人工知能はモバイルインターネットデバイスを変えようとしている

安価な高速インターネット、安全なクラウド ストレージ、モバイル ソリューション、低コストのデバイスの登場により、かつては夢のような可能性と思われていたことが、今日では現実のものとなりました。すでに登場しているプラ​​ットフォームの 1 つが人工知能です。人工知能は情報を高速かつ大規模に処理できるため、革新的な新しい機会が生まれるだけでなく、プロセス、システム、ネットワーク、情報の管理も改善されます。

2016年にはすでに、音声認識システムを使ってデスクランプを点灯できるようになり、自動運転車は試験段階に入り、日本ではロボットホテル受付係が登場しました。実際、ヘルスケアから金融、観光、ファッションなど、あらゆる業界が人工知能技術の影響を受けています。 AI アプリケーションは、旅行者が休暇を計画するのに役立ち、医師が患者に適切な治療計画を選択するのに役立ち、弁護士が重要な法的文書をより短時間で見つけるのに役立ちます。

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おそらく、人工知能の台頭によって最も影響を受ける業界は、モバイル インターネット デバイスです。モバイル デバイスは、スマートフォンの Siri、Cortana、Alexa、Google Assistant などのパーソナル デジタル アシスタントを通じて、消費者の指先に人工知能をもたらしました。

しかし、少なくとも現時点では、パーソナルデジタルアシスタントは単なるアシスタントです。デジタルアシスタントは日常生活とのつながりを確立したり、日常生活のパターンを完全に理解したりすることはできません。 IBM、Facebook、Google などが構築したプラットフォーム上で実行される真の AI アプリケーションとは異なり、それらの相互作用から学習することはできません。

しかし、すべてが変わりつつあります。ガートナーのレポートによると、2018 年末までに、消費者向けデジタル アシスタントは、さまざまなチャネルで顔と音声によってユーザーを認識できるようになり、2020 年までにはインテリジェント エージェントがモバイル インタラクションの 40% を処理するようになるとのことです。ガートナーはまた、仮想パーソナルアシスタントエージェントがクラウド内のホストのニューラルネットワークと連携してユーザーのコンテンツと行動を監視し、データモデルを構築および維持し、その技術を使用して人、コンテンツ、コンテキストに関する推論を行うようになると予測しています。

したがって、Siri、Alexa、Cortana がすぐに超人になることはないが、ガートナーの予測では、これらのパーソナル デジタル アシスタントは、企業や消費者が利用できる巨大なデータ セットになると示唆されている。

パーソナルデジタルアシスタントは、デバイスをよりスマートにする唯一の方法ではありません。アプリケーションは徐々にデバイス自体と統合されるようになっています。このアプリは、IP 接続をチェックして基本的なデバイス特性を調べるだけでなく、スマートフォンに侵入してそのスマートフォンが使用しているネットワークを覗き見ることができるため、ユーザーはよりシームレスな体験を楽しむことができます。

これらのよりスマートなアプリケーションは、携帯電話を単なるアシスタントから人々の生活に欠かせないものに変えるでしょう。特にユーザーが見知らぬ地域にいるときはそうです。たとえば、前述したように、新しい AI アプリケーションは旅行者が旅行計画を立てるのを助けたり、ホテルやレストランの選択肢の推奨を提供したりすることができます。しかし、海外旅行（そしてもっと重要なことに、外国のネットワークを使用する）の場合、AI 対応のスマートフォンを持っていることと、インターネットに接続できる AI 対応のスマートフォンを持っていることは別の問題であることがわかります。ユーザーは、時代遅れのネットワークによってスマートデバイスが麻痺し、使用するためにローミングを強いられることを許容しないため、国境を越えたモビリティは将来的に基本的なニーズとなるでしょう。人工知能時代の到来は、ネットワークローミング時代の終焉を告げるものとなり、通信事業者にとって大きなチャンスをもたらします。

大量の消費者行動とデータを迅速に分析する機能を備えた AI アプリケーションを搭載したモバイル デバイスは、人間が個人の特性を通じて他人を認識するのと同様の方法で他人を識別できます。現在のテクノロジーでは、すでに個人のさまざまな側面を分析、識別し、それらの側面を使用して「あなた」をつなぎ合わせることができます。これはもはや単純な音声認識や顔認識ではありません。たとえば、一部のビデオゲームでは AI を使用して人の話し方やボディランゲージを分析します。また、他の AI アプリケーションでは、スマートフォンのカメラを使用して屋外のさまざまな動物を検出して区別するのに役立ちます。写真から、AI アプリケーションは動物の学名や、人間が自分では思いつかないようなその他の詳細など、より多くの情報を提供することもできます。最終的には、AI によって、ネットワークがエンドユーザーのニーズに自律的に適応し、エンドユーザーの動きに基づいて帯域幅と速度を動的に構成することが可能になります。

ネットワークは、あらゆる通信パスをシームレスに使用できます。たとえば、iPhone で FaceTime を使用するときに、Wi-Fi に接続しているか携帯電話に接続しているかを知る必要はありません。自動的に動作します。重要な問題は、現時点ではそれが既存のネットワークパラダイムの外で動作していることです。ユーザーが携帯電話ネットワークや Wi-Fi について考える必要がなく、デバイス自体が IoT ネットワーク、Bluetooth、その他のネットワークを含む利用可能なあらゆるネットワークに接続できるモバイル デバイスが登場する未来を想像してみてください。

消費者にとって最もエキサイティングなことは、人工知能によって携帯電話がユーザーの日常の些細な事柄の処理を手助けできるようになることです。企業にとって、人工知能の背後にあるデータは、企業の運営方法や情報の利用方法を真に変えるでしょう。 AI システムによって短期間に処理される大量のデータは、企業に顧客行動に関する貴重な洞察を提供し、顧客のニーズをよりよく満たすためにビジネス慣行をどのように調整すべきかを示します。

人工知能が人間の生活、仕事、行動を変えることは間違いありません。未解決の問題は、現在のデータキャリアの時代がそのような変化のきっかけとなるかどうかです。人工知能はこれらすべてを実現するための鍵であり、最初の「キラー」AI アプリ（派手で低頻度のアプリではなく、スマートフォン向けの基本的な高頻度のアプリ）を実行する人が、新たな可能性に満ちた新しい市場を切り開くことになるでしょう。