2022 年の 5 つの主要な AI と機械学習のトレンド

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人工知能と機械学習の分野では、企業が今から準備しておくべき大きなトレンドがいくつか生まれています。

人工知能と機械学習は、企業の目標達成、重要な意思決定の促進、革新的な製品やサービスの創出を支援することで、テクノロジー業界の主要な部分になりつつあります。

研究機関の予測によると、2022年までに各企業は平均35件の人工知能プロジェクトを実施すると予想されています。世界の人工知能および機械学習市場は、2022年までに年平均成長率44%で成長し、市場収益は90億ドル増加すると予想されています。

近年、人工知能と機械学習の技術は多くの進歩を遂げてきました。ここでは、2022 年に出現する AI と機械学習の主要なトレンドの一部を紹介します。これらは、市場がどのように制御されるかについてのアイデアを提供します。

1. AI、データサイエンス、機械学習はハイパーオートメーションにおいてますます重要な役割を果たす

ハイパーオートメーションとは、高度なテクノロジーを使用してタスクを自動化するプロセスです。デジタル プロセス オートメーションやインテリジェント プロセス オートメーションとも呼ばれます。

多くの企業は大量のデータを処理する必要があり、データ抽出には自動化されたテクノロジーを使用する必要があります。データ サイエンスと分析はあらゆるところに存在します。データ サイエンス ツールがよりアクセスしやすく導入しやすくなったため、データ サイエンス生成の新しい時代に入りました。

データ サイエンティスト、エンタープライズ アーキテクト、機械学習サイエンティスト、アプリケーション アーキテクト、データ エンジニアなどは、市場で需要が高い職業の一部です。データサイエンスは、金融会社、製造会社、保険代理店、マーケティング会社など、さまざまな業界で活用されています。

企業は収益を増やすために、調査にインテリジェントな自動化を活用しています。

ハイパーオートメーションで一般的に使用される高度なテクノロジーには、次のものがあります。

• ロボティックプロセスオートメーション。
• 人工知能。
• 機械学習。
• 認知プロセスの自動化。
• インテリジェントなビジネス プロセス管理ソフトウェア。

コンセプトは、狭いユースケース向けに設計されたスクリプトベースのツールを使用するのではなく、適切なテクノロジーを組み合わせて、企業のプロセスを簡素化、設計、自動化、管理することです。

ビジネスオペレーションにハイパーオートメーションを導入する方法をいくつか紹介します。

• より優れた顧客サポート: より優れた顧客サポートを提供するには、顧客からの電子メール、質問、問い合わせに応答することが含まれます。企業は会話型 AI とロボティック プロセス オートメーション (RPA) を組み合わせて、顧客の問い合わせへの応答を自動化し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。
• 従業員の生産性の向上: 時間のかかるプロセスを自動化することで、企業は従業員の手作業を減らし、生産性を向上させることができます。
• システム統合: ハイパーオートメーションは、企業がプロセス全体にわたってデジタル テクノロジーを統合するのに役立ちます。

2. サイバーセキュリティアプリケーションにおけるAIと機械学習の活用

人工知能と機械学習技術は、情報セキュリティの重要な部分になりつつあります。多くの企業が人工知能と機械学習の助けを借りて、サイバーセキュリティをより自動化し、リスクのないものにするための新しい方法を開発しています。人工知能は、企業がクラウド移行戦略を強化し、ビッグデータ技術のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

実際、2026年までに、サイバーセキュリティ市場では、AIと機械学習の活用により382億ドルの収益が見込まれます。

AI と機械学習がサイバーセキュリティを向上させる方法:

サイバーセキュリティには多くのデータポイントが関係します。したがって、AI はサイバーセキュリティにおけるデータのクラスタリング、分類、処理、フィルタリングに使用できます。

一方、機械学習は過去のデータを分析し、現在と将来に最適なソリューションを提供することができます。サイバーセキュリティシステムは過去のデータに基づいて、脅威やマルウェアを検出するためのさまざまなパターンに関する指示を提供します。したがって、人工知能と機械学習を採用することで、サイバー攻撃に効果的に対抗することができます。

AI と機械学習を利用して大量のデータを分析する方法は次のとおりです。

• 人工知能と機械学習を使用してデータを特定のパターンで整理すると、企業はさまざまなデータセットを相関させ、脅威をスキャンできるようになります。
• データ保護テクノロジーを監査して、設定した制限が有効かどうかを確認すると、ユーザーとデータを保護するのに役立ちます。
• 人工知能と機械学習を利用することで、企業は大量のデータをスキャンするセキュリティ プラットフォームを構築し、マルウェアや脅威を検出できるようになります。

3. AIと機械学習とIoTの交差点

人工知能と機械学習は、IoT デバイスとサービスをよりスマートかつ安全にするためにますます利用されるようになっています。

ガートナーによると、2022 年までに企業の IoT プロジェクトの 80% 以上が人工知能と機械学習を取り入れるようになるとのことです。

モノのインターネットは、すべてのデバイスをインターネットに接続し、収集されたデータに基づいてさまざまな状況に対応できるようにします。この文脈において、AI と機械学習の重要性は、データから迅速に洞察を導き出す能力にあります。スマート センサーやデバイスによって生成されたデータ内のパターンを自動的に認識し、異常を検出します。この情報には、温度、圧力、湿度、空気の質、音、音声認識、コンピューター ビジョンに関するデータが含まれます。

AI と機械学習が IoT と交差する可能性がある主な領域は次のとおりです。

• ウェアラブル: ウェアラブルには、フィットネスおよび健康トラッカー、心拍数モニタリング アプリケーション、スマートウォッチ、AR および VR ゴーグル、ワイヤレス ヘッドフォンなどの AIoT を使用した AR/VR デバイスが含まれます。
• スマートホーム: これらのデバイスには、ユーザーの習慣を学習して家庭のサポートを提供する照明、サーモスタット、スマートテレビ、スマートスピーカーが含まれます。
• スマート シティ: AIoT は、都市をより安全で住みやすい場所にするために使用されます。たとえば、スマートグリッド、スマート街灯、スマート公共交通機関施設などです。
• スマート インダストリー: AIoT は、運用、物流、サプライ チェーンを最適化するためのリアルタイム データ分析に使用されます。

4. ビジネス予測と分析

人工知能と機械学習の実装によるビジネスの予測と分析は、これまでの方法やテクノロジーよりもはるかに簡単であることがわかりました。

人工知能と機械学習の助けを借りて、何千もの行列を考慮して、より正確な予測と分析を行うことができます。たとえば、フィンテック企業は AI を活用して、市場の状況や消費者の行動に応じてさまざまな通貨の需要をリアルタイムで予測します。フィンテック企業が需要に応じて適切な量の供給を確保するのを支援します。

5. 拡張知能の台頭

拡張知能とは、機械と人間を融合して認知能力を向上させることです。

ガートナーによると、2023 年までにインフラストラクチャおよび運用チームの 40% が AI 強化の自動化を使用して IT の生産性を向上すると予想されています。実際、2022 年までにデジタルワーカーの貢献は 50% 増加するでしょう。

拡張インテリジェンスは、プラットフォームがさまざまなソースから構造化データと非構造化データの両方を含むあらゆる種類のデータを収集し、顧客の完全なビューとして提示するのに役立ちます。

金融サービス、ヘルスケア、小売、旅行などの業界は、拡張インテリジェンスを活用している業界の好例です。

結論

上記は、2022 年に人工知能と機械学習が重要な役割を果たす 5 つの主要なトレンドです。含まれる可能性のあるその他の機能としては、音声アシスタントにおける機械学習やデジタルデータの規制などがあります。

高度な AI と機械学習ソリューションにより、さまざまな業界の組織はストレスを予測し、迅速な選択を行うことができます。複雑なタスクを管理し、正確性を維持することはビジネスの成功に不可欠であり、進化する業界の動向により、AI と機械学習のトレンドの重要性がさらに高まります。