2021年の人工知能の5つのトレンド

[[382638]]

モバイル デバイス、スマート デバイス、IoT 製品からのデータが家庭や企業に溢れるようになるにつれ、プライバシーと機密性を確保しながらデータを処理および収集する必要性がさらに重要かつ複雑になります。

同時に、5Gネットワ​​ークの拡大により、モノのインターネットと人工知能が融合した「AIoT」が形成されるでしょう。このデータの爆発的な増加は気が遠くなるようなものではありますが、行動の変化を予測し、顧客が新しい現実にどのように適応するかを企業が理解するのに役立つでしょう。

COVID-19以前から、AIはすでに加速していました。 Grand View Researchによると、世界の人工知能市場規模は2019年に399億米ドルで、2020年から2027年にかけての年平均成長率は42.2%になると予想されています。

企業は、情報をより効率的に取得し、その情報をより優れた洞察で補完し、それらの洞察の影響に迅速に対応できる能力を備える必要があります。これにより、よりスマートなクラウド、よりスマートなデータ管理システムが実現し、自動化できるあらゆるタスクの自動化が促進されます。

2021 年には、企業はコアビジネス プロセスの自動化と強化に AI をますます活用するようになるでしょう。具体的には、次のようなプロセスです。

1. よりスマートなデータ分析と洞察

AI ツールは、非常に正確な予測を提供し、データ アナリストにリアルタイムの更新情報を提供できます。 2021年には、多くの企業がリカレントニューラルネットワークを導入して高精度の予測情報を取得し、ディープラーニングソリューションを組み込んで隠れたパターンや実際の予測を取得するでしょう。このような分析は、詐欺の可能性のあるケースを見つけるのに役立ちます。一方、AI はマーケティング担当者が次善の策や最適なオファーを予測するのに役立ちます。

2. ネットワークセキュリティ

AI を搭載したシステムは、犯罪のパターンに従う偽のデジタル活動や取引をますます検出するようになります。ビデオ監視は、デバイス上の AI が根本的な変革を可能にしている分野の 1 つにすぎません。新しい分析により、医療、小売、航空などの分野でより優れた洞察とパーソナライゼーションが可能になります。今後数年間で、顔認識システムはより感度と精度が高まります。

3. IoTとAIの融合

IoT は今後も急速に拡大し続け、Transforma Insights は、2030 年までに世界の IoT 市場は 241 億台のデバイスに成長し、1.5 兆ドルの収益を生み出すと予測しています。 AI は IoT と連携して、ソフトウェアや CRM プログラムでリアルタイムの情報を提供する可能性を秘めた新しいテクノロジーを生み出すほか、スマート ビルディング、スマート シティ、小売環境などに向けた無数のアプリケーションも生み出します。

4. 自動化

デジタルビジネスの加速には効率性が求められます。ガートナーは、生産性の向上、コストの削減、精度の向上、顧客体験の強化を目的としたインテリジェントな自動化の取り組みがさらに増えると予測しています。この点では、ロボティックプロセスオートメーション、マシンビジョン、自然言語処理が重要なツールであり、さまざまなアプリケーションやプロセスに適用されます。

5. インテリジェントクラウド

企業は、データの急激な増加という課題に対処するとともに、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスなどの問題にも積極的に取り組む必要があります。考えられる解決策は次のとおりです。

（１）ハイブリッドクラウドデータアーキテクチャ

Forrester によると、世界のパブリック クラウド インフラストラクチャ市場は 2021 年までに 35% 成長して 1,200 億ドルに達し、クラウド インフラストラクチャ サービス (IaaS) の支出は 26.9% 増加して 653 億ドルに達すると予想されています。ただし、今後数年間はハイブリッド クラウド データ アーキテクチャが主流になるでしょう。ハイブリッド クラウドは、これらの環境全体にわたる一定のワークロードの移植性と管理の統合を意味します。これにより、コストやコンピューティングのニーズの変化に応じてワークロードをパブリック クラウドとプライベート クラウド間で移動できるようになり、企業はより多くのデータ展開オプションと高い柔軟性を獲得できます。

（２）エッジコンピューティング

スマートフォン、スマートウォッチ、IoT デバイスは大量のデータを送信します。このデータの処理と収集は複雑なプロセスであり、すべての情報をクラウド コンピューティング デバイスと共有する必要があります。インターネット接続がなければ、これはさらに困難になります。解決策の 1 つはエッジ コンピューティングです。エッジ コンピューティングでは、コンピューティングとデータ ストレージを必要な場所に近づけることで、応答時間を改善し、帯域幅を節約します。これにより、クラウド コンピューティング サービスよりも効率的なリアルタイムのデータ処理が実現します。コストも削減され、時間も節約できます。

（３）安全保障

データは、インターネットを介して接続された異なる分散ノード間で転送される可能性があり、プライバシーと機密コンピューティングを確保するために、クラウドから独立した特別な暗号化メカニズムが必要になる場合があります。企業はデータだけでなくコンピューティングプロセス全体を暗号化し、機密情報に対するセキュリティをさらに強化します。

COVID-19パンデミックにより、世界中でデジタルトランスフォーメーションが加速し、データ管理、サイバーセキュリティ、分析、モノのインターネット、自動化、IT運用などの既存のテクノロジーと人工知能の統合が推進されています。この場合、規模、速度、生産性、コストの面でテクノロジーが強化されました。