状況を一変させた 2021 年の 4 つの破壊的な AI トレンド

公開: 2024-02-16

人工知能はどこに行っても普及しています。ビジネス、健康、エンターテイメント、ナビゲーション、製造、物流など。 AIは何らかの形で影響を与えています。

世界がパンデミックによって苦しんでいたとき、人工知能は医療業界の作業プロセスをスピードアップする上で重要な役割を果たしました。

過去においても、AI と機械学習は、私たちの日常の家事のやり方を変えるのに役立つテクノロジー、デバイス、メカニズムの作成に役立ってきました。カーテンを開けるなどの些細な作業も、AI の助けを借りて実行できるようになりました。魅力的ですね。

世界の AI 市場価値は 2025 年までに 1,260 億ドルを超えると推測されており、Global New Wire レポートは 2021 年から 2026 年までの年間 CAGR が 35.6% であると予測しています。

機械学習は AI の主要コンポーネントの 1 つです。ユーザーの行動の理解、推奨事項の提供、重要な分析データなど、影響力の高いサービスの提供に役立ちます。

企業は AI とその関連テクノロジーを利用して、在庫の最適化、価格設定の推奨、顧客サービス分析、販売と需要の予測などのテクノロジーを実装することで、より高い収益を生み出し、テクノロジー対応サービスの包括的なカバーを提供しています。

AI はあらゆる業界で運用能力を備えていますが、一部の分野では他の分野よりも AI ベースのイノベーションが多く見られます。

ここでは、ビジネスに活用すべき 2021 年の 5 つの AI トレンドを紹介します。

2021 年の AI トレンド

自然言語処理

自然言語処理 (NLP) は、マシンやシステムが非構造化データを理解できるようにする技術です。その結果、機械は人間のコミュニケーション方法を模倣して、テキストまたは音声で応答することができます。

言い換えれば、AI を活用した NLP は、人間と同じように、テキストや話し言葉を理解する能力をコンピューターに転送します。私たちが他の人とコミュニケーションをとるのと同じように、NLP はマシンが同じ品質を持つのに役立ちます。

大きなテキストや、記事、ブログ、レポート、さらには電子メールに含まれるあらゆる情報の処理と分析に役立ちます。

NLPで何ができるのか？

音声認識: Siri や Google アシスタントに見られるような Speech-to-Text サービスを提供します。

品詞タグ付け: 品詞を理解することで、文内の特定の単語/フレーズを認識するのに役立ちます。音声タグ付けは、文法タグ付けとも呼ばれます。

感情分析: NLP は、テキスト内の言語を実際に理解することで、テキスト内の感情を特定するのに役立ちます。皮肉、混乱、感情などの主観的な性質を強調することができます。

これらの要素を日常の技術アプリケーションやシステムに組み込むことで、スパム検出、機械翻訳 (Google 翻訳)、チャットボット、仮想エージェント、ソーシャルメディア感情分析、テキスト要約などの対策を実装できます。

生成事前トレーニング済みトランスフォーマー (GPT)

GPT の最初のバージョンは 2018 年にリリースされ、1 億 1,700 万のパラメーターが含まれていました。 GPT-2 は 15 億のパラメーターを備えて 2019 年に登場しました。 GPT-3 には 1,750 億個のパラメータがあるため、より良い選択肢になります。

GPT テクノロジーはイーロン・マスク氏の OpenAI の発案であり、「安全な汎用人工知能 (AGI) への道を発見し、実現する」という使命を担っています。

GPT は、深層学習を利用して人間のようなテキストを厳選する自己回帰言語モデルに基づいて動作します。簡単に言うと、「次に何が起こるか」を予測するオートコンプリートプログラムです。

GPT-3 が実際に動作している最良の例の 1 つは、Guardian に掲載されたこの記事です。 GPT-3 は、人間がどのようにコミュニケーションし、膨大な英語の文章を処理するかを理解するため、これまでで最も強力な言語モデルと考えられています。

GPT-3 はニューラルネットワークを使用して、言語のルールを理解しながら新しい文パターンを作成および発見します。

記事、ブログ、ソーシャルメディア投稿、電子メール、その他多くのコンテンツ形式を作成するための AI を活用したツールがいくつかあります。これらのツールの 1 つである「SEO アシスタント」は、Scalenut によって構築および採用されており、コンテンツクリエーターやマーケティング担当者がオーダーメイドのコンテンツを制作し、新しいコンテンツのアイデアを生成するための AI アシスタントとして提供されます。

ヘルスケアにおける AI

新型コロナウイルスのパンデミックにより、他の分野での AI 主導のイノベーションの速度が低下し、世界的な危機の中でより良い医療ソリューションを見つけることに方向転換しました。より優れたヘルスケアソリューション、健康状態の監視、管理、遵守の提供により、業界に驚くべき変化が起こることが予想されます。

AI は、ヘルスケアおよび医療業界が病気の発見率を迅速化し、平均余命を延ばし、医療サービスへのアクセスを高め、患者エクスペリエンスを向上させるイノベーションを実現するのに役立ちます。

このほか、医療以外のシステムやサポートシステムにもAIが活用されています。前者では、病院のスタッフは AI を活用したシステムを使用して管理データを処理および整理できます。文書処理、記録保持、保管、データへのアクセスを迅速に行うのに役立ちます。

サポートシステムとして、医師や検査技師は AI の機能を利用して MRI スキャン、X 線、CT スキャンを分析し、より迅速な結果を得ることができます。 Virtum は、画像分析とスクリーニングに AI がどのように使用されるかの一例です。

アートにおける AI

これは、人工知能の最も予想外であまり知られていないアプリケーションの 1 つかもしれません。オリジナルコンテンツの作成やパターンの発見は AI の通常の使用例となっていますが、感情や感傷に満ちたアートの制作は新しいものであり、探求する価値があります。

AIを利用して作られたアートは合成メディアと呼ばれます。ここでは、アーティストが AI を使用して結果を自動化したり、既存のメディアやアートワークの制作システムを改善したりします。

この絵画は、The Painting Fool と呼ばれる AI を活用したツールを使用して作成されています。

計算的創造性は、アートにおける AI の別のサブフィールドを表します。この場合、コンピュータプログラムは芸術的思考と行動の創造的な要素を再現します。

ディープフェイクは、AI の邪悪なバージョンではありますが、人間のような感情、声、行動、言動を作成する際のこのテクノロジーの創造性と応用可能性の長さを描いています。しかし、同じテクノロジーを使用してディープフェイクをリバースエンジニアリングし、改ざんされた画像、ニュースの洞察、ビデオを特定する Sensity のようなスタートアップ企業もあります。

視覚芸術以外にも、確率的アプローチと呼ばれる AI ベースのシステムを使用して音楽を作曲することもできます。 Brain.fm のようないくつかの新興企業は、すでにこのテクノロジーを次のレベルに引き上げています。

ディープアナリティクスとハイパーオートメーションにおける AI

自動化されたワークフローの作成は、これまでのところ、AI の最も素晴らしい使用例の 1 つです。ここでも、AI と NLP が連携して、人間の介入なしで効果的に機能するビジネスプロセスを構築します。

業務やシステム内で AI を使用している企業は、AI を活用するための十分な計画があれば、ビジネス価値が向上します。下の画像では、AI を使用している企業と AI を使用していない企業の違いがわかります。

日常のビジネスプロセスを自動化し、人間の介入を減らすシステムは、エラーの範囲が減るという利点があります。継続的に実装すると、誤差の範囲がさらに減り、ビジネス成果の向上につながります。

たとえば、Amazon が使用している製品推奨の単純なプロセスは、総売上の 35% を押し上げています。

結論

こうした AI のトレンドは、ビジネスを行ったり、周囲の世界とやり取りしたりするための新しい方法を生み出すだけでなく、既存のシステムや運用の限界を押し広げています。

AI を使用する企業は、群衆からの差別化を図ります。全体的なパフォーマンスが向上し、作業プロセスがより合理化され、リソースがより最適化されます。

AI は作業プロセスの改善に加えて、リスクの予測と軽減にも使用され、企業が望まない問題や不測の事態から利益、ワークフロー、業務を守るのに役立ちます。

AI の最も優れている点は、その柔軟性です。 AI を業務に活用するための適切なリソースがあれば、ユーザーの要件に応じて構築できます。

要約すると、私たちがこの分野で観察している多くのイノベーションを考えると、人工知能は定着していると言えます。