人工知能 – 学習と問題解決 – @istockphot | PhonlamaiPhoto
人工知能 - ビッグデータによるスマートビジネス
2018年は、人工知能（AI）がビジネスと社会においてようやく正当な注目を集める年になるという兆候が数多く見られます。AI技術が業界全体やシステム全体を破壊し、それを予期していなかった分野も含め、AIがもたらす可能性は既に明らかです。AIがもたらす可能性は革命的です。.
AIについて議論する人は多いものの、AIとは何か、そしてそれが私たちにどのような影響を与えるのかを真に理解している人はほとんどいません。マイクロソフトの創業者でありITの先見者であるビル・ゲイツ氏は、今後20年以内にAI革命が起こり、雇用市場が根本的に変わると予測しています。現在人間が行っている作業は、ロボットやソフトウェアシステムに取って代わられる可能性があります。自動運転トラックやタクシーが街中を自律走行する交通物流などは、数あるAI革命のほんの一例に過ぎません。.
この開発の先駆者の一つはIBMのWatsonです。元々は音声認識用に設計されたこのシステムは、現在では世界中の無数のユーザーに、コミュニケーション、分析、診断といった用途で利用されています。一方、シリコンバレーの大手企業だけでなく、数多くのスタートアップ企業もAI開発に熱心に取り組んでいます。しかし、AIの推進力はIBMやGoogleのような企業だけではありません。イーロン・マスク氏（テスラ、スペースX）の支援を受け、10億ドルの寄付金を受けている非営利団体OpenAIも、人工知能の研究に取り組んでいます。OpenAIの目標は、誰もがAI技術にアクセスできるようにし、社会全体に恩恵をもたらすオープンソースAIを開発することです。.
AI – ビッグデータ技術
ビッグデータについて、特定のケースには当てはまらないにもかかわらず、早合点してしまいがちです。しかし、AIはまさに膨大な量のデータを消費する技術です。利用可能な情報が無限にあるため、スムーズなワークフローには高性能なソフトウェアシステムが不可欠です。.
AIの動作原理
- すべての情報と現在の状態はAIデータベースに記録されます。
- 統合されたフィルターにより、想像を絶する量のリアルタイム情報に非常に高速にアクセスできます。
- これらは、独自の（プログラムされた）基準に従って分類されます。
- 情報はもはやその内容に基づいて認識され、分析されるのではなく、そのパターンに基づいて認識され、分析されます。
- AIはデータに基づいて応答を整理し、アクションを決定します。
- 新しいデータが入力されれば増えるほど、システムは「学習」します（ディープラーニング）。
AIはビジネスの生産性を向上する
現在、自動化された生産システムにおいても、ソフトウェアが広く活用されているにもかかわらず、プロセスは依然として比較的厳格に定義されています。製造業における自律稼働デバイスの数は増加の一途を辿っていますが、AIの活用はプロセスチェーン全体に革命をもたらす可能性があります。これは、成長を続けるeコマースセクターをはじめとする様々なセクターが、増大する課題に対応するために、より柔軟で高速なシステムを求めていることを考えると、不可欠な要素です。しかし、AIが画期的な変化をもたらすのは産業界だけではありません。AIはデジタルサービス分野においても新たな基準を確立するでしょう。インテリジェントなデータ分析の原理は、企業におけるビジネスインテリジェンスに最適です。このソフトウェアは、Googleや提供されているデータベースなどを通じて、膨大な社内外のデータにアクセスできます。このような高度な機能を備えたBusiness Intelligence@AIは、以下の用途に最適です。
- 市場と競合分析
- オンラインマーケティングの最適化
この技術革命がカリフォルニアだけによって推進されていると考える人は間違いです。ドイツにも、顧客向けにAIベースのマーケティングソリューションを開発している革新的なITサービスプロバイダーが存在します。.
したがって、このシステムがオンラインマーケティングの改善について極めて正確な予測を行えるのも不思議ではありません。例えば、ユーザーのオンライン活動を分析することで、クライアントのソーシャルメディア投稿に最適なコンテンツとタイミングを予測できます。また、様々なチャネルを横断して最適なターゲットグループをフィルタリングするという問題にも答えることができます。これらの機能により、AIは、現在代理店がクライアントに高額な料金を請求している機能を担うことになります。これは、AIが適応しなければ市場から消滅するリスクのあるもう一つの業界です。.
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