AI、機械学習、RPA業界への期待

毎年、IT 業界メディアの eWEEK では、新製品、革新的なサービス、開発動向など、IT 業界の今後 1 年間の予測を IT 思想リーダーが共有しています。これらの業界の専門家は、2020 年に人工知能、機械学習、ロボットベースの自動化の分野で何が起こるかについての予測と洞察を共有します。

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Landing AIのAI変革担当副社長であるWang Dongyan氏は次のように述べています。「非消費者向けインターネット業界では、AIの導入はまだ初期段階にあります。」多くのプロジェクトは、データ不足から複雑な機械学習ワークフローの管理の必要性に至るまで、さまざまな課題によって行き詰まっています。 2020 年には、エンドツーエンドで垂直に焦点を絞った AI プラットフォームが登場し、企業は邪魔されることなく AI プロジェクトを継続的に完了できるようになります。

Pivot 3のCEOであるブルース・ミルンは、次のように述べています。 「IT業界は、ビデオベースのコンピューティングの威力を認識し始めるでしょう。2020年にビデオ分析テクノロジーが向上するにつれて、IT業界には無限のチャンスが生まれるでしょう。」現在、収集されるデータの 60% はビデオベースのデータで占められていますが、過去数年間、企業は主にこれを負債および費用と見なしてきました。 2020 年には、企業が自社製品を最適化したり、戦略的取り組みをサポートしたりするためにビデオを利用するという変化が見られるようになるでしょう。たとえば、一部の都市では、ビデオ監視技術を使用して公共交通機関の安全な運行を監視し、分析を組み込んでデータから容量のニーズなどの洞察を掘り出すことがあります。

LogicGate の CEO である Matt Kunkel 氏は、次のように述べています。 「ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、リスクとコンプライアンスの面で AI よりも優れています。AI と機械学習にはさまざまな形があります。」リスクとコンプライアンスに関しては、ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) が 2020 年も引き続き普及するでしょう。理由は、フォーチュン 500 企業からの膨大な量のデータを分析する場合、AI 予測を適切なものにするにはその量が不十分だからです。 RPA がうまく機能するのは、多くのリスクおよびコンプライアンス機能が正式なプロセスに従っており、企業が特定のプロセスを通じて保存するデータが増えるにつれて、これらの手順を自動化するより明確な道筋が確立されるためです。問題は、そのシステムをどのように最適化し、反復するかということです。 RPA アプリケーションが適しているその他の分野としては、サードパーティのリスク、IT、ポリシーと手順、内部監査などがあります。

AODocs のマーケティング担当副社長である David Jones 氏は、次のように述べています。 「AI はコンテンツ管理の万能薬ではありません。しかし、多くの人は AI が 1 つのアルゴリズムを通じてすべてのビジネス上の問題を解決できると考えていますが、これは誤りです。」 1 つの奇妙な AI アルゴリズムでこれができるという考えから離れ、多くの AI ボットが連携して以前に保存されたデータを最適化するという考えに移行する必要があります。 2020 年には、従来のデータベースに対して AI が導入され、最初にどのデータを保存するかを決定し、不要になったデータを削除し、豊富なメタデータを割り当てて、より優れた完全な検索と合理化された記録保持が可能になります。ユーザーはこれを実行するのではなく、相互接続されたアルゴリズムのセットを実行します。

テラデータの産業インテリジェンスコンサルティング部門ディレクターのシェリル・ウィーベ氏は、今日のAIは2020年にはいくつかの領域に分割され、マーケティング担当者は必然的にこれらの領域にもっと簡潔な名前を付けるだろうと語った。これらには、ロボティック プロセス オートメーション (RPA)、自動化された機能エンジニアリングと選択、認識 AI (物理的認識の自動化と改良)、リソース割り当て AI (最適化手法とリアルタイムのセンシングおよび応答ニーズの組み合わせ) が含まれます。

AIはデータ管理のプロセス自体を改善し始めます。たとえば、システム リソースの割り当て、自動機能エンジニアリング、運用メタデータの収集、より優れた知識管理 (タグ付けなど) などです。

Lexalytics の CEO である Jeff Catlin 氏は、次のように述べています。「自然言語処理 (NLP) とテキスト分析は、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) ソリューションの重要な部分になります。調査機関の Forrester と Gartner が発表した調査レポートでは、多くのロボティック プロセス オートメーション (RPA) ベンダーが、一般的なテキスト分析ユースケースのサポートで遅れをとっており、PDF を含む「非構造化ドキュメント ユースケース」に対応する機能が不足しており、テキスト分析/自然言語処理 (NLP) コンポーネントを大規模な運用環境に統合することが困難であると指摘されています。」企業がますます大規模なプロセスを自動化するにつれて、自然言語処理 (NLP) ベンダーは、オンプレミス/ハイブリッド クラウド オプション、簡単に統合できる API、カスタマイズ性、迅速な投資収益率 (ROI) など、RPA の要件を満たす実行可能なソリューションを提供することで、すぐにギャップを埋めるでしょう。

テラデータのマーケティング担当副社長、チャド・メリー氏は次のように述べています。「過去数年間にいくつかの AI パイロットが成功した後、企業はエンタープライズ データの管理と統合に再び焦点を当て、狭く定義された何千もの AI ユースケースを拡大するための基盤を築くことになります。」現在、あらゆる機械知能は狭義の AI です。 2020 年までに、企業の AI イニシアチブが成功すれば、それぞれが厳密に定義されたアルゴリズムでサポートされる数百のユースケースが生まれるでしょう。

「ノーコード分析」には大きな関心が寄せられ、採用されるでしょう。特徴エンジニアリングやモデル選択などの面倒な側面の一部を自動化することで、高度な分析手法が着実に民主化されつつあります。ただし、機械学習やその他の高度なプロセス分析にコーディングや SQL スキルがまったく必要なくなると、高度な分析が普及するでしょう。コード不要の分析機能はワークフローに埋め込まれるか、シンプルなドロップダウン メニューから呼び出されます。分析分野でコーディングが不要になることはありませんが、大企業で分析のメリットを享受できるユースケースの数は 100 倍に増えるでしょう。

Lexalytics の CEO である Jeff Catlin 氏は、次のように語っています。「人工知能における最大の研究の進歩は理論的なものになるでしょう。過去 5 年間で、人工知能の応用は人々の理解をはるかに超えるものになりました。」彼は、2019 年後半には実用的な AI が大きく進歩し、世界をリードするアルゴリズムの発明は少なくなり、そのアルゴリズムが機能することを示す理論的な進歩が増えると予想しています。この分野は常に急速に進歩しており、理論的な研究が新世代のアルゴリズムへの道を切り開くにつれて、2020年末までにはバランスが再び変化するでしょう。

より少ない魔法とより多くの解決策：AIにとって今年は素晴らしい年となり、次の10年のテクノロジーとしての地位を固めるだろう、とLexalyticsのCEO、ジェフ・キャトリン氏は語った。 AI ベンダーはより賢明なようで、AI が人間を支援して仕事をより速く、より良く行うことができるという正しいメッセージを伝えているようです。

Aisera.com の CEO である Muddu Sudhakar 氏は、次のように述べています。 「AIOP は従来の IT/クラウド/DevOps を覆すでしょう。DevOps の中核は、俊敏性と柔軟性を向上させることです。」 AIOps は、開発から本番までの主要なステップを自動化し、本番環境の結果を予測し、本番環境の変化への対応を自動化することで役立ちます。マイクロサービス、ハイブリッド クラウド、エッジ コンピューティング、IoT によってアプリケーションの複雑さが増し、根本原因の特定に必要なログの量も増える中、AIOps は複数のシステムからのデータの集約を簡素化し、DevOps はこれまでサイロ化されていたシステムを統合することで効率性を向上させます。 DevOps と同様に、AIOps は特定のテクノロジーやインフラストラクチャ層に焦点を絞るのではなく、システム全体を見る必要があるため、文化的な変化を促進します。また、より高度な自動化による快適さも求められます。

Lexalytics の CEO である Jeff Catlin 氏は、次のように語っています。「自動運転の実現にはまだまだ長い道のりが残っています。企業環境における AI は確かに成功するでしょうが、特に自動運転車の分野では、AI の失敗が注目を集めることもいくつかあるでしょう。」テスラのスマート サモン機能は素晴らしいですが、まだ改善の余地があります。テスラ コミュニティでこの技術が広く使用されるようになると、低速での事故のビデオが多数作成され、車や街灯柱、さらには歩行者に衝突するケースも増えるでしょう。