事業主のための人工知能: 究極のガイド

公開: 2021-06-02

人工知能は、テクノロジーの世界で誰もが口にする言葉です。何年にもわたって、私たちはそれがSFの概念から、現実の問題の多くに対する利用可能な解決策に変わるのを見てきました. 音声アシスタントからソーシャルメディアアルゴリズム、Netflix のレコメンデーションエンジンに至るまで、AI は私たちの日常生活に存在しており、ほぼすべての人が何らかの形で AI について聞いたことがあるでしょう。

しかし、近年の最もホットなトピックの 1 つは、(驚くべきことではありませんが) ビジネスにおける人工知能の使用です。エグゼクティブの83%が AI を戦略的優先事項としており、テクノロジに対する期待は年々高まっています。

しかし、バズワードの背後にあるもの、正確にどのように使用されているのか、そして最も重要なこととして、有意義な方法でビジネスにどのように役立つのでしょうか?

この記事は、これらすべての質問などに答え、企業に最適な AI ソリューションを選択するのに役立つことを願っています。

まずは、基本から始めましょう。

AIとは

何十年にもわたっていくつかの異なる定義がありましたが、短く簡単にするために:

人工知能は、機械に人間の知性を模倣し、通常は人間が行うタスクを実行することを教えることを目的とした学際的な科学分野です。

人工知能を使用することで、以前は手動で実行する必要があったタスクを自動化しながら、プロセスをより効率的かつ最適化できます。

「人工知能」という用語には多くのトピックが含まれていますが、この簡単な説明は、この記事で取り上げるすべての事柄 (AI のサブセット、タイプ、さまざまな用途、およびビジネスにおけるそのアプリケーション) の幅広い基礎として役立ちます。

しかし、その前に、まず答えなければならない差し迫った質問が 1 つあります。

AIはどのように機能しますか？

AI の主な目標が、機械を私たち人間と同じように振る舞わせることであることはすでにご存じでしょう。では、もう少し掘り下げてみましょう。

人工知能のトピックにもう少し精通している場合は、定義に完全に適合する、いわゆる「真の AI」が実際に存在するかどうかについての時折の議論に出くわしたかもしれません。

そうです、「AI はモノなのか」という問いです。まだ議論の一部です。

現在、AI は膨大な量の情報とデータを使用して動作し、機械が学習してそれに応じて行動することができます。 高度な数学的アルゴリズムと計算のおかげで、AI は人間の脳と同様の方法でデータを処理できます。これは、分析するだけでなく、パターンから学習し、意思決定を行い、複雑な問題を解決できることを意味します。

AI は分析するだけでなく、パターンから学習し、意思決定を行い、複雑な問題を解決することもできます。

この概念をよりよく理解するために、AI が現在どのように金融で使用されているかを見てみましょう。過去の結果に関するデータを使用することで、AI はリスク評価を実行し、異常で疑わしい可能性のあるトランザクションを検出できます。

簡単に言えば、 AI が機能するためには何らかの入力が必要です。これが、「人工知能」という言葉にいまだに悩まされている理由です。人間とまったく同じように考え、行動し、実行できる機械は、(まだ)実際には存在しません。

私たちが現在実際に持っているものと、人工知能の先にあるものを完全に理解するには、この科学分野が何であるかを詳しく調べる必要があります.

AIの種類

人工知能を分類するにはさまざまな方法がありますが、最も重要な 3 つのタイプの AIに焦点を当てます。

狭い人工知能– 1 つのタスクのみを実行することに専念し、特定の制限の下で動作します。これは、私たちが慣れ親しんでいる AI であり、仮想アシスタントやチャットボットなど、日常生活で最も目にする可能性が高い AI です。
一般的な人工知能– 強力な人工知能としても知られている、これははるかに複雑な形の AI であり、機械が人間の知性と同等の能力を発揮できます。つまり、自分で問題を考えて解決することができます。現在のところ、強力な AI はまだ開発されていませんが、科学者は積極的にそれを可能にしようとしています。
人工超知能– 機械が自力で意識を獲得し、人間の能力を上回り、サイエンスフィクションのプロットが現実になる場所。言うまでもなく、センセーショナルな見出しが別の主張をしているとしても、人工超知能は現在のところ不可能です。

ご覧のとおり、AI の先にはまだ多くの可能性があり、そのうちのいくつかは実現されない可能性があります。 現在私たちが利用できる人工知能は依然として非常に印象的ですが、この分野の目標はそれよりもはるかに高いものです.

AI のエキサイティングな未来については、この記事の後半で詳しく説明しますが、今のところは、現在提供されているものに移りましょう。

AI のサブセット

人工知能は非常に広い用語です。フィールド自体にはさまざまな名前が付けられており、そのうちのいくつかは他のものよりもよく知られているかもしれません. サブセットはすべて人工知能の一部ですが、特定の問題の解決に焦点を当てており、AI 自体よりもはるかに狭い概念です。

AI の主なサブセットを 1 つずつ見ていきましょう。

機械学習 – 名前が示すように、機械学習とは、経験とデータの使用を通じて学習するよう機械に教えることです。簡単に言えば、ML はデータ内のパターンを認識することであり、そのおかげでマシンは関連する出力を生成できます。
深層学習– これは ML の一部であり、特定の複雑なモデル (深層人工ニューラルネットワーク) のおかげで機械が学習できます。ディープラーニングのおかげで、機械は多くの隠れたレイヤーを介してデータをフィルタリングできます。このプロセスは、人間の考え方に非常に正確に似ています。機械学習と深層学習の違いについて詳しく知りたい場合は、こちらの記事をご覧ください。
自然言語処理 (NLP) – 人間の言語に関連するすべてをカバーします: 文脈に応じた読み、書き、話し、通訳など。書き言葉または話し言葉のテキストの自動操作と理解を扱います。自然言語処理は、たとえば感情分析の目的で使用されます。
コンピュータービジョン– パターンを見つけてビジュアルから情報を抽出し、画像またはビデオの分析に基づいて実用的な洞察を得ることに重点を置いています。おそらく、コンピュータビジョンの最も人気のあるアプリケーションの 1 つである顔認識をよく知っているでしょう。
コグニティブコンピューティング– このサブセットは、人間の脳にできるだけ近い思考プロセスを模倣することに重点を置いており、人間と同じようにコンテキストを分析し、複雑な問題を解決するよう機械に学習させることを目指しています。

AI vs 機械学習 - 違いを覚えておきましょう!

人工知能と機械学習の定義がかなり似ていることに気付いたかもしれません。実際、AIという用語は、特に機械学習がより適切な場所で、長年にわたって頻繁に誤用されてきました.

ML は、機械が処理されたデータから知識を取得し、それに基づいて出力を生成できることに重点を置いていますが、人工知能は、人間と同じように「考え」、行動できる機械を扱います。

機械学習について知りたいですか？

もっと詳しく知る

さらに、機械学習は実際、人間の思考を模倣する AI アルゴリズムを作成するプロセスで最も重要な部分です。

用語を同じ意味で使用することは正確に間違っているわけではありませんが、人工知能ははるかに広い概念であり、機械学習はその特定のサブセットであることを覚えておく価値があります。

人工知能と関連する用語の概要がよくまとまっています (AI がどのように機能するかについてさらに詳しく知りたい場合は、記事を参照してください)。何が何であるかがわかったので、今度はこの記事の要点を説明し、次の質問に答えます。AI はビジネスにどのような利益をもたらすのでしょうか?

ビジネスにおける AI

2015 年から 2019 年の間に、人工知能ソリューションを実装する企業の数は270%増加し、このテクノロジーが提供する機会に期待する企業がますます増えています。

このセクションでは、AI が提供する主な可能性と利点、および需要の高いほとんどの業界における AI の現在のアプリケーションについて説明します。

AIの可能性

大騒ぎが何であるかを詳しく見て、ビジネスにおける AI の可能性のあるアプリケーションを見てみましょう。最も明白なものから、これまで気付いていなかったものまであります。

レコメンドシステム

これはおそらく、私たちが最も慣れ親しんでいる AI ソリューションです。 機械学習に基づくレコメンデーションシステムは、ユーザーのニーズや興味に最も適した製品やサービスの提案をユーザーに提供できます。もちろん、これらの提案は、ユーザーの行動や経験について収集されたデータに基づいています。

Amazon がどの製品があなたに適しているかを正確に知っているように見えることについて考えたことはありますか? または、Netflix があなたの路地にぴったりであることが判明した番組を推薦したときのことを覚えていますか? これはまさにアルゴリズムの仕事です。サービスとの以前のやり取りに基づいて、ユーザーが最も興味を持っていることを予測できます。

顧客分析

パーソナライゼーションが顧客の獲得と維持の成功の鍵であるということは、正確には速報ではありません。 顧客分析は、特定の顧客グループに関するデータ駆動型の洞察を得ることに重点を置いており、企業がユーザーベースのニーズに正確にメッセージを向けることを可能にします。

可能な限り詳細で関連性の高い情報を取得するために、予測分析と顧客セグメンテーションという 2 つの ML を活用したソリューションを組み合わせます。

チャットボット

ウェブサイトやアプリにチャットボットを実装することで、企業は従業員の作業負荷を軽減しながら、ユーザーが年中無休でカスタマーサービスを利用できるようになる絶好の機会を得ることができます。何人の顧客が「並んで」待っていても、応答は即座に得られます。

それだけではありません。チャットボットを使用することで、サービスの改善が必要な点についてクライアントからフィードバックを収集するためのシンプルかつ効率的な方法も得られます。

画像認識

私たちは非常にビジュアル指向の世界に住んでおり、人工知能はそれをより理解するのに役立ちます. 画像認識は、顔認識からアクセス制御、視覚データの整理と分類に至るまで、さまざまな方法でビジネスで使用できます。

画像認識を実際に使用するには、当社のポートフォリオにある Planter アプリをチェックしてください。これは、写真を見るだけで適切な植物を識別するのに役立つソリューションです!

解約予測

予測分析の一部である、機械学習を利用したチャーン予測は、ビジネスのどこを改善する必要があるかをよりよく理解するのに役立ちます。 これは、企業が厳しい現実に直面し、次の質問に答えるのに役立ちます。つまり、どの顧客がサービスの使用をやめる可能性が高く、その理由は?

ML アルゴリズムを使用してすべての関連データを分析することで、顧客維持率を大幅に向上させ、クライアントとビジネス全体に関する貴重な洞察を得ることができます。

価格予測

製品に適切な値札を付けるのに問題がありますか? AI を利用した価格予測を使用すると、製品のコストを評価して、市場とターゲットユーザーに適合させることができます。予測は、顧客の行動、競合他社のオファー、製品の需要などの徹底的な分析に基づいています。

価格予測を使用することで、企業は適切なタイミングで最も合理的なオファーを提示することで、クライアントとの信頼とエンゲージメントを構築できます。この AI ソリューションは、たとえば、航空券の予測に使用する航空旅行会社の間で非常に人気があります。

テキスト分析

大量のドキュメントや構造化されていないテキストは、何を探すべきかわからない場合、すぐに混乱してしまう可能性があります。ここでテキスト分析の出番です。これは、整理されていない言葉の混乱から貴重な洞察とパターンを明らかにするのに役立ちます。

テキスト分析の最も一般的な用途の 1 つは、感情分析です。これは、言葉の背後に隠された意味と感情を検出することを扱い、クライアントの考えや意見をよりよく理解するために企業によって使用されます。

お客様のビジネスに最適な AI ソリューションを知りたい場合は、お気軽に当社の専門家にお問い合わせください。

AIのメリット

これらの可能性はすべてクールでエキサイティングに聞こえますが、ビジネスオーナーはそれらを実装することで何を得るのでしょうか?

まあ、たくさんあります！

自動化されたプロセスと運用

これはおそらく最も明白であり、同時に、AI がビジネスにもたらすことができる最も重要なメリットです。 AI は、以前は手動で行われていたタスクを最適化および自動化することで、企業がより効率的に作業できるようにし、結果として貴重な時間を節約できるようにします。

データ主導のビジネスインサイト

データを分析することは、企業の問題点に対する適切なソリューションを見つけ、ビジネスの成長を確保するために不可欠です。しかし、大量のデータを理解することは、手作業では面倒で困難な作業になる可能性があり、まさに人工知能が助けになります。企業が新しい機会を特定し、顕著な改善に道を開くのに役立ちます.

パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス

ターゲットオーディエンスをよりよく理解したいですか？顧客の行動分析、製品の推奨、顧客のセグメンテーション、ターゲティングの改善など、AI を活用したこれらのソリューションはすべて、顧客が望むものを適切なタイミングで確実に提供できるようにします。

顧客サービスの向上

すでに述べたように、チャットボットはいつでも利用可能で、ユーザーからの質問に答える準備ができているため、顧客サービスの改善に関しては真の AI ヒーローです。しかし、行動分析は適切なメッセージを形成し、マーケティング効果を向上させるのにも役立つことを忘れないでください.

精度の向上

企業のプロセスをAIで自動化することで、ヒューマンエラーの可能性を減らすことができます。機械は間違いを犯しにくいことが証明されているだけでなく、AI ソリューションを使用することで、実際の従業員は定型業務に費やす時間を減らし、より差し迫った問題に集中できるからです。

業界全体の AI アプリケーション

よし、基本原理、可能性、利点はわかった。では、さまざまな業界で AI がどのように機能するかを見てみましょう。

このテクノロジーは、基本的にどの業界でも何らかの形で適用できますが、人工知能の助けを借りて真に革命を起こしたものもあります. この記事では、次のことに焦点を当てます。

私たちは多くの業界で働いています

あなたのものを見つけてください！

健康管理
eコマース
ファイナンス
エンターテイメント
トラベル
マーケティング

私たち全員にとって最も重要なものからリストを始めましょう…

健康管理

AI はすでにヘルスケア業界を大きく変えるのに役立っており、テクノロジーの将来の使用に対する期待は日々高まっています。

ヘルスケア業界が本当に恩恵を受けているのは、機械学習アルゴリズムです。それらは、放射線学の分野で、例えば病変を癌性または非癌性のいずれかに分類するために使用されます。

大規模な医療データセットを処理する能力のおかげで、アルゴリズムは早期の病気の検出と予測、および個別化された治療の開発にも使用できます。

eコマース

製品レコメンデーションシステムは、e コマースにおける真のイノベーションであり、eBay や Amazon などの業界最大のプレーヤーが最大限に活用しているシステムです。

それだけではありません。人工知能は、顧客の行動 (カードの放棄など) の分析、製品説明の自動生成、価格の最適化、そしてもちろん、チャットボットを介したカスタマーサービスとエクスペリエンスの向上にも使用されます。

ファイナンス

AI が金融業界にもたらした改善の中で、最も重要なのはセキュリティです。

人工知能ソリューションを実装することで、金融機関は疑わしいアクティビティの検出から利益を得ることができるようになりました。これにより、特にリスクの高い地域で銀行が数億ドルを節約できます。

ここでの最大の勝者はおそらく保険分野であり、人工知能が正確な信用スコアリングと即時の物的損害評価を提供します。

エンターテイメント

…ええ、それらのレコメンデーションシステムについては、もう一度言及する必要があります。

エンターテイメントサービスは、ユーザーのエンゲージメントを維持することで成功します。それはまさに、本、音楽、映画などの的を絞った提案が行っていることです。 Spotify や Youtube などのお気に入りのアプリを閲覧しているときに、それらに遭遇したことがあるかもしれません。

エンターテイメントアプリケーションの場合、AI ソリューションを使用することの大きなメリットは、コンテンツ管理にあります。アルゴリズムは、攻撃的または不適切なコンテンツを見つけて、自動的にフラグを立てたり削除したりできます。

エンターテインメントは、ユーザーの真の感情と態度を知ることが最も魅力的な体験を生み出すのに役立つため、センチメント分析から最も恩恵を受ける業界でもあります。

トラベル

e コマースと同様に、旅行業界はチャットボットの使用から多くの利益を得ています。クライアントは旅行についてできるだけ早く通知されることを望んでおり、24 時間年中無休のカスタマーサービスが利用できることは双方にとって大歓迎です。

ここでもパーソナライゼーションが鍵となります。旅行業界は AI を最大限に活用して、クライアント向けにパーソナライズされた旅行計画やホテルのおすすめを開発しています。 booking.com プラットフォームは、AI と ML ソリューションを使用して個々の旅行者に適したサービスを提供する業界リーダーの非常に良い例です。

マーケティング

自動化は、マーケティング業界の誰もが気にかけていることですが、それには正当な理由があります。過去数年間、AI と ML は、マーケティング担当者がデータ駆動型の洞察を使用してユーザーをより適切にターゲティングし、自動化された A/B テストを実行し、Google が行ったように PPC 広告の作成にも使用するのに役立ちました。

次は何ですか？ AIの未来

人工知能は刻一刻と進化しており、未来が実際にどうなるかを予測することは困難です。とはいえ、すでに特定できる非常に明白な傾向がいくつかあります。

自動運転車の可能性についてまだ聞いていない場合は、近い将来にそうなる可能性が高いでしょう。 2021 年には、ALKS (自動車線維持システム) を搭載した車が英国の公道を走ることが承認されました。 ただし、運転免許証が不要になり、ハンドルを AI に任せるには、まだ何年もかかるでしょう。

AI への期待がおそらく最も高い業界はヘルスケアであると以前に述べました。テクノロジーが進化するにつれて、診断はより迅速かつ正確になり、治療は個人に最も適したものになり、管理タスクは完全に自動化される可能性があり、医療専門家にとって大きな喜びとなります. AIで強化されたロボットがいつか手術を行えるようになるという希望さえありますが、現時点では、それは未来への願いにすぎません.

AI は、私たちの家庭、職場、そして私たちの自由時間の過ごし方にますます巻き込まれるようになるでしょう。

私たちの日常生活は？家庭、職場、自由時間の過ごし方に AI がさらに絡み合うことは間違いありません。 AI を利用した音声アシスタントはさらに高度になり、広く使用されるようになり、「スマートホーム」が標準になるでしょう。全体として、人工知能は私たちの生活をより快適にすることを目指しています。

グローバリゼーションの時代において、AI が将来私たちにもたらす最もエキサイティングな約束の 1 つは、さまざまな言語でのコミュニケーションを容易にすることです。技術が文脈とニュアンスをよりよく理解し、正確な翻訳を行うことを学習するので、誤解されることを心配することなく、2 つの異なる言語で会話できるようになります。

ビジネスのメリットは何ですか？

AI はすでにビジネスの世界を変えつつあり、現在の傾向は近い将来も遠い将来も続くと予想できます。会社のほとんどの管理プロセスと反復的なタスクが自動化され、マーケティング活動がデータ駆動型の洞察のおかげで細部まで考慮される世界を考えてみてください。

将来についてさらに正確な予測を行うことができ、どこが欠けているかを正確に特定できます。絶え間なく進化するテクノロジーがいくつかの優れたデジタル製品のアイデアに取って代わられることは言うまでもありません。そのため、常に新しい AI の可能性に注意する必要があります。

概要

この記事では、AI とは何か、AI がどのように機能するか、その主なタイプとサブセットは何かを定義しました。ビジネスにおける AI の主な用途、起業家に AI がもたらす可能性とメリット、現在さまざまな業界で AI がどのように適用されているかについて説明しました。また、人工知能の未来と、まだ私たちの前にある機会についても検討しました。

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