公開：2025年3月6日 /更新：2025年3月6日 - 著者： Konrad Wolfenstein
マクドナルド＆ゴールドマンサックスの人工知能：業界の驚くべきAI攻撃 - 創造的なイメージ：Xpert.Digital
サイエンスフィクションから現実まで：現代世界におけるAIの力
ユビキタスインテリジェンス：人工知能がどのように私たちの世界を再設計したか
人工知能（AI）は、研究所や大学原産の技術の息をのむようなペースで、現代経済と社会の不可欠な部分に発展しました。かつてはサイエンスフィクション映画や小説の未来的なビジョンとして存在していたものは、現在では現実であり、経済のほぼすべてのセクターに浸透し、私たちの生活、仕事、相互作用の方法を根本的に変えています。この変化は、単なる技術の進歩ではなく、今日の数十年間で私たちの世界を変化させる可能性を秘めた深い社会的変化です。
AIの台頭は突然の現象ではなく、数十年にわたる研究開発の結果です。基本は1950年代に提起されましたが、近年、コンピューティングパワーの指数関数的な成長、膨大な量のデータ（ビッグデータ）の可用性、および機械学習分野の進捗状況により、KIは彼女の可能性を完全に発展させました。これらの要因により、データのパターンを認識し、意思決定を行い、さらには創造的であることができる複雑なアルゴリズムを開発することが可能になりました。
今日、私たちは私たちの人生のすべての分野でAIの影響を見ています。ソーシャルメディアフィードをキュレートし、パーソナライズされた広告を表示するアルゴリズムから、スマートフォンの仮想アシスタントに新しい映画や音楽を提案する推奨システムを通じて、私たちの質問に答えてUS-AIのタスクを行うことは、すでにデジタル日常生活の不可欠な部分です。ただし、AIの商業化と統合は、これらの日常的なアプリケーションをはるかに超えており、企業のビジネスモデル、産業の効率性、テクノロジーとの対話方法を根本的に変えます。
に適し：
激動の金融セクター：効率と革新の推進力としてのAI
金融セクターは、AIテクノロジーの適応と商業化の先駆者の1つであることが証明されています。伝統的にデータ分析、リスク管理、迅速な決定に基づいている業界は、プロセスを最適化し、コストを削減し、新しいサービスを開発するために、AIの計り知れない可能性を早期に認識しています。コロン銀行、投資会社、保険、フィンテックの新興企業は、AIソリューションに大規模に投資して、競争上の優位性を確保し、急速に変化する市場の増加する要件を満たしています。
金融セクターにおけるAIの変革力の印象的な例は、Goldman Sachs Investment Bankingを提供します。 AIサポートのおかげで、2週間にわたって約6人の従業員のチームを2週間にわたって約6分で連れて行くことができました。この自動化により、専門家は繰り返しのルーチンタスクから解放され、実際の競争上の優位性を構成する残りの5％に集中することができます - 戦略的分析、創造的な問題解決、個人のカスタマーケア。以前は時間がかかり、リソース集中的であった作業の大部分は、AIシステムにより効率的で安価になっています。
Goldman Sachsは、銀行業務のすべての分野に技術を統合することを目的とする包括的なAI戦略を追求しています。中心的な目標の1つは、AIベースのプログラミングツールを使用して、約11,000人の開発者の生産性を30％向上させることです。これらのツールは、たとえば、コード提案を生成し、エラーを識別および削除し、繰り返しプログラミングタスクを自動化できます。さらに、同社は、貴重な洞察を得て、パーソナライズされた金融商品とサービスの形で顧客が利用できるようにするために、AIの助けを借りて、40年の商人データを含む巨大なデータベースを分析する予定です。ゴールドマンサックスは、世界有数の銀行の1つとして、AIの使用が増加し、市場のポジションをさらに拡大し、新しいビジネス分野を開き、長期的に競争力を確保することを確認しています。
しかし、金融セクターにおけるAIへの大規模な投資には批判がないわけではありません。ゴールドマン・サックス自身の分析は、投資家がAmazon、Meta、Microsoft、Alphabetなどのテクノロジーの巨人が、対応する販売と利益に反映されることなく、人工知能に資本を投資しすぎていることをますます懸念していることを示しています。米国のテクノロジー企業は、昨年の研究開発だけでなく、投資と研究開発に約3,570億ドルを費やしました。市場は現在、これらの巨大なエディションが報われ、測定可能な結果につながると予想しています。そうでない場合、評価が低下し、AIテクノロジーの高い期待の修正が生じる可能性があります。
これらの懸念にもかかわらず、金融セクターにおけるAIの可能性は計り知れず多様です。日常的なタスクの自動化と効率の向上に加えて、AIは新しい革新的な金融商品とサービスの開発を可能にします。 AIシステムが独立して取引決定を下すアルゴリズム取引は、すでに特定の市場セグメントで自国を確立しており、市場の効率と流動性に貢献しています。リスク管理の分野では、AIモデルは、損失を回避し、金融システムの安定性を強化するために、複雑なリスク要因を分析し、初期段階で警告信号を認識できます。 Kiは、カスタマーケアとアドバイスの分野でも新しい機会を開きます。チャットボットと仮想アシスタントは、24時間体制で顧客の問い合わせに答え、パーソナライズされた財務アドバイスを提供し、金融サービスへのアクセスを簡素化できます。 AIによってサポートされているパーソナライズされた財務アドバイスにより、顧客の個々のニーズと財務目標が、テーラーメイドのソリューションをよりよく理解し、提供することができます。これは、自動化されたポートフォリオ管理（ロボアドバイザー）から、パーソナライズされたローンの提供や保険プランにまで及びます。
AI Feverのガストロノミーと小売：カスタマーエクスペリエンスの再定義
KIはまた、ケータリングと小売業の運用プロセスとカスタマーエクスペリエンスに革命をもたらします。高い人件費、厳しいマージン、顧客の期待の増加を特徴とする業界では、KIは効率を高め、コストを削減し、同時に顧客体験を改善する機会を提供します。システムケータリングチェーン、小売業者、eコマース企業は、AIソリューションにますます依存して、競争力を強化し、デジタル時代に自分自身を再配置しています。
グローバルファーストフードの巨人であるマクドナルドは、2年間にわたって注文を受け入れる際に人工知能の使用を集中的にテストしました。この特定のテストの実行は完了しましたが、同社はAIベースの注文システムに対する信頼を確認しました。 「ドライブスルーでの言語注文のソリューションは、レストランの将来の一部になります」と同社は述べています。マクドナルドは、年末までに技術的なソリューションに専念し、世界中の彼のレストランに紹介する計画です。
AI言語モデル、特に生成AIの分野での進歩は、人間と機械の間の自然で直感的な相互作用の扉を開きました。これらのモデルは、人間の言語を理解、解釈、生成することができ、顧客コミュニケーションの分野でのアプリケーションに最適です。音声認識は、使用される単語の選択が制限され、標準化されているため、システムケータリングのプロセスの順序に特に適しています。最新のAIシステムは、さまざまなアクセント、背景の騒音、個々の音声習慣を認識し、注文を確実に記録することができます。たとえば、Chatbot ChatGptで使用されている生成AIは、すでに人の言語レベルで文章を策定し、それによって顧客との自然で快適な相互作用を確保することができます。
ケータリング貿易におけるAIベースの注文システムの分野での競争は集中的です。 WendyやCarl's Jr.などの他のファーストフードチェーンは、すでに同様の技術を実験しています。マクドナルドは12月に、生成AIに焦点を当てたGoogleとのパートナーシップに同意しました。このコラボレーションの詳細はまだ知られていませんが、AIに対するマクドナルドの戦略的関心と、Googleのような技術の巨人とのパートナーシップの重要性を強調しています。業界の専門家は、AIベースの注文システムが中期的にシステムケータリングの標準になることを期待しており、運用効率の両方を高め、パーソナライズされた顧客体験の新しい機会を開きます。たとえば、以前の注文、好み、さらには顧客の現在の栄養ニーズに基づいたパーソナライズされたメニューの提案が考えられます。
KIは、小売業の顧客体験と運用プロセスにも革命をもたらします。 eコマースでは、AIベースの推奨システムを使用して、顧客にパーソナライズされた製品の提案を作成し、変換率を上げます。チャットボットは、顧客の質問に時間をかけて答え、注文と返品で製品の選択とサポートを助けます。静止ショップでは、AIベースのカメラシステムを使用して、顧客の電流を分析し、待機時間を最適化し、スタッフをより効率的に使用します。スマートシェルフは、製品がいつ外出するかを認識し、自動的に再オーダーをトリガーします。ショップのデジタルディスプレイのパーソナライズされた広告は、ターゲットを絞った方法で顧客に対処し、自発的な購入の可能性を高めます。 AIの小売業への統合は、ショッピング体験をより快適で効率的で、顧客に対してよりパーソナライズし、同時に運用コストを削減し、売り上げを増やすことを目的としています。
変化中の自動車産業：AIモビリティの将来のための重要な技術としてのAI
自動車産業は、電化、自律運転、デジタル化によって特徴付けられる深い変化の真ん中にあります。人工知能は、この変換プロセスで重要な役割を果たし、モビリティの将来の決定的な技術と見なされています。世界中の自動車メーカーは、競争上の優位性を確保し、テクノロジーの新しい可能性を使用するために、AIの分野で数十億人の研究開発に投資しています。
ゼネラルモーターズ（GM）は最近、AIの戦略的統合とBarak Turovskyのチーフオフィサーとしての停止に向けて重要な一歩を踏み出しました。以前はCiscoとGoogleのAI部門を率いていたTurovskyは、GMで同社のAI戦略を開発および実施します。その任命は、自動車メーカーの戦略的オリエンテーションに対するAIの重要性の高まりを強調しています。 GMの上級副社長ソフトウェアおよびサービスエンジニアリングであるデイブリチャードソンは、会社の将来に対するAIの中心的な役割を強調しました。この声明は、AIが電気自動車や自律運転に関連するだけでなく、従来の内燃機関で重要な役割を果たし続けることを示しています。
Turovskyチームは、GM車両の範囲全体でAIソフトウェア関数の統合に取り組みます。これには、運転をより安全で快適な運転システム（ADA）などのアプリケーション、パーソナライズされたコンテンツとサービスを提供するインフォテインメントシステム、および初期段階で障害を認識し、メンテナンス間隔を最適化する予測メンテナンスシステムが含まれます。 GMはまた、製造プロセスでKIを使用して、効率を高め、品質を向上させ、コストを削減します。この例は、より正確で高速なアセンブリプロセスを可能にするAI制御ロボットの生産におけるロボットと、初期段階でエラーを認識し、委員会を削減するAIベースの品質制御システムです。さらに、GM KIは、電気自動車用の充電ステーションの場所計画を使用し、ディーラーの車両注文を改善します。
GMの最高AI役員の地位の創出は、ソフトウェアの専門知識を強化し、技術志向の企業に発展するための自動車業界のより広い傾向の一部です。 2024年、GMは、Apple、Dave Richardson、Baris Cetinokから2人の元Appleマネージャーを自動車メーカーのソフトウェア組織の管理に昇進させました。これらの人事決定は、ソフトウェアとAIがますます重要な役割を果たす産業への自動車産業の変革を示しています。 AIの車両と生産プロセスへの統合は、効率の向上と顧客体験の改善だけでなく、新しいビジネスモデルと収入源の開発を約束することを約束します。たとえば、パーソナライズされた保険のオファー、モビリティサービス、エンターテイメントオファーなど、車両に関連するデータベースのサービスが考えられます。 AIテクノロジーによって可能になった自律運転は、自動車産業を根本的に変え、モビリティの分野で新しいビジネスモデルを確立する可能性もあります。
AI先駆者としてのテクノロジーグループ：新しいサービスとビジネスモデルに焦点を当てる
テクノロジーセクターはAI開発のエンジンであり、テクノロジーの商業化を特に激しく推進しています。 Google、Amazon、Microsoft、Apple、Metaなどの技術者は、AIの分野での研究開発に数十億ドルを投資し、AIテクノロジーに基づいて新しいサービスとビジネスモデルを開発します。これらの企業は、KIが競争力を確保し、新しい市場を開発し、イノベーションリーダーとしての地位を拡大するための重要な技術であると考えています。
Googleは現在、検索インターフェイスで新しい「AIモード」をテストしています。これは、私たちが探している方法を根本的に変更し、情報を見つけることができます。 「写真」や「ニュース」などの既知のカテゴリに加えて、追加のタブとして表示されるAIモードは、検索クエリに対する人工知能生成の回答から直接提供します。 Webサイトのインデックス作成に基づいた従来の検索結果とは対照的に、AIファッションはさまざまなソースからの情報を要約し、自然言語で提示します。この機能は、AIがサポートするチャットボットの統合を連想させ、ユーザーをWebサイトに提供するだけでなく、包括的で直接使用可能な情報を提供することを目的としています。
AIモードの導入は、インターネットユーザーの検索動作と検索エンジン最適化（SEO）にはるかに効果をもたらす可能性があります。これまでのところ、ユーザーはさまざまなリンクをクリックして、目的の情報を見つける必要がありました。 AIモードは、関連する情報をバンドルし、直接表示するため、古典的な検索結果が重要性を失う可能性があります。この開発は、検索習慣とウェブサイトオペレーターの根本的な変化を意味し、SEO戦略を適応させることを意味します。情報調達の効率が高いほどユーザーに利益をもたらす可能性がありますが、同時に外部のWebサイトへのトラフィックを減らし、インターネットエコシステムに広範囲にわたる結果をもたらす可能性があります。この問題は、Google AIモードで考慮され、関連するトラフィックの生成を継続するために、Webサイトオペレーターが将来どのようにコンテンツを最適化しなければならないかということです。
Amazonは、AI開発のまったく新しい分野である「エージェント人工知能」に投資しています。同社は、この形式のAIに焦点を当てた新しいグループを設立しました。これにより、ユーザーがアクション自体を開始する必要がなくなるように、ユーザーのタスクを自動化する必要があります。エージェントAIは、通常、リアクティブタスクに限定されている以前のAIアプリケーションを超えています。エージェントAIシステムは、ユーザーのニーズと目標に基づいて、積極的に行動し、意思決定を行い、独立してタスクを実行する必要があります。 AWS CEOのMatt Garmanは、Agent AiがAWSの次の数十億ドルのビジネスになる可能性を考えています。 Amazonは、彼の音声アシスタントAlexaの改善されたバージョンの発表が、今月選択された顧客のために後に導入されるときに、これらの機能のいくつかを実証しました。エージェントベースのAIシステムにこの戦略的焦点は、Amazonに競争上の優位性を与え、以前のAIアプリケーションを超えた新しい革新的なサービスを提供できるようになります。たとえば、ユーザーの日常生活を組織するAI制御のパーソナルアシスタントは考えられ、自動的にタスクを実行し、ニーズに積極的に対応します。
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教育と人材の昇進：次世代のAI専門家
AIの専門知識の必要性の高まりは、教育部門に大きな課題を提示しますが、大きな機会もあります。資格のある専門家の必要性を満たすために、教育機関はオファーを拡大し、労働市場の新しい要件に適応しなければなりません。大学、応用科学大学、職業学校は、次世代のAI専門家を訓練するために、AIの分野で新しいコース、さらなるトレーニングプログラム、および認定を開発しています。
南フロリダ大学（USF）は、フロリダ州で人工知能とサイバーセキュリティのための最初の大学を見つけたと発表しました。米国評議員会の承認がまだ必要な新しい大学は、基本的なコースとさらなるコースの両方を提供し、認定とさらなるトレーニングの機会を含めることを目的としています。大学の約200人の教員がすでにAI、サイバーセキュリティ、および関連トピックを調査しています。専用のアカデミックユニットの作成は、相乗効果を生み出し、学際的な協力を促進することを目的としています。 USF社長Rhea Lawは、大学の戦略的位置付けを強調しました。「私たちの教員の専門知識と経済との強力なパートナーシップにより、南フロリダ大学は、これらの分野で世界的なリーダーシップの役割を果たすために戦略的に位置づけられています。」大学は2025年秋までに大学を開設する予定です。
大学の設立は、AIとサイバーセキュリティの分野の資格のある専門家の劇的に増加する必要性に対する反応です。 USFからのプレスリリースによると、米国は「AIスキルの需要の5倍の増加」を経験しています。 National Science Foundationは、昨年AI関連の研究に8億ドル以上を提供し、この地域の重要性の高まりを強調しています。 USFのイニシアチブは、AIを大学編成に統合するという幅広い傾向です。早くも2020年、フロリダ大学は、7000万ドルの寄付後、AIをすべての卒業生のカリキュラムに統合する計画を発表しました。 AIおよびサイバーセキュリティの分野における専門家の体系的なトレーニングは、経済発展と国家安全保障に不可欠です。すべての業界の企業は、適切な資格を持つ従業員を必死に探しており、USFなどの教育機関はこのギャップを埋めるのに役立ちます。 AIのアカデミックトレーニングには、技術的な側面だけでなく、技術の倫理的、社会的、経済的側面もますます含まれています。 AIシステムの開発と実装だけでなく、社会的影響を理解し、テクノロジーに責任を持って対処することでもあります。
日常生活のai：インテリジェントなオブジェクトは私たちの日常生活を征服します
日常のオブジェクトへの人工知能の統合は、AIの商業化の新しい段階を示しています。 AI機能は、消費者の手に直接持ち込まれ、毎日使用している製品に統合されています。スマートスピーカーやインテリジェントな家電製品からAIベースのウェアラブルや日常のオブジェクトまで、AIはますます見えなくなり、もちろん私たちの生活に存在しています。
この開発の例は、Kickstarterキャンペーンで提示されたインテリジェントペンである「1つのスマートAIペン」です。このペンは、統合、リアルタイムの翻訳、音声コントロールをチャットすることで拡張される世界中の最初のライティング楽器として宣伝されています。通常のボールペンに似た目立たない外観にもかかわらず、ペンには、AIアシスタントチップ、Bluetoothチップ、バッテリー、ノイズ抑制のあるマイク、MicroSDカード用のスペースなどの高度な技術が含まれています。わずか30グラムの重量と最大30時間のバッテリー寿命で、ペンはBluetooth 5.2を介してスマートフォンに接続します。
スマートAIペンは、AIによって可能になったさまざまな機能を提供します。チャット統合を通じて、ペンは即時の執筆提案を提供したり、アイデアを生成したり、電子メールのデザインを作成したりできます。翻訳関数は52を超える言語をカバーし、言語障壁をめぐるリアルタイムの通信を可能にします。さらに、このデバイスは、口述を吸収し、会議を要約し、手書きのメモを書き起こし、記憶を設定し、To Doリストを作成できます。 microSDカードと組み合わせた統合マイクにより、スマートペンは会議を記録し、後でテキストに変換できます。これらの多様な機能により、ペンはさまざまな専門的およびプライベートなコンテキストにとって潜在的に価値のあるツールになります。
スマートAIペンは、AIの「民主化」に向けた幅広い傾向を表しています。AIは、手頃な価格のユーザーフレンドリーな消費者製品で高度なAI機能を利用できます。ますます多くの日常のオブジェクトに、今後数年間でAI機能が装備され、私たちの日常生活はより知的で効率的で快適であることが期待されています。たとえば、私たちの重要な機能を監視し、健康と幸福、私たちのニーズに自動的に適応し、エネルギーを節約するスマートな家電製品、または子供たちを個別にサポートし、開発をサポートするAIがサポートする教育玩具に関する個人的な推奨事項を提供します。 AIを日常のオブジェクトに統合することは、日常生活を根本的に変え、多くの分野で私たちをサポートし、和らげる可能性があります。
戦略的パートナーとしてのAI：企業の意思決定のための副操縦士
人工知能は、ルーチンタスクを企業の戦略的パートナーに自動化するためのツールから開発されています。 AIシステムは、複雑なデータを分析し、パターンを認識し、予測を作成し、明確な決定を下すためにますます使用されています。企業戦略では、AIは役割を高め、競争上の利点を獲得し、イノベーションを促進し、長期的な成功を確保するための重要な技術と考えられています。
企業戦略におけるAIからのアプリケーションの特に価値のある分野は、価格設定です。複雑で動的な世界経済では、戦略的価格設定は会社の成功の決定的な要因です。 AIテクノロジーにより、企業は過去のデータを分析し、利益と損失のパターンを認識し、この調査結果を将来の入札とオファーに適用できます。 AIベースの価格最適化システムは、競争力のある価格、需要予測、コスト構造、季節変動などの複雑な要因を考慮して、売上と利益を最大化する最適な価格を決定することができます。 AIを価格戦略に統合した企業は、12％から25％への売上増加を達成し、マージンの改善を17％から25％に達成することができました。特に、イタリア、スペイン、フランス、北欧諸国などのヨーロッパ市場では、AIの使用は、入札とRFP価格で特に成功していることが証明されています。
に適し：
AIは、企業管理の「Gamuchanger」にますます発展しています。 AIの可能性を最大限に活用するためには、構造化されたアプローチが重要です。企業は、AI統合を成功させるための5つの重要な戦略から特に恩恵を受けます。
1。包括的なAI戦略の開発
企業には、特定のビジネス目標と課題に合わせたAIを使用するための明確なビジョンと戦略が必要です。戦略は、AIを使用する領域、どの目標を追求するか、どのリソースが必要かを定義する必要があります。
2。強力なデータベースの構築
AIシステムは飢えたデータであり、効果的に機能するために大量の高品質データが必要です。企業は、堅牢なデータインフラストラクチャの確立に投資し、データを収集し、保存、プロセス、分析する必要があります。データ品質、データセキュリティ、データ保護に注意を払うことが重要です。
3。Talentakanquiseと開発
AIの実装と使用を成功させるには、企業には、AI、データサイエンス、ソフトウェア開発、関連分野の分野の専門知識を持つ資格のある専門家が必要です。企業は、AIの才能の採用、トレーニング、およびさらなる教育に投資し、実験の革新と意欲をサポートする企業文化を促進する必要があります。
4。適切なテクノロジーインフラストラクチャへの投資
AIアプリケーションには、コンピューティングパワー、ストレージスペース、ネットワーク容量、クラウドサービスを含む強力なテクノロジーインフラストラクチャが必要です。企業は、AIアプリケーションを効率的かつスケーラブルに操作するために、適切なハードウェア、ソフトウェア、クラウドプラットフォームに投資する必要があります。
5。倫理的および責任あるAI開発
AIの広がりの増加に伴い、倫理的および社会的問題はますます重要になっています。企業は、AIシステムが倫理的に正当化可能で、透明で、公正で責任を持って開発および使用されることを保証する必要があります。これには、データ保護、バイアス回避、透明性、説明責任の取得が含まれます。
AIの企業への統合の成功には、テクノロジー、戦略、組織、文化、倫理を含む全体的なアプローチが必要です。これらの課題を習得し、AIを戦略的に使用する企業は、競争力を高め、イノベーションを促進し、長期的な成功を確保する可能性があります。 AIの商業化と統合の旅が始まったばかりで、将来はビジネスと社会の多くの刺激的な開発と変革的な変化を約束します。
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