2021 年の人工知能、データ サイエンス、機械学習のトレンドの概要

人工知能とデータサイエンス、機械学習のトレンドとデータ分析

AIはますますあらゆるビジネス戦略の一部になりつつあり、2020年にパンデミックが世界経済に打撃を与えると、マッキンゼーは2023年までに900億ドルを超える成長を予測し、AIテクノロジーへの投資を加速させました。

アナリストは、企業が在宅勤務モデルを採用するにつれてデジタル導入が AI のさらなる成長に影響を与えるため、2021 年に大幅な成長が見込まれると予測しています。組織は AI¹ から価値を獲得しており、2021 年はすべての企業がインテリジェント エンタープライズを目指す重要な年となるでしょう。デジタル変革。

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> Unsplash の Possessed Photography による写真

AI を導入する目的は、業務の効率や効果を向上させることだけではありません。パンデミックの結果、AIを活用してステークホルダーのエクスペリエンスを向上させる方向への顕著な変化が見られました。

2020 年の一般的なテーマとしては、AutoML、自動化、AI バイアス、COVID の影響、ディープラーニングの制限、倫理的な AI、GPT-3、医療とヘルスケア、MLOps などが挙げられます。 DeepMind の AlphaFold² は、医学と生物学で可能性を秘めたタンパク質折り畳みの障壁を解決する、AI と機械学習における画期的な開発です。

将来的には、AI は自動化、ロボット化、非接触化プロセスのインテリジェントな中核となり、将来の感染拡大から私たち全員を守ることになるでしょう。 COVID-19 危機が続く中、来年登場する AI テクノロジー、ツール、プラットフォーム、アプリケーションに関する予測をいくつか紹介します。

2021 年を定義する主要な AI トレンドをいくつか見てみましょう。

1. 職場における人工知能
2021 年までに、適応型および成長型モデルを採用している多数の企業が、位置情報ベース、手作業または人間との接触を伴う労働者、および在宅勤務の知識労働者の職場に破壊的な変化をもたらすために AI を活用するようになると予測されています³。 AI は、カスタマー サービス エージェントの強化、職場復帰時の健康状態の追跡、インテリジェントなドキュメント抽出などに使用されます。

2. インテリジェントな顧客体験
顧客がすでに決断を下している場合でも、企業は予測分析を使用して、顧客が何を望んでいるかを決定論的に予測できます。たとえば、予測分析により、消費者行動の変化の早期兆候を提供できます。さらに、予測テクノロジーにより、マーケティング担当者は積極的に行動できるようになり、顧客のニーズに合わせてメッセージを最適化し、消費者に効果的にサービスを提供できるようになります。

例を見てみましょう。小売業者の Room & Board は、Salesforce の Marketing Cloud テクノロジーを導入することで、収益を向上させ、より効果的に顧客を引き付けることに成功しました。このツールは、顧客トラフィックデータを分析するために使用され、小売業者が「顧客に追加購入をリアルタイムで提案」できるようにする#predictiveanalytics機能を備えています。その結果は印象的で、同社は驚異的な 2,900% の ROI を達成しました。

3. ロボット工学
アジャイル AI が不可欠です。 2021年にはCOVID-19のパンデミックは収束し始めるだろうが、その後は、これまで人間が行っていた多くの機能が機敏なロボットに引き継がれることになるだろう。これらは、強化学習を通じて部分的または完全にトレーニングされ、複雑な現実世界のシナリオでオブジェクトを柔軟にナビゲート、管理、操作できるようになります。バイオセンシング、配送、消毒はロボット工学の主要分野となり、ドローンは主要プラットフォームで RL ベースの AI アプリケーション向けにトレーニングされるようになります。

4. サイバーセキュリティ
どちらの企業にとっても、AI は常に #サイバーセキュリティ の世界に引き込まれているようです。継続的な開発の傾向は何も生み出しません。人工知能と機械学習の技術は、サイバーセキュリティ⁶で脅威（脅威の初期亜種を含む）の特定に役立ちます。 AI の使用はスマート ホームの構築にまで拡大し、システムが居住者のパターン、習慣、好みを学習して、侵入者を識別し、家を保護する能力が向上します。

5. 教育
現在行われている学校閉鎖により、186か国の12億人以上の学生が影響を受けています。 COVID-19 パンデミックにより、ほとんどの教育機関は、学習と教育のプロセスがほとんど中断されないよう、社会的距離を保つために #onlinelearning に移行しました。

教室での学習からオンライン学習への突然の移行⁷により、これが世界中の教育システムにどのような影響を与えるのか、多くの人が疑問を抱いています。 COVID-19パンデミック以前から、EdTechは近年人気が急上昇していました。

良い例は、レバノンのいくつかの公立学校で最近導入されたプラットフォーム「Century」です。 AI テクノロジーを使用して、パーソナライズされた学習コンテンツを提供し、教育者にリアルタイムの洞察と分析を提供します。研究によると、このプラットフォームにより、学生の科目理解が 30% 向上することがわかっています。近い将来、同様のスマート学習プラットフォームを導入する学校がますます増えると予想されます。

6. ハイパーオートメーション
ハイパーオートメーションとは、#人工知能 や機械学習などの高度なテクノロジーを応用して、従来の自動化機能よりも大きな効果で作業者の能力を強化し、プロセスを自動化することです。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るため、AI が必要になります。これは間違いなく、新年にはもっと多く見られるようになるでしょう。

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> Unsplash の Fábio Alves による写真

7. 拡張知能
人工知能は人間のように機能し、反応できるように構築されていますが、拡張知能は機械を使用して人間の労働者の能力を強化できるようにします。基本的に、拡張インテリジェンスとは、人間と機械が協力してそれぞれの強みを活かし、ビジネス価値を高めることです。 #augmentedintelligence の主な目標は、人間のパフォーマンスを向上させることです。

拡張インテリジェンスを提供するプラットフォームは、分散した孤立したシステム内の多くのソースから構造化データと非構造化データの両方を含むあらゆる種類のデータを収集し、人間の作業者が各顧客を完全に理解できるような方法でこのデータを提示します。

これらの洞察は、「通常の AI」によって提供される洞察よりも重要かつ深遠です。その結果、労働者は業界で何が起こっているのか、顧客に何が影響を与えるのか、どのような機会や脅威が生じる可能性があるのか​​をよりよく理解できるようになります。この豊富な情報と人間の知性が組み合わさることで、このテクノロジーは非常に強力なものになります。

8. より倫理的なAI
2021 年に私たちが期待する最大の出来事の 1 つは、AI を倫理的に使用することへの需要が高まることです。これまで、企業は AI や機械学習を、その背後にある倫理についてあまり考慮せずに導入してきました。消費者と従業員は現在、企業が責任を持って AI を導入することを期待しています。今後数年間、企業はデータ倫理にコミットし、自社の価値観と顧客の価値観を反映したデータ処理慣行を採用するパートナーとビジネスを行うことを意図的に選択するでしょう。

9. 顔認識
認証された AI は必須です。 2021 年には、企業は強力な認証のために #顔認識 を実装し、社内および顧客向けアプリケーションの数を増やすでしょう。同様に、企業は、プライバシー、偏見、監視の観点から機密となる可能性のある、アイデンティティ、人種、性別、その他の属性を推測するためにこのテクノロジーを使用することをますます避けるようになるでしょう。

企業が顔認識技術を画像/ビデオの自動タグ付け、画像によるクエリ、およびその他の同様のアプリケーションに組み込む場合は、法律顧問による徹底的な審査を受ける必要があります。この技術の規制上の敏感性と法的リスクは、近い将来に高まるばかりです。

10. AIOps 拡張機能
過去数年間で、IT システムの複雑さは飛躍的に増大しました。 Forrester は最近、ベンダーがインフラストラクチャ、アプリケーション、ネットワークなど、かつてはサイロ化されていた監視分野を組み合わせたプラットフォーム ソリューションで対応していると指摘しました。 AIOps ソリューションにより、IT 運用チームやその他のチームは、受信データ量の分析を改善し、主要なプロセスと意思決定を改善できます。

Forrester は、IT リーダーに対し、データの相関関係を通じてチーム間のコラボレーションを可能にし、エンドツーエンドのデジタル エクスペリエンスを提供し、それらを IT 運用管理ツール チェーン全体にシームレスに統合できる AIOps プロバイダーを探すことを推奨しています。

2021年にテクノロジーは進歩する
COVID-19パンデミックは世界経済に深刻な混乱をもたらし、多くの業界が生き残りに苦戦している。回復への道のりに役立つ革新的なアプローチは複数ありますが、企業や機関は、テクノロジー主導の強力な競争優位性を生み出すことに注力する必要があります。

AI ベースのアプリケーションの数は、その範囲と数の両方において飛躍的に増加しており、研究者や科学者は AI を使用して価値の高い製品やサービスを設計する新しい方法を常に模索しています。人工知能はあらゆる業界とすべての人の将来に影響を与えています。ロボット工学、ビッグデータ、IoTなどの技術の原動力となっており、今後も技術革新の担い手として活躍していくと考えられます。

あなたにとって、2021 年に最も注目される AI、データ サイエンス、機械学習のトレンドは何ですか?以下のコメント欄にご意見をお寄せいただき、「2021 年の人工知能、データ サイエンス、機械学習のトレンドの概要」に関するディスカッションにご参加ください。

参考文献
¹人工知能、「AlphaFold」、「職場の混乱」、「予測分析」、「ロボット工学」、「サイバーセキュリティ」、「オンライン学習」、「拡張知能」

（この記事は、David Yakobovitch 氏の記事「2021 年の人工知能、データ サイエンス、機械学習のトレンドの概要」を Wenshuqiwu が翻訳したものです。転載する場合は出典を明記してください。元のリンクは https://medium.com/datadriveninvestor/here-is-an-overview-of-2021-artificial-intelligence-data-science-and-machine-learning-trends-c5bb8a5801c8 です）