2021年に人工知能はどのように発展するのでしょうか? 6つの予測

海外メディアの報道によると、人工知能はここ数年、着実な成長曲線を保っている。しかし、COVID-19パンデミックは急速なデジタル変革をもたらし、この分野での急速なイノベーションをさらに推進しました。マッキンゼーの最新の AI 調査レポート「AI の現状 2020」によると、回答者の半数が自社が少なくとも 1 つの機能で AI を導入していると回答しています。

業界の専門家は、2021年以降も人工知能の分野は意味のある形で大幅に拡大し、発展し続けると予測しています。 2021 年は多くの有望な開発が見込まれており、AI 実装にとって黄金の年になる可能性があります。

自動化されたガバナンスがAIアプリケーションを制御する

2021 年、企業は機械学習の運用プロセスに強力なモデル保証を実装することで、企業全体の AI ガバナンス機能を強化します。これは、AI アプリケーションが意図した機能を正しく実行することを保証するために重要です。同時に、これらのアプリはプライバシー侵害、人口統計的偏り、その他のアルゴリズムによる悪影響を回避します。

AI ガバナンス システムのベンダーは、エッジ デバイスに至るまで、保証されたモデルを継続的に展開および管理する機能を拡張します。

AIOpsは未来だ

過去数年間で IT システムの複雑さは大幅に増加しました。 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、受信データの量とカテゴリを詳細に分析して、基本的なプロセス、タスク、意思決定をアップグレードできます。

このような状況では、IT リーダーは、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強化できる AIOps プロバイダーに頼る必要があります。これらのベンダーは、エンドツーエンドのデジタルエクスペリエンスも提供し、IT 運用管理ツールにスムーズに統合します。

人工知能 構造化非構造化データ

来年、組織はマシンビジョンと自然言語処理を活用して、画像や電子メールなどの非構造化データの構造を簡素化するでしょう。その目的は、ロボティック プロセス オートメーション テクノロジーが組織内のトランザクション アクティビティを自動化するために使用できるデータを処理することです。

エッジベースのAIはニューラルネットワークの性質を破壊する

2021 年、AI 開発者は、エッジ プラットフォームのハードウェア制約に合わせて、すべてのモデルのニューラル ネットワーク アーキテクチャ、ハイパーパラメータ、およびその他の機能を削減します。 AI モデル コンパイラは、AI モデルを自動的にスケーリングおよび圧縮し、複数のエッジ エンドポイントにわたって効率的に実行します。

人工知能とモノのインターネットの統合

モノのインターネットは新しいものではありませんが、AI と IoT のシームレスな統合がようやく注目され始めています。このトレンドはすでに業界に浸透しており、多くの価値あるユースケースの一部となっています。人工知能技術の導入により、AIoT システムは人間の介入なしにタスクを自動的に実行し、データに基づいて学習できるようになります。

AIoT は、データを活用して最適なセキュリティ、強化された持続可能性の実践、スムーズな顧客体験、リアルタイムの配信最適化などを提供し、スマートビルディング、スマートシティ、小売環境でも重要な役割を果たします。

航空、自動車、金融、製造、ヘルスケア、サプライチェーンなど、ほぼすべての業界に影響を与えることは間違いありません。

サービスとしてのAIの出現

AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) は、AI サービスと SaaS ビジネス モデルを組み合わせ、高額な費用をかけずに AI を大衆に提供できるようにします。

AI as a Service の最も顕著な利点は、AI の専門家がいなくても、企業が AI を管理する専門知識がなくても AI の力を活用できることです。

全体として、2021 年には、デジタル時代の効率性、洞察力、コスト効率性を提供する多くの AI アプリケーションがリリースされるでしょう。 AI は今後もビジネスのあらゆる側面に影響を与え続けるでしょうが、ここでは AI が今年最も大きな影響を与えると予想される分野をいくつか紹介します。