2021 年の AI イノベーション トレンド トップ 10

人工知能は、人々の日常の仕事や生活を変えるテクノロジーとイノベーションに関して、最もホットなトレンドの 1 つです。一方では、人工知能の革新的なトレンドが生まれ、他方では、人類に多くの雇用機会が生み出されました。近年、人工知能の革新的なトレンドは、ヘルスケア、自動車、製造、金融など、複数の業界で大規模なブレークスルーを推進すると期待されています。機械学習アルゴリズム、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）、サイバーセキュリティなどを通じて、生産性を向上させ、企業の従業員を支援するための重要なテクノロジーとなっています。高度なテクノロジーの急速な成長と人工知能の実装により、近い将来、テクノロジー主導の世界は変革する可能性があります。

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2021年に知っておくべき10のAIイノベーショントレンド

（１）会話型AI

会話型 AI チャットボットは、顧客の行動をより深く理解し、企業の顧客エンゲージメントを向上させるために不可欠です。これらの AI モデルは、機械学習アルゴリズムと自然言語処理 (NLP) を活用して、人間のコマンドを効果的に理解します。

（２）医療業界における多様な労働力

ヘルスケア業界は、医師や看護師の生産性を向上させるために高度な AI イノベーションを導入した主要分野の 1 つです。ハイブリッド労働力は、人間とハイテク機械の相互作用を伴い、患者の病気、腫瘍、その他の状態を早期に検出します。これらのアプリケーションは、医師が極めて正確な患者レポートを提供し、緊急アラートを生成するのに役立ちます。人工知能と機械学習アルゴリズムは、患者のリアルタイムデータを活用し、結果を効果的に予測して患者の命を救います。 VR および AR 機能を備えた外科用ロボットは、医学生が仮想患者に対して仮想手術を行う際に指導を行っています。

（３）人工知能チップ

AIチップの発明は、高帯域幅メモリを通じてサーバーの最適化とセキュリティ管理の向上を図ることを目的としています。 AI ハードウェアは機械学習アルゴリズム専用に構築されており、ハイテク企業がより迅速かつ手頃な価格で業務を遂行できるようにします。いくつかの大手 AI チップ スタートアップ企業は、約 40 GB のオンチップ メモリを搭載し、1 秒あたり 1 ペタバイトの演算を実行してコンピューティングを高速化できるハイテク AI チップを開発しています。

（4）量子コンピューティングのための人工知能

人工知能と機械学習アルゴリズムを既存のコンピュータ システムに統合することで、量子コンピューティングが発明されました。これらの高度なコンピュータ システムは、量子ビットを使用して、複雑な問題を短時間で解決できます。量子コンピューティングは、複数のリアルタイム データ セットを解釈して、今後数年間でより有意義なビジネス インサイトを予測することもできます。人工知能は、従来のコンピューターをスマートで信頼性の高いコンピューターに変革しています。

（５）強化学習のための人工知能

強化学習は、ディープラーニングと機械学習アルゴリズムを使用して、近い将来に顧客体験を向上させます。一部のロボットは環境と相互作用し、何らかの行動パターンを観察し、それに応じて反応して長期的な報酬を最大化します。機械学習アルゴリズムとロボティックプロセスオートメーション (RPA) を実装するには、複数のデータセットが必要です。

（6）自然言語処理

近年、一部のテクノロジー企業が提供する仮想ホームアシスタントのおかげで、自然言語処理 (NLP) の人気が高まっています。自然言語処理 (NLP) の助けにより、人間は自然な言語とアクセントを使用して機械やロボットとコミュニケーションをとることができます。機械翻訳、プロセスの説明、チャットボット、その他多くの機能に機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

（7）サイバーセキュリティ人工知能

人工知能は最先端のテクノロジーを活用して、世界をデータ駆動型の文化へと変革しています。しかし、多数のハッカーが脆弱なマシンを探してサイバー攻撃を仕掛け、ランサムウェアを使ってフィッシング攻撃を実行しています。ネットワーク セキュリティが最小限の場合、機密データが漏洩する大きなリスクがあります。 AI テクノロジーは、ハイテク サイバーセキュリティを通じて、悪質な詐欺や不正行為から機械を保護します。 AI 対応フレームワークは、マシン内の異常なアクティビティや不規則性を自動的に検出し、データ侵害を阻止します。

（８）顔認識

人工知能と機械学習アルゴリズムの組み合わせにより、スマートデバイス上の顔認識技術が発明されました。スマートフォンの保護だけでなく、企業向けの生体認証システムもカバーしています。ビジネス業務のデジタル変革により、世界中で顔認識アプリケーションに対する需要が高まっています。また、悪意のあるハッカーに対する安全な防御を確保するために、オンライン取引を実行するためにも使用されます。人工知能と機械学習アルゴリズムは、画像やビデオからのリアルタイムデータをデータベース内の既存の情報と比較して、適切なアクションや人物を検出します。

（9）説明可能な人工知能

説明可能な AI は、すべての企業が追随すべき、世界市場における今後の AI イノベーション トレンドの 1 つです。これにより、すべての企業は、複雑なデータからソリューションを生成するために使用される機械学習アルゴリズム フレームワークを関係者に公開できるようになります。企業にとって、機械学習モデルとニューラル ネットワークが何を行うのかを明確に理解することは非常に重要です。説明可能な AI は、適切な説明可能性と説明責任を通じてエンドユーザーの信頼を育むために不可欠です。

（10）ロボティックプロセスオートメーション（RPA）における人工知能

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、従業員に代わって反復的なタスクを自動化することで、企業のワークフローを強化します。ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) と AI の連携により、自動化とタスク完了をまったく新しいレベルに引き上げることができます。これら 2 つの画期的なテクノロジーにより、人間の介入やエラーなしに、多数の面倒なプロセスを実行できます。ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、従業員が他の重要かつ価値の高い作業を完了し、ビジネスの生産性を向上させるのに役立ちます。