2020年に人工知能を変える8つのトレンド

2020年に人工知能を変える8つのトレンド

人工知能は長い間、架空の物語、SF、さらには映画にも登場してきました。人々の目には、これは技術的な魔法のように見えます。今日、これらのテクノロジーがますます現実のものになるにつれ、映画で描かれているほど先進的ではないとしても、AI が依然として興味深いものであることがわかります。

企業は、よりスマートで効率的になるために、徐々に AI テクノロジーに投資しています。テクノロジーとしての AI への投資はまだ普及していませんが、モノのインターネットにおけるスマート テクノロジーの受け入れには前向きな兆候があります。

AI に関連する多くの利点の中でも最も重要なのは、予測と推奨を行う能力であり、これは最終的にはあらゆる業界に利益をもたらします。さらに、AI はマーケティング活動の改善、ユーザーとの会話の開始、ユーザーエンゲージメントの向上にも役立ちます。

自動化と正確なデータの可用性により、あらゆる業界が AI アプリケーションで成功できます。 2020 年に世界を変える 8 つの AI テクノロジーをご紹介します。

2020 年には、AI を含み、企業に驚くべきソリューションを提供する劇的かつ明確なトレンドが見られました。 2020 年以降に変化をもたらす 8 つの AI トレンドをご紹介します。

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1. データ合成方法の使用

人工知能は、ディープラーニングと機械学習の手法を利用して、さまざまなシステムを導入および強化します。ディープラーニング手法を使用して開発された事前トレーニング済みモデルは、現実世界のデータに大きく依存します。しかし、そのデータを時間どおりに取得し、それを既存のシステムに組み込む方法を見つけることは困難な場合があります。これが、AI が新しくてより良いデータに向かって進化する理由です。

AI はリアルタイム データを呼び出すのではなく、データ合成方法を使用します。この場合、すでに利用可能なデータを使用して新しいデータが作成されます。たとえば、自分で車を運転しているビデオを共有する場合、記録されたデータだけで、人がどのように車を運転し、どのような問題に直面する可能性があるかを理解できます。

このデータをシミュレートし、それを基に使用することで、企業は自動車に新しい効率的な方法を導入することができます。これは、データ合成方法を使用する 1 つの方法にすぎません。

2. より優れたビジネス監視

ビジネス プロセスの自動化に関して、私たちが最初に思い浮かべるのは、多くの時間と労力を要する製造やその他の産業プロセスです。時間のかかる機構を操作できるロボットを使用することで、非常に簡単に、そして楽に行うことができます。幸いなことに、技術者たちは AI を産業分野に導入することに成功しました。

現在、AI は反復的で潜在的にコストのかかる機械的プロセスの自動化を開始するために使用されています。フォームへの記入、書類や文書の管理などの日常的な業務操作は、AI によって自動化できるため、作業をより迅速かつ正確に行うことができます。

ロボティック プロセス オートメーションは、近い将来、すべてのビジネス プロセスの一部となり、ほぼすべての管理作業を担うようになるかもしれません。その結果、企業は中核となるミッションにさらに集中できるようになります。

3. リアルタイムのパーソナライゼーションの機会

AI を適用することで、顧客をリアルタイムで理解し、ニーズを特定し、それに応じてサービスや製品を提供することができます。 AI は顧客とリアルタイムでやりとりし、購買行動を調査して、それに応じて潜在的に魅力的な製品やサービスを定義することができます。顧客が推奨事項を活用し、関与を維持できるようにするには、こうした個人的なやり取りがリアルタイムで行われることが重要です。

ユーザーが特定の製品に興味を持っている場合、AI がユーザーと連携して推奨事項を提供します。企業が利用できるパーソナライズオプションの数は増加しています。

4. AIデバイスの増加

来年はAIデバイスが急増するでしょう。実際、AI 駆動機能を実現するデバイスへの全体的な支出は減少し、ヒューマンマシンインターフェースと自動化機能を提供するデバイスは増加することがわかります。

AI 駆動型デバイスは、ビジネスの世界において無視できないチャンスをもたらします。取り外し可能なデバイスが継続的に開発され、自動化に対するユーザーの関心が高まるにつれて、時間のかかるタスクを削減できるようになります。

家庭用のガジェットから仕事関連の生産性管理ツールまで、近い将来、ほとんどのものが AI によって強化される可能性があります。現在、企業はリアルタイムの作業を可能にし、重要な意思決定に使用できるデータの精度を向上させるのに役立つ AI 搭載の時計、携帯電話、その他のデバイスやソリューションに投資しています。

5. 医療における正確性

AI アプリケーションの登場により、ヘルスケア業界は大幅に俊敏性が向上する見込みです。データの精度とリアルタイムの診断機能が向上するにつれて、ヘルスケアは優れた能力を発揮するでしょう。 AI を活用した診断ツールは、実際に乳がんやその他の重篤な病気を早期に発見し、各患者に合わせた治療計画を作成するのに役立ちます。

AI技術をMRI、CT、その他のX線検査に適用すると、より正確な診断データが得られます。医療画像分野で AI の応用を見つけた企業はほとんどありません。より優れた医療画像技術を実現し、診断結果を改善できる機械学習アプリケーションがあります。

6. ネットワークセキュリティの強化

AI はすぐにサイバーセキュリティと統合され、エンドユーザーに厳格なセキュリティ ソリューションを提供します。 AI テクノロジーは、フィッシングを追跡して防止し、アルゴリズムを改善してより高度なものにすることで、すべてのシステムのセキュリティを強化します。将来的には、AI が取引が不正かどうかを予測できるようになり、あらゆる種類のサイバー犯罪を防止し、システムの警戒を強化できるようになります。

ほとんどの取引がデジタル化されていることを考慮すると、これはさらに重要になり、データ侵害を防ぎ、データのコラボレーションを改善することが非常に重要になります。

7. 顔認識と組み合わせる

これまでのところ、顔認証などの生体認証技術をセキュリティ対策として義務付けている場所はわずかです。顔認識技術を導入し、セキュリティ対策を強化する準備をする国が増えています。

人工知能は、人を認識し、それが人間かロボットかを知るために使用されます。ディープラーニング アルゴリズムが導入されているため、このテクノロジーは通常の顔認識を超え、ユーザーが実際に誰であるかをより深く理解できるようになります。

8. AIと対話する

近い将来、AI はさまざまな方法で私たちとやりとりするようになります。チャットボットなど、すでに存在しているものもあれば、近い将来に導入されるものもあります。企業は技術スタッフを雇うよりもコスト効率が良く効率的だと判断する可能性があるため、仮想アシスタントやチャットボットが標準になる可能性があります。近い将来、エンドユーザーは実際の人間ではなく、ロボットや AI 駆動型デバイスと会話するようになります。 AI デバイスは、人間のように対話するようにトレーニングすることができ、リアルタイムでクエリを解決できるようになります。

要約する

人工知能はビジネスの将来を改善し、エンドユーザーとのやり取りを強化します。 AI は、実際の会話の進め方やデータの解釈方法を改善し、データの使用を強化してより優れた洞察と意思決定の向上につながる可能性を秘めています。

これらのトレンドはビジネスを次のレベルに引き上げ、企業が自らを視覚化する方法や仕事の優先順位付けの方法に関して新たなベンチマークを確立するでしょう。自動化と正確なデータの可用性により、あらゆる業界が AI の助けを借りて繁栄することができます。

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