3つの主要なトレンド予測：なぜ2021年に流行によりAIが主流になるのか？

2021 年に AI は創薬、在宅勤務、エッジ コンピューティングをどのように変えるのでしょうか?

近代史におけるイノベーションの黄金期はいつでしょうか? 経済的に繁栄している時期やビジネスが順調に進んでいる時期には、大きなイノベーションは起こりません。

しかし、深刻な経済混乱や世界紛争が続く時期には、イノベーションが盛んになることがあります。過去 250 年を振り返ると、大恐慌の時期は特許出願が最も急速に増加した時期でした。

経済史家のアレクサンダー・フィールド氏は、1930年代は20世紀で最も技術進歩が早かった10年間だったと考えている。大恐慌は、アナログコンピュータ、ジェットエンジン、冷凍食品加工、電子顕微鏡、電波望遠鏡、さらにはカーラジオなど、いくつかの大きな発明を生み出しました。

危機の時代が技術進歩のきっかけとなるならば、現在の世界的パンデミックも一筋の希望の光をもたらしている。おそらく将来振り返ったとき、2020 年代は最も優れた人工知能のイノベーションが企業で主流になる黄金時代となるでしょう。

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人工知能は2021年に革命をもたらし、さまざまな医薬品の開発を加速し、リモートワークモデルを変え、エッジコンピューティングを通じて私たちの周りのデバイスを真にインテリジェントにします。これらのトレンドに入る前に、まずは 2020 年にビジネスで発生した 3 つの重要な変化について見てみましょう。これらの変化は、来年のさまざまな発展トレンドの基礎となるでしょう。

2020年: パンデミックがもたらした最悪の事態

周知のとおり、新型コロナウイルス感染症のパンデミックは世界に大きな変化をもたらし、企業は事業継続のために極端な対策を取らざるを得なくなりました。 2020年に企業が実施したデジタル対応策は以下の3つです。

（１）数ヶ月ではなく数日でデジタル変革を達成した企業もある

世界がますます仮想化されるにつれて、企業はデジタル変革を加速させています。ベーカー・マッケンジーの調査によると、まだデジタル変革を開始していなかった企業の58%が2020年にデジタル化のペースを加速させたという。マッキンゼーのシニアパートナーであるケイト・スメイジ氏は、一部の組織では、以前は10か月かかっていた作業をわずか10日間で完了させたと述べた。

ビジネスバリューチェーン全体のデジタル化により、テクノロジーチームとビジネスチーム間のコラボレーションはますます簡素化されています。

（２）企業は予算を削減したが、テクノロジーへの支出は増加した

2020年、消費者の財布の紐は引き締まり、業界の支出は減少し、企業は大幅な予算削減を発表しました。ガートナーの2021年取締役会調査によると、全面的に資金が削減されたにもかかわらず、テクノロジー支出は平均6.9%増加しました。

パンデミックの間、企業は自らを救うためにテクノロジーとデータ分析に頼りました。企業は最高データ責任者 (CDO) に破壊的な経営レベルの責任を課し、データ ガバナンスやコンプライアンスなどの従来の重点分野を超えてビジネス イノベーション プロジェクトを推進するよう求めています。現在、最高データ責任者は、製品のイノベーションや顧客体験などの分野で主導的な役割を果たしています。

（３）チームは、分析を通じて実用的な洞察を得るためには、より質の高いデータが必要であることを認識した。

データ クオリティ ソリューションズの創設者トム レッドマン氏は、「今回のパンデミックにより、企業は実際に使えるデータを持っておらず、パンデミックの最中に手探りで対応していることに気付きました。同様に、質の悪いデータも人々の生活を混乱させています。『店のトイレット ペーパーはいつ補充されるのか?』『子どもたちはいつ学校に戻れるのか?』などです」と述べています。これにより、多くの人々が質の高いデータの必要性についてより深く考えるようになりました。

そのため、企業は新しいデータを収集し、公開データソースを通じてより多くの市場情報を取得するためのプロセスを確立し、データ品質に関する社内レビューはますます厳格になっています。これらの対策により、企業はより多くの、より高品質なデータを入手できるようになります。

企業が人工知能を導入するための重要な要素は何でしょうか? 全体的な目標、適切なリーダーシップ、妥当な予算、高品質のデータ、そしてデジタル化を積極的に受け入れる企業文化です。

これらすべての重要な要素は 2020 年に実現されました。では、2021 年に AI を活用して変革的な価値を実現する方法を見てみましょう。

2021年に注目すべき3つのAIトレンド

1. 人工知能は医薬品の研究開発分野に革命をもたらす

人工知能は新型コロナウイルスワクチンの開発を大きく前進させ、開発期間を10年から10カ月に短縮した。バイオテクノロジー企業モデルナは2010年の創業以来、デジタルファーストのアプローチを採用し、膨大な量の医薬品開発データを蓄積し、アルゴリズムを使用してmRNAワクチンの開発を迅速化してきた。しかし、現時点では、医薬品開発における人工知能の活用はまだ実験段階にあり、2021年にはさらに大きな進歩が見られるでしょう。

近年、さまざまな病気に対する潜在的な薬剤候補を見つけるために、創薬に人工知能を応用する製薬およびバイオテクノロジーの新興企業が数百社も誕生している。たとえば、英国のバイオテクノロジー企業 Dyno Therapeutics は遺伝子治療に重点を置いており、同社の実験技術では遺伝子を使用して特定の病気を治療または予防することができます。 Dyno は、人工知能とハイスループットの生体内実験を使用して、生体内でのテストを加速し、病気を治療するために、影響を受けた細胞に DNA 配列を高度にターゲットを絞った方法で送達します。

最近、Dyno 社は肝臓および中枢神経系の疾患に焦点を当てた Roche Pharmaceuticals 社およびその子会社 Spark Therapeutics 社との提携を発表しました。これは、大手製薬会社が潜在的な医薬品候補をより早く特定するのに役立つと同時に、スタートアップ企業に資金と重要な研究データへのアクセスを提供するため、双方にメリットのあるコラボレーションです。そして現在、この種のコラボレーションは製薬業界では非常に一般的です。

2020年末のもう一つの大きな進歩により、医薬品の開発が加速するでしょう。 DeepMind が開発した AI システム「AlphaFold」は、50 年にわたるタンパク質折り畳みの問題を解決しました。タンパク質の形状は体内での機能を決定し、タンパク質の構造を発見することで、科学者は病気を治療するためのタンパク質ベースの薬を合成することができます。

DeepMind チームの責任者である Pushmeet Kohli 氏は、「タンパク質の 3D 構造を発見することは、医薬品開発において非常に時間のかかる作業です」と述べています。AlphaFold は、研究者がタンパク質の構造をより正確に予測するのに役立ち、人工知能が潜在的な医薬品候補をより効率的に発見できるようにします。

2. 人工知能はリモートワークモデルを変え、リモートワークの可能性を解き放つ

今年、私たちは仕事時間のかなりの部分をZoom、Microsoft Teams、Google Meetに費やしました。この市場をめぐる戦いは2021年まで続くでしょう。従来の製品機能に縛られないスタートアップが、この市場のゲームのルールを書き換えるでしょう。たとえば、Vowelは、文字起こし、検索、共有会議をサポートするベンチャー支援のビデオ会議ツールです。

しかし、2021 年の最も重要な変化は、仮想会議から仮想オフィス空間への移行です。企業が物理的なオフィス環境をデジタルの世界で再現するようになるだろう。時間が経つにつれて、この仮想環境はより豊富で詳細なものとなり、組織のデジタルツインになります。従業員が自宅で仕事をする場合、彼らは会社の仮想環境における仮想キャラクターのようになります。オンラインで会うだけでなく、仮想的に共同作業や交流も行うことができます。

企業は、デジタル空間と物理空間をシームレスに切り替えることを可能にするテクノロジーに投資しています。複合現実、5G、AI の融合がこのトレンドを推進します。今年、Facebook の VR ヘッドセット ブランドは、企業がオフィス スタイルの VR を導入するのに役立つ Oculus for Business エンタープライズ プラットフォームを立ち上げました。

まもなく、リビングルームにいながら製品プロトタイプのデジタル モデルを表示し、同僚とアイデアをブレインストーミングできるようになります。 2021 年には、リモートファーストのハイブリッドワークスペースが登場します。

このトレンドは、まずいくつかの業界と専門分野に適用されるでしょう。マッキンゼーの予測によると、金融・保険、経営、ビジネスサービス、IT はすべて大きな可能性を秘めた分野です。

3. 人工知能はエッジコンピューティングを変え、私たちの周りのデバイスを真にインテリジェントにする

スマートデバイスと IoT センサーは爆発的な成長を遂げています。 2021 年までに、世界中で 350 億台以上のデバイスが使用され、その情報処理には集中型サーバーが使用されるようになります。デバイスとクラウド間では継続的なデータ転送とコンピューティング操作が行われます。これにより遅延が発生し、機器のコストが増加します。

エッジ コンピューティングは、データ処理をデータが生成される場所の近くに移動することでこの問題を解決します。 Forrester によると、2021 年はエッジ コンピューティングが普及する年になるそうです。この変革を推進するものは何でしょうか? Intel や Nvidia などのより高速なチップと 5G の展開です。 Forrester は、エッジ コンピューティングがパブリック クラウドの成長を阻害し、来年のクラウド コンピューティングの成長は 5% 減少すると考えています。

現在、ほとんどのエンタープライズ AI アプリケーションは、モデルのトレーニングだけでなく実行時の予測にもクラウドに依存しています。 2021 年には、モデルのトレーニングと予測がエッジに移行し、フェデレーテッド ラーニングなどの機械学習技術の進歩により、この傾向が加速します。フェデレーテッド ラーニング テクノロジーは、多数の分散デバイス上で分散アルゴリズムのトレーニングを実行するため、集中的なデータ収集や管理が不要になります。

インテリジェント エッジにより、工場現場の自動化、顧客体験、監視、予測メンテナンスなどのビジネス アプリケーションにおける AI の爆発的な成長が可能になります。

たとえば、エッジ AI は実店舗でのショッピング体験を変えることができます。インテリジェントな顧客コンソールは、お客様の好みを理解し、お客様に衣服を推奨します。スマートミラーで衣服を「試着」し、在庫状況に基づいて色とサイズのオプションを表示し、最終的にパーソナライズされたプロモーション オプションを提供します。

2021年：AIが主流になる年

人工知能は75年も前から存在していますが、まだ主流にはなっていません。この間、人工知能は誇大宣伝のサイクルを何度も経験し、各誇大宣伝サイクルの後には企業間の幻滅の長い期間が続き、いわゆる「AIの冬」と呼ばれています。

人工知能は過去 10 年間で急速に登場し、ディープラーニングなどの技術が大きく進歩しました。人工知能が再び人気を集めていますが、今度は主流になるのでしょうか、それとも再び休眠状態になるのでしょうか。AIの冬が早く訪れた原因は何でしょうか。企業の巨額の投資と大きな期待にもかかわらず、AIは完全に商業化されることはありませんでした。

今回は状況が違います。

近年、AIは着実に普及してきています。 McCann の 2020 年の AI の現状に関する調査によると、50% を超える組織が少なくとも 1 つのビジネス機能で AI を導入しています。多くの企業は、AI の影響には収益の創出と機能コストの削減が含まれると述べています。

AI の商業的価値は今後も高まり続けるでしょう。この流行は、企業が AI の重要性を認識し、AI の生産への導入を優先し、企業全体で AI の使用を促進する絶好の機会を生み出しました。 2021年はAIが様々な業界で広く活用される年になるでしょう。