盤となっています。

垂直採用

垂直市場で活動する組織は、一般的に新興技術の導入が遅れています。これは AI において特に顕著です。結局のところ、AI テクノロジーは本質的に罪深いものであり、機械が労働者の仕事を奪うのではないか、人工知能が制御を失うのではないか (たとえば、予測結果が「正しい」かどうかをどうやって判断するのか)、そして業界のコンプライアンス要件に違反するのではないか、といった懸念が生まれます。もう一つの大きな障害は、デジタル変革プロセスにおける組織自身の立場から生じます。マッキンゼーの調査によると、デジタル化が最も進んでいる企業のうち67％がAI技術を標準的な業務プロセスに組み込んでいるのに対し、その他の企業のAI組み込み率はわずか43％だという。デジタル先進企業では機械学習の力を活用するのも優れており、回答者の 39% がすでに機械学習をビジネス プロセスに取り入れていると回答しているのに対し、他の企業ではわずか 16% でした。

AI と機械学習のテクノロジーがビジネスや日常業務に与える実際の影響を垂直産業全体が認識すれば、このギャップは急速に縮まると思われます。格差を埋める方法については、次の3つの角度から考えてみるとよいでしょう。

データのエンパワーメント

組織では、どのようなデータが有用であるかという質問に答えることが困難な場合がよくあります。人間が処理するには仕事量が多すぎます。データの量が一定レベルに達すると、人々は無力感を覚え、強力な洞察がその中に埋もれてしまいます。ほとんどの企業では、ツールチェーン内でデータを効率的に活用できるツールが不足していますが、AIaaS の登場により、この長年の課題を解決することができます。

特定の業界知識を持つ AIaaS プロバイダーは、データから有意義な洞察を抽出する方法を理解しており、請求査定人、プロジェクト マネージャー、財務アドバイザーなどのグループによるデータ管理を容易にします。たとえば、請求査定人は AI ベースのソリューションを使用してクエリを実行し、請求コストを予測したり、膨大な請求記録に対してテキスト マイニングを実行したりできます。

洞察を重ねて素晴らしい結果を得る

組織のニーズに応じて機械学習テクノロジーをビジネス システムに統合することで、徐々に有意義な洞察を引き出すことができます。前述の保険金請求査定士の例を続けると、予測分析に加えて、AIaaS を使用して他の日常業務を迅速に完了することもできます。従来は保険サービスプロバイダーのスコアに基づいて判断することしかできませんでしたが、現在ではAIテクノロジーの助けを借りて、不正請求の可能性、実際のコストに影響を与える要因、請求処理の時間サイクルなどの重要な指標を迅速に評価し、請求要求を処理するのに最適な保険サービスプロバイダーを短時間で決定できます。 AIaaS の助けにより、請求査定人は判断と照合のプロセス全体を完了するのに数秒しかかかりません。

テキスト マイニングのシナリオでは、AI ソリューションは自然言語処理を使用して感情分析を実行し、機械学習テクノロジを使用して非構造化データを継続的に監視できます。この期間中、機械学習モデルの役割は、原告の感情の変化を観察し、早期に弁護士の助けを求める必要があるかどうかを判断することです。決定が下されると、損害査定人は AI システムのガイダンスに従って即座に行動を起こし、介入して請求が法的手続きに発展するのを防ぐことができます。ここで挙げた例は主に保険金請求に関連したものですが、具体的な情報を使用して明確なニーズを解決し、垂直産業全体の運用成果を向上させるという基本的な考え方を理解できるはずです。

即時の支援、人間の能力の強化

データは力ですが、これまで私たちは多くの手作業を通じてのみこの力を活用することができました。そして、今日の階層化された洞察機能を通じて、AIaaS は人々に包括的な視点を即座に得る可能性を提供します。保険業界を例にとると、請求査定人、管理者、および経営幹部は、1 回のクリックだけで、複数のデータ ソースをカバーする単一または複数の請求のライフ サイクル、変更傾向、およびその他の側面の全体像を取得できます。

AIaaSは今

AIaaS モデルは、AI の普及に向けた重要な基礎となっています。これに基づいて、機械の強力な学習能力と常に自己改善する分析方法は、企業がビジネスプロセスを大幅に改善するのに役立ちます。専用のアルゴリズムによって収集された知識は、企業が即時かつ詳細な分析情報を獲得し、ビジネス運営の効率を徐々に向上させるのに役立ちます。最後に、クラウド コンピューティングが完全に成熟することで、これらの洞察をリソース効率の高い方法で迅速に提供、更新、拡張することも可能になります。

AIaaS が AI の潜在能力を解き放ち、産業の高度化を促進する重要な手段となっていることは間違いありません。私たちがかつて抱いていた夢が今や現実になったのだから、なぜそれを受け入れてはいけないのでしょうか?