機械学習は2021年にこれらの5つの業界を変革するだろう

機械学習は、COVID-19 によって揺さぶられた世界におけるスムーズな移行を可能にしています。

機械学習は、この世代で最も使用されているテクノロジーの 1 つです。業界を問わずビジネスを改善できる多種多様な機能を備えています。機械学習は、ニッチな技術と考えられていましたが、現在ではあらゆる業界の企業で導入が進んでいます。

世界的な視点から見ると、ブランドは機械学習を活用してイノベーションを加速し、顧客体験を向上させています。たとえば、Nike は機械学習を使用してパーソナライズされた製品の推奨を行っています。レストラン業界では、Dominos が機械学習を使用してピザの配達時間を 10 分以内に抑えています。広く使われているもう 1 つの例は、自動車大手の BMW が機械学習を使用して車両サブシステムからのデータを分析し、自動車部品のパフォーマンスを予測し、いつメンテナンスを行うべきかを推奨する方法です。

2020 年、テクノロジー企業にとって、コストを削減しながら収益の成長を達成するために機械学習が優先事項となりました。 2021 年、これらの企業はこの技術の多くの成熟した応用を模索しています。破壊的技術を駆使した組織は、プロセスの自動化、顧客体験、セキュリティなど、多くの分野ですでにこの技術をリードしています。

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増加傾向に伴い、これら 5 つの業界は 2021 年に機械学習を導入してビジネス プロセスを変革する可能性があります。

健康管理

新型コロナウイルスの世界的大流行により、医療システムへの投資と最適化の重要性が浮き彫りになりました。機械学習は、医療提供者が詳細な臨床意思決定を行うために大量のデータを生成できるようにする最も有望なテクノロジーであると考えられています。機械学習は、医薬品の発見における膨大なプロセスを可能にし、長い発見と開発の時間を短縮し、全体的なコストを削減することもできます。また、医療提供システムを改善し、低コストで医療の全体的な質を向上させることもできます。将来的には、機械学習が臨床試験の重要な部分になると予想されています。機械学習は、製薬業界やバイオテクノロジー業界を含むあらゆる分野に大きな影響を与えるでしょう。

銀行および金融部門

銀行業界では、特に不正検出や自動化プロセスにおいて、高度な機械学習の使用例が数多く見られてきました。機械学習のアプリケーションは、取引、投資モデリング、リスク防止、顧客感情分析などの分野で積極的に検討されるでしょう。各国が主要な支払い方法としてデジタル取引に移行するにつれて、予測分析と組み合わせた機械学習は、金融機関が取引ライフサイクル全体にわたって取引効率を向上させる上で重要な役割を果たすことになります。銀行や金融機関も、競争の激しい環境で最新の状態を維持するために、機械学習テクノロジーを使用して銀行商品やサービスをカスタマイズします。

メディアとエンターテイメント

AmazonやNetflixなどのメディア大手は最近、データベースのコンテンツ消費チャネルを普及させています。世界的なパンデミックが最初に発生したとき、新しい消費モデルの必要性が高まり、企業は AI と機械学習の機能を活用して顧客に価値を生み出す必要がありました。このプロセスでは、より優れた推奨エンジンの開発、超ターゲット型サービスの提供、最も関連性の高いコンテンツのリアルタイムでの提示など、機械学習がメディアおよびエンターテインメント業界にとって極めて重要になります。予測モデリングは、顧客とタイムリーにコミュニケーションをとり、将来のニーズを予測し、適切な投資を行うための鍵にもなります。

小売・商業

小売業界はコロナウイルスのパンデミックにより大きな変化を経験しました。パンデミックにより、業界の多くの伝統的な慣行が混乱し、機械学習が変化を促進する重要な手段として浮上しました。実店舗や電子商取引企業の観点から見ると、機械学習は業界のサプライチェーンや在庫管理の改革、ユーザー行動の予測、トレンドの分析に役立ちます。動的価格設定は、競争の激しい市場で小売業者が成功するのに役立つ重要な機械学習アプリケーションです。

製造業

IoT デバイスはすでに業界に溢れており、今後も増加するばかりです。機械学習は、大量のデータによって生じるギャップを埋めるのに不可欠です。これは、自動化、データ接続、リアルタイムのエラー検出、サプライ チェーンの可視性、倉庫の効率化、コスト削減、資産追跡を提供しながら、業界の基盤として機能します。従来のプロセスを別にすれば、機械学習は今後、イノベーションと効率化に役立つでしょう。