企業における人工知能（AI）については盛んに議論されていますが、その多くは実用的とは言えません。これは、企業が新しいAIモデルの構築とトレーニングを行うためのデータサイエンティストの人材を擁していないことが原因です。そして、これは単に優秀なデータサイエンティストの不足だけではありません。AIの飛躍的な進歩には、膨大な量の関連性のあるアノテーション付きデータが必要です。
参照:メタバース チートシート: 知っておくべきことすべて (無料 PDF) (TechRepublic)
だからといって、企業のイノベーション戦略にAIが全く存在しないわけではありません。賢明なCIOは、業界リーダーによる市場投入済みのモデルやAPIを活用し、明確に定義されたユースケースを解決し、組織に即時かつ測定可能な価値をもたらしています。このガイドを活用して、実践的なAIイニシアチブを迅速に開始してください。
AIとは何ですか?
AIという言葉は、最近あらゆるものに使われており、明らかにAIに該当しない技術も例外ではありません。誇大広告に惑わされて、AIが実際に実現できる可能性を見失わないことが重要です。AIとは、人間の知能プロセスを模倣しようとする技術の総称だと考えてください。
AI スペクトルとは何ですか?
企業におけるAIの適用においては、行動と思考の境界線が曖昧になることがよくあります。この進化は、AIスペクトラムと呼ばれることもあります（図A）。
図A
企業にとって、全範囲にわたる取り組みを実施することは多くの場合価値がありますが、一般的に、スケールに沿って右に移動すればするほど、破壊的または変革的な投資収益を得られる可能性が高くなります。
企業ユーザー向けAIユースケース
一般的なエンタープライズユースケースに直接対応する、市場には多数の AI モデルがあります。
言語サービス
自然言語理解、自然言語処理、音声合成、そして言語翻訳といった技術は、AmazonのAlexaやAppleのSiriといった、絶大な人気を誇るデジタルアシスタントを支える基盤技術です。これらのAIサービスは、あらゆるユーザーインタラクションや音声駆動型インターフェースに対応できる高機能かつ幅広い用途で利用可能です。サポートエージェントのチャットボットから、リアルタイムの多言語文字起こしまで、様々なエンタープライズユースケースに対応可能です。
性格の洞察
パーソナリティと感情分析モデルは、顧客の行動を予測し、口調や意図まで推測することができます。利用状況分析と組み合わせることで、これらのAIモデルはあらゆる種類のレコメンデーションエンジンやハイパーパーソナライゼーション戦略の基盤となります。消費者向け市場ではより頻繁に見られるようになりましたが、競争の激化する新たな職場環境においては、従業員エクスペリエンスがこれまで以上に重視されており、感情分析は組織にリアルタイムの脈動を与えることができます。
スマートドキュメント
スマートドキュメントとは、ドキュメント内のデータが自動的に検出されるよう注釈が付けられたドキュメントです。最終的には、複雑なクエリや変換を可能にする自己インデックスデータが生成されます。企業は現在、スマートドキュメントを活用して、応募者の応募書類からベンダー、従業員の研修記録まで、あらゆるデータを分析しています。
視覚認識
かつては、意味のある視覚認識を行うために必要なコンピューティング能力とトレーニングデータは、ほとんどの組織にとって手の届かないものでした。しかし、クラウドのおかげで状況は変わり、企業の幅広いユースケースに対応する多様なオプションが利用可能になりました。
今日では、自動運転車などに利用されているのと同じ画像認識技術が、工場の現場でも多くの実用的な用途に活用されています。セキュリティ、資産の位置特定、さらにはバーコードスキャンまで、市販のスマートフォンやタブレットに搭載されている高性能カメラと、比較的安価なソフトウェアを活用することで、職場の効率と安全性の向上が図られています。
コンテンツ分類器
コンテンツ分類器は機械学習を用いてテキストを分析し、データをラベル付けしてカスタムカテゴリに分類します。一般的なユースケースとしては、スパムフィルターや、領収書をスキャンして経費を分類できる高度な会計ソフトウェアなどが挙げられます。現在、多くの組織がAIを活用し、出張中の従業員の経費精算プロセスをモバイルデバイス上でほぼ完全に自動化しています。
AI アプリを構築するにはデータ サイエンティストが必要ですか?
強力な既成オプションを活用することで、賢明な組織はAIイニシアチブを迅速に開始できます。組織内でAIを実際に活用するためにモデルを一から構築する必要はなく、AIを活用したエンタープライズアプリケーションを構築するためにデータサイエンティストである必要もありません。以下の表は、この分野の主要プレーヤーへのリンクです。これらの製品の多くはSaaSで、使用量に応じて課金されるため、企業内の個々のユースケースやプロジェクトに最適なものを確実に組み合わせることに、ほとんどデメリットはありません。
- MicrosoftのAzure Cognitive Services
- AmazonのAWS機械学習サービス
- Google の開発者向け Google Cloud AI
- IBMのワトソン
- オープンソースのscikit-learnソフトウェア
AI は私の組織に適していますか?
綿密に検証されたビジネスケースに適切に適用すれば、AIは企業に大きなROIと強力な競争優位性をもたらすことができます。AIソリューションの導入を検討する際には、以下の点を考慮してください。
- ユースケースが厳密に自動化プレイではないことを確認します。
- 大規模で十分にトレーニングされたモデルを備えた既製の AI ソリューションがすぐに利用できることを確認します。
- 現在人間が実行しているタスクに直接対応する明確な ROI/KPI ベンチマークがあることを確認してください。
3 つの適格基準すべてに「はい」と答えられる場合は、企業のポートフォリオに AI を導入する良い機会が見つかった可能性があります。
