AI応用分野トップ10: AIはかつてないほど優れている

1956 年のダートマス会議で AI が提案されて以来、AI 研究はいくつかの浮き沈みを経験してきました。浮き沈みはあるものの、AIが理論と実践の両面で大きな進歩を遂げてきたことは否定できない。特に、ディープラーニングに代表されるAI技術は近年飛躍的な進歩を遂げており、コンピュータービジョン、機械学習、自然言語処理、ロボット工学などにおいて大きな進歩を遂げ、私たちの生活を大きく変えています。

[[381111]]

1. スマートセキュリティ

「2019-2023年スマートセキュリティ産業詳細市場調査および投資戦略推奨レポート」によると、国内のセキュリティ市場は2012年の3,240億元から2018年には6,600億元へと急速に成長しており、年平均複合成長率は12.6%となっている。

しかし、スマートセキュリティは中国のセキュリティ産業の発展のトレンドとなっており、今後その割合は徐々に増加するでしょう。 2020年までに中国のスマートセキュリティ市場規模は1000億元以上に達すると予想されており、業界の発展の見通しが期待されています。

完全なインテリジェント セキュリティ システムは、主にアクセス制御、アラーム、監視の 3 つの部分で構成されます。一般的なスマートセキュリティ製品には、主にスマートロック、ガスセンサー、煙センサーなどが含まれます。セキュリティ技術、電子技術、人工知能技術の継続的な進歩により、中国におけるスマートセキュリティ製品の種類はますます豊富になっています。

中国政府はスマートシティや安全都市の建設を積極的に推進している。監視対象の数の急速な増加と監視ビデオ容量の爆発的な増加により、ストレージ市場には大きな課題が生じています。インテリジェントなセキュリティ検出、異常状況の識別、重要な情報の抽出により、監視ビデオの保存要件が大幅に削減され、業界の健全な発展につながります。

スマートセキュリティ業界の技術の継続的な進歩に伴い、スマート製品のコストも低下し、中国住民の安全意識も向上しています。中国のスマートセキュリティ市場の需要は急速に成長しており、民生用スマートセキュリティ製品はスマートセキュリティ業界の重要な発展方向の1つになります。

2. インテリジェント産業

アクセンチュアによれば、2035年までに人工知能技術の応用により、製造業の総付加価値（GVA）は年間4.4％の成長率で4兆米ドル近く増加すると予想されています。中国は世界最大の製造国であり、2018年の製造業付加価値は26.5兆元に達し、GDP全体の29.4％を占めています。

「新世代人工知能発展計画」では、「2030年までに中国は世界の主要な人工知能イノベーションセンターになる」と提案されている。人工知能市場には大きな将来性があり、人工知能アプリケーション市場の総価値は2025年までに1,270億米ドルに達すると予想されています。

しかし、注目すべきは、人工知能技術がピークを過ぎて熱狂の域に達しているにもかかわらず、製造業においてそれが実際に適用され、そのメリットが非常に大きいシナリオは比較的少ないということです。製造業のビジネスチェーンが長く複雑であることに加え、AI技術の蓄積が不十分であることも、人工知能と製造業の融合がなかなか進まない理由の一つです。

3. スマートヘルスケア

情報ネットワークの環境下では、各種スマート端末の普及やセンサーの利用により、大量のデータが生成され、人工知能の医療への応用に継続的な栄養源を提供し、医療分野自体に新たな技術革命をもたらすだけでなく、医療サービスモデルの変化を促進する力も持っています。人工知能は、手術、予防、検査、診断、治療、リハビリテーションなどの健康管理、医薬品の研究開発、医療機器の製造など、さまざまな分野で活用されてきました。

病院運営の面では、人工知能は医療費の無駄、詐欺、乱用の検出、予定患者の到着率の計算、医療スタッフの合理的な配置、ベッド占有率の監視、医薬品や医療機器の状態の追跡などに使用でき、病院の意思決定者により多くの意思決定情報を提供します。

しかし、新型コロナウイルスが猛威を振るった2020年初頭、人工知能は医療分野で絶対的な役割を果たしていなかった。復旦大学付属華山病院の張文紅氏は「感染症の予防と抑制の全体において、すべては手作業、つまり伝統的な知恵と都市管理に依存していた」と語った。張文紅氏は、人工知能はすでにさまざまな場面に応用されており、技術は比較的成熟しているものの、医療や防疫分野における人工知能の構築はまだ出発点にあると考えている。

しかし、AI医療がまだ実装されていないわけではありません。統計によると、現在、世界にはAIを使った新薬発見を模索しているスタートアップ企業が100社以上あります。伝統的な大手製薬会社は、アストラゼネカとバーグ、ジョンソン・エンド・ジョンソンとベネボレントAI、メルクとアトムワイズ、サノフィとグラクソ・スミスクラインとエクセンシア、ファイザーとIBMワトソンなど、協力的なアプローチを採用することを好んでいます。

しかし、専門家は、新薬研究開発におけるAIの応用は、人材不足、データの標準化と共有の仕組み、ビジネスモデルの革新など、医療AIの実装と同じ問題に直面していると考えています。

4. AIロボット

AI業界の発展に伴い、ほぼすべてのインターネット大手が独自のロボットを開発し、あらゆる面でユーザーと対話するための実用化を進めています。 Amazon、Google、Microsoft、Apple、Baidu、Alibaba、Xiaomiなどの企業が開発したAlexa、Google Assistant、Xiaoice、Siri、Xiaodu、Xiaoaiなどの音声アシスタントは、私たちにとって重要な「パーソナルアシスタント」になりつつあります。

iiMedia Researchのデータによると、世界のロボット出荷台数は年々増加しており、2020年には世界のロボット出荷台数が1億3,200万台に達すると予想されています。しかし、現在のAI技術は依然として弱いAI段階にあり、自律的な推論能力を備えておらず、市場の期待とは一定の距離があることは注目に値します。

しかし、2020年には新型コロナウイルス肺炎の影響により、AIロボットが急速に発展し、その中でターゲットを絞ったロボットが開発の焦点となりました。しかし、新型コロナウイルス肺炎が完全に収束すれば、こうしたロボットは供給過剰になる可能性は否定できない。今後どのように発展していくのか、企業にはそれに応じた事前の計画が求められる。

5. インテリジェントな顧客サービス

カスタマー サービス担当者は採用が難しく、トレーニング コストが高く、離職率が高く、管理が難しいのに対し、カスタマー サービス ロボットは 24 時間稼働し、リアルタイムのデータ フィードバックを通じて学習し続けることができるため、企業には人間によるカスタマー サービスの一部をカスタマー サービス ロボットに置き換える十分な動機があります。

メディアの報道によると、中国にはフルタイムのカスタマーサービススタッフが約500万人おり、平均年収は6万人民元。これにハードウェア設備やインフラを加えると、全体の規模は約4000億人民元になる。 40～50％の代替率を前提とし、会場や設備などのインフラや顧客による予算削減を除けば、インテリジェント顧客サービス企業には約200～300億が残ることになる。

しかし、注目すべきは、AI技術者のコストが非常に高いため、収入と収益性が理想的ではないカスタマーサービス企業にとって、巨額の資金を投資してAIチームを構築することは間違いなくギャンブルであるということです。それは未来への賭けであり、危険は現在にあります。全体的なマクロ経済の低迷と市場資本の不足という状況において、そうすることは間違いなく運営リスクを増大させるでしょう。熾烈な市場競争と相まって、AI 製品が短期間ですぐに高い利益を得ることは困難です。接客ロボット企業は技術投資額が大きく、AI技術自体の資本や人材投資の障壁が高いため、スタートアップ企業が大手企業と競争するのは困難です。将来的には、大手企業の技術のオープンソース化やプラットフォーム化の影響に直面する可能性があります。

6. スマートホーム

人工知能はスマートホームとどのように組み合わせられるのでしょうか? BroadLink の CEO である Liu Zongru 氏はかつて OFweek.com の編集者にこう語っています。「実際のところ、スマートホームにはそれほど高度な人工知能システムは必要なく、『浅い』人工知能で十分です。」

スマートホームは現在、明らかな人工知能の特徴を備えており、それは主に言語インタラクションに反映されています。従来のマウスとタッチスクリーンの操作は、徐々により自然なインタラクション方法である音声インタラクションへと進化しています。音声インタラクションの将来の価値は、ユーザーデータのマイニングと、その背後にあるコンテンツとサービスの接続にあります。音声を入り口とするモノのインターネットの時代は、新しいビジネスモデルを生み出すでしょう。

このモデルの斬新さは、実は一時的なものです。家全体の知能を本当に向上させたいのであれば、感情認識やジェスチャー認識機能もそれに応じて向上させる必要があります。現在、スマートホームは携帯電話による制御から複数の制御の組み合わせへの移行段階にあります。携帯電話のAPPは依然としてスマートホームの主な制御方法ですが、人工知能技術の継続的な発展に伴い、より多くの操作方法が開発されるでしょう。

7. スマートマーケティング

複雑な市場環境の中で、中小企業はマーケティングに苦戦しています。マーケティング分野における人工知能（AI）の徹底的な応用により、前例のない熱狂の波が巻き起こり、あらゆる業界のマーケティング手法が変化しています。人工知能マーケティング ソフトウェアは企業に真剣に受け止められています。

iResearchの関連データによると、2019年にマーケティングにおける人工知能の業界シェアは、人工知能によって強化された実体経済の11.6％を占めました。今後、民営企業の活力が徐々に現れ、将来の発展傾向では、マーケティングにおける人工知能の発展が人気トレンドになるでしょう。

AI をマーケティングに適用する利点は、幅広い顧客、行動、ビジネス、チャネル ソースからのデータを大規模かつリアルタイムで分析できるという固有の能力にあります。

簡単に言えば、ヤントンのインテリジェントマーケティングシステムの応用は、一方では企業の販売管理の自動化を実現し、販売員の作業効率を向上させ、他方では、対応するビッグデータ分析を組み合わせて、企業の顧客獲得をさらに促進し、人工知能販売の優位性を発揮させ、企業がより大きな経済的利益を達成できるようにします。

実際、ヤントンインテリジェントマーケティングシステムは、ワンストップのインテリジェントマーケティングソリューションサービスプラットフォームとして、本質的には企業の顧客情報リソースの商業価値を最大化し、企業がインテリジェントマーケティングを確立し、インテリジェント変革のプロセスで主導権を握るのを支援するように設計されています。

8. 自動運転

中国自動車工程協会は2016年より、自動運転分野の技術標準「省エネ・新エネルギー車技術ロードマップ」を正式に発表している。

ロードマップは、我が国の自動運転車の今後の発展における3つの5年段階で達成すべき目標を定めており、2020年はその出発点であり、また重要な時期でもある。自動車産業の規模は3,000万台に達し、運転支援または部分的自動運転車の市場シェアは50％に達する必要がある。 2025年までに、高度自動運転車の市場シェアは約15％に達する必要があり、2030年までに中国は3,800万台の完全自動運転車を導入し、市場シェアを約10％にすることを目指します。

2018年12月、工業情報化部は「自動車インターネット（インテリジェントコネクテッドカー）産業発展行動計画」を発表し、「自動車インターネットユーザー普及率が30％以上、新車運転支援システム（L2）搭載率が30％以上、コネクテッドカー情報サービス端末の新車搭載率が60％以上」を要求した。さらに、より高い目標として、2020年までに高度な自動運転機能を備えたインテリジェントなコネクテッドカーが特定のシナリオで大規模に適用されることが挙げられました。

Zhiyan Consultingが発表した「2020-2026年中国自動運転産業市場運営リスクと競争戦略推奨分析レポート」によると、自動車の知能化が継続的に発展する中、2018年時点で中国のスマート運転市場規模は前年比31%増の893億元に成長し、市場浸透率は47%に達した。予備的な推計によると、中国のスマート運転市場規模は2019年に1000億元を超え、今後4年間（2020～2023年）の年平均複合成長率は約20.62％となる。スマート運転乗用車の普及率も2016年の20％から2020年には61％に増加する。また、スマート運転システムのレベルが向上し、よりスマート運転レベルの高い車の割合も大幅に増加する。 2035年までに、世界で部分的な自動運転機能を備えた自動車は1,800万台、完全な自動運転機能を備えた自動車は1,200万台に達すると予測されており、中国が最大の市場になる可能性がある。

9. AIデータサービス

中国のAIデータサービス産業は、2010年の急成長期から現在の標準化された発展段階に移行しており、需要の向上に伴い、より先進的な技術と極めて高い効率を備えた専門的なAIデータサービス企業が主流となるでしょう。

国務院が発表した「次世代人工知能発展計画」によると、2020年までに人工知能の総合技術と応用は世界の先進レベルと同期し、コア産業の規模は1500億元を超える。2025年までに人工知能のコア産業の規模は4000億元を超える。2030年までに人工知能の総合理論、技術、応用は世界をリードするレベルに達し、コア産業の規模は1兆元を超える。

政策のさらなる推進と技術の進歩と成熟により、人工知能産業の実装速度は大幅に加速され、中国のAIデータサービス産業も大きな発展の波を迎えることになるだろう。

10. 画像検索

画像検索は、近年ユーザーからの需要が高まっている情報検索アプリケーションです。検索方法はテキストベースとコンテンツベースの2種類に分かれています。従来の画像検索では、画像自体の色や質感などの要素のみを認識していました。ディープラーニングに基づく画像検索では、顔、姿勢、地理的位置、キャラクターなどの意味的特徴も考慮し、膨大なデータに対して多次元の分析とマッチングを実行します。

この技術の応用と開発は、画像マッチング検索を使用して同一または類似の対象をうまく見つけたいというユーザーの現在のニーズを満たすだけでなく、同じアイテムの検索や類似オブジェクトの比較など、ユーザーのニーズと行動を分析することで、同社の製品の反復とサービスのアップグレードがその後の作業にさらに重点を置くことを保証することを目的としています。

最後に

蒸気時代、電気時代から現在のあらゆるモノがインターネット化する時代まで、あらゆる技術革新が世界経済の発展を牽引してきました。人工知能の出現は、新たなイノベーションブームを促進し、新たなビジネスモデルと経済成長のポイントを生み出すでしょう。百度のCEO、ロビン・リー氏はかつて第6回世界インターネット大会での演説でこう述べた。「人工知能は人類を滅ぼすのではなく、人々に『永遠の命』を与えるだろう。」