2021 年の機械学習の 6 つのトレンド

機械学習は今日ではよく知られた革新的な技術となっています。ある調査によると、現在人々が使用しているデバイスの 77% が機械学習 (ML) 技術を使用しています。 Amazon Alexa、Google Home、Netflix などのスマート デバイスの導入により、AI サービスは業界をリードする革新的なソリューションを組織に提供しています。

人々は、経済、社会、産業運営に変化をもたらす可能性のある、2021 年の重要な機械学習と人工知能のトレンドについて知っておく必要があります。

機械学習と人工知能の業界は現在急速に発展しており、業界全体の組織に大きな変化の余地を生み出し、大きな変化をもたらすでしょう。調査会社ガートナーの調査によると、調査対象となった全企業のうち約 37% が業務で何らかの機械学習技術を使用しており、2022 年までに最新技術の 80% が機械学習と人工知能技術に基づくものになると予想されています。

機械学習と人工知能の技術は近年、ある程度の進歩と発展を遂げています。これまでのところ、いくつかの組織はこれらのテクノロジーを適用してビジネス目標を達成することができています。

これらのテクノロジーに対する需要と関心が高まるにつれ、この分野では新しいモデルが登場しています。簡単に言えば、技術的な能力があったり、それが何らかの形でイノベーションに関連したりすると、機械学習の次の発展が見られるでしょう。

1. 超自動化機械学習

ハイパーオートメーションは、ガートナーが特定した IT 業界の主要なトレンドであり、組織は従来のビジネス プロセスなど、自動化できるほぼすべてのものを自動化する傾向があります。新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、「デジタルプロセスオートメーション」または「スマートプロセスオートメーション」としても知られるこの概念の採用が加速しました。

機械学習と人工知能は、ハイパーオートメーション（プロセス自動化ツールなどのさまざまなイノベーションとともに）の重要な部分であり、それを実現する重要な要素です。ハイパーオートメーション アクティビティを効果的にするには、静的にパッケージ化されたソフトウェアに依存することはできません。自動化されたビジネス プロセスは、変化する状況に適応し、予期しない状況に対応できる必要があります。

2. ビジネス予測と分析

近年、時系列分析が主流となり、今年も人気のモデルとなりました。この戦略を採用することで、業界の専門家は一定期間にわたってデータを収集してフィルタリングし、それを分析して情報に基づいた意思決定に役立てることができます。さまざまなデータ セットでトレーニングすると、機械学習は最大 95% の精度で推測を行うことができます。

2021 年以降、組織がリカレント ニューラル ネットワークを組み込んで、さらに正確な予測を行うことが期待できます。たとえば、機械学習ソリューションを組み込むことで、隠れたパターンや正確な予測を発見することができます。一例としては、保険会社が潜在的な詐欺行為を検出した場合が挙げられます。これは彼らにとってコストがかかる可能性があります。

3. 自動化

著名なベンチャーキャピタリスト、マーク・アンドリーセンはかつて「ソフトウェアが地球を破壊している」と言った。最近では、ソフトウェアがあらゆる組織の中核に入りつつあるようです。 2021 年にはテクノロジー分野で新たなパラダイムが実装されるため、管理が不十分だと組織の技術的負債が増加し、最終的には返済しなければならなくなります。したがって、今年のテクノロジー採用の開発傾向に関連して、テクノロジー支出の変化を検出することが可能です。企業の予算は、IT からより重要な業務運営へと移行し続けるでしょう。 DevOps の指標は重要であるため、開発速度よりもビジネス価値を重視する組織のリーダーは、収益を増やすためにさらなる投資を引き付けることになります。

ソフトウェア開発とデータ技術への支出の焦点は、人工知能の実装に置かれます。 2021 年の多くのテーマの 1 つは、既存のテクノロジーの自動化です。したがって、外れ値、重複レコード、さまざまな欠陥を識別して修正できる Tamr、Paxata、Informatica CLAIRE などの AI ベースのプロジェクトにより、データの浄化と品質の向上により継続的な学習が可能になります。

4. 機械学習とIoTの交差点

モノのインターネットは急速に成長している市場分野です。分析会社Transforma Insightsによると、2030年までに世界のIoT市場は241億個のIoTデバイスにまで成長し、1.5兆ドルの収益を生み出すだろう。

機械学習の使用は、モノのインターネットとますます密接に絡み合っています。たとえば、機械学習、人工知能、ディープラーニングは、IoT デバイスとサービスをよりスマートかつ安全にするために活用されています。いずれにせよ、機械学習と AI を効果的に機能させるには大量のデータが必要なので、両者の利点は双方向に得られます。これはまさに、センサーとデバイスの IoT ネットワークが提供するものです。

たとえば、産業環境では、製造工場全体の IoT ネットワークが運用情報とパフォーマンス情報を収集し、それを AI システムで分析して生産システムのパフォーマンスを向上させ、効率性をサポートし、機械のメンテナンスが必要になる時期を予測することができます。

5. より高速な計算能力

AI アナリストは、人工ニューラル ネットワークの機能と、それを活用するためのベスト プラクティスを理解し始めています。これは、来年も実用的かつ新しい問題解決システムの開発においてアルゴリズムのブレークスルーが引き続き出現することを示唆しています。サードパーティのクラウド コンピューティング サービス プロバイダーがクラウド プラットフォームでの機械学習アルゴリズムの導入を推奨するにつれて、クラウド コンピューティングの機械学習ソリューションも急速に登場しています。 AI は、洞察を見つけて意思決定を行う必要があるさまざまな問題を解決できます。ただし、組織に機械の提案を処理する能力がない場合、この提案を受け入れることは困難です。特定のルートを通じて、この期間中、AI アルゴリズムに関する透明性と説明可能性の向上に向けた継続的な成長が予測されます。

6. 強化学習

強化学習 (RL) は、今後数年間で組織に広く採用される可能性があります。これはディープラーニングのユニークな使用法であり、組織は独自の経験を活用して、取得したデータの有効性を向上させることができます。

強化学習では、ソフトウェアがどのようなアクティビティを実行するかを記述するさまざまな条件下で AI プログラミングが設定されます。さまざまなアクションと結果に対して、ソフトウェアは自己学習に使用され、理想的な最終目標を達成します。

強化学習の理想的な例としては、挨拶、注文の予約、相談の電話など、ユーザーからの簡単な問い合わせを処理できるチャットボットが挙げられます。機械学習開発企業は、強化学習 (RL) を活用して、潜在顧客の区別や関連するサービス エージェントへの通話の転送などの順次条件を追加することで、チャットボットをよりスマートにすることができます。強化学習 (RL) の他のアプリケーションとしては、ビジネス戦略計画のためのロボット工学、ロボットの動作制御、産業オートメーション、航空機制御などがあります。