AIがビジネスに革命を起こす方法

新しい時代に向けて準備しましょう。AI がタスク、ポジション、全体的な作業環境をどのように作り変えているのかを詳しく調べます。企業がどのように適応し、成長できるかを探ります。

人工知能 (AI) を未来の終末的なシナリオと結び付ける人もいますが、テクノロジーが進歩し、日常生活に浸透するにつれて、その考えは薄れつつあります。今日では、AI はよく知られた名前であり、家庭に常備されていることもあります。重要なのは、AI がさまざまな分野に広範囲にわたる影響を及ぼす重要なビジネス ツールになりつつあることです。

AI とそのビジネスへの影響、そして競争上の優位性を維持するために AI テクノロジーの統合がなぜ重要なのかについて詳しく説明します。

AI を構成するものは何ですか?

AI には、学習、計画、問題解決など、人間のような動作をエミュレートするコンピュータ ソフトウェアが含まれます。特定のアプリケーションを「人工知能」と呼ぶことは、自動車を「車両」と呼ぶことに似ています。正確ではありますが、具体性に欠けます。

機械学習 (ML) とディープラーニングは、ビジネスにおける AI の主なアプリケーション シナリオを表しています。

ML

ML は、商業目的で開発された最も一般的な AI タイプの 1 つとして際立っています。その主な役割は、迅速なデータ処理です。ML ベースの AI には、時間の経過とともに「学習」する能力を示すアルゴリズムが統合されています。本質的には、ML アルゴリズムにより多くのデータを入力することで、そのモデリングが強化されるはずです。

ML は、相互接続されたデバイスやモノのインターネット (IoT) によって収集される膨大なデータセットを、人間が理解しやすい形式に文脈化することができます。

MLデモンストレーション:
生産工場を監督する場合、機器はネットワークに接続されている可能性があります。接続されたデバイスは、機能、出力などに関するデータ ストリームを継続的に中央ハブに送信します。ただし、データは人間が精査するには膨大すぎるため、たとえ精査できたとしても、ほとんどのパターンを見逃してしまう可能性があります。

対照的に、ML は受信データを迅速に分析し、パターンや異常を検出できます。製造施設内の機械の稼働効率が低下した場合、ML アルゴリズムは問題を特定し、意思決定者に予防保守チームを派遣するよう警告できます。

ML は、反復的な教育タスクに重点を置く自動化とは異なり、予測の側面を導入することで進化します。

ディープラーニング

ディープラーニングは、ニューラルネットワークを利用して非線形推論を行う、より特殊な形式の ML を指します。広範囲の変数を同時に分析できるため、不正検出などの高レベルのアクティビティを実行する上で重要になります。

ディープラーニングはビジネスにおいて大きな可能性を秘めています。一定量のデータを取得した後に停滞する可能性のある従来の ML アルゴリズムとは異なり、ディープラーニング モデルはデータが蓄積されるにつれてパフォーマンスを継続的に向上させます。優れたスケーラビリティ、詳細さ、自律性を提供します。

ディープラーニングのシナリオ:

自動運転車が機能するには、さまざまな要素を同時に識別、分析、対応する必要があります。ディープラーニング アルゴリズムは、物体の距離、速度、次の 5 ～ 10 秒の位置の予測など、センサーからのデータを自動運転車が文脈化するのに役立ちます。この集合的な情報は、自動運転車が車線変更のタイミングなどの決定を下すのに役立ちます。

AIのビジネス変革への影響

AI は人間の知性や創造性を代替するものではなく、補助ツールとして機能します。AI は物理的な領域で実用的なタスクを完了することはできないかもしれませんが、人間の知性に比べて膨大なデータセットを迅速に処理および分析することに優れています。

「人工知能はソフトウェアの次の進化形だと言えます」と、ML企業SparkCognitionの創設者アミール・フセイン氏は述べた。「これは自律的な意思決定が可能なソフトウェアの一種で、予期せぬ状況でも行動します。人工知能は従来のソフトウェアに比べて、より幅広い意思決定能力を持っています。」

AI の機能により、特に次の領域で貴重なビジネス資産としての地位を確立しています。

• ML
• サイバーセキュリティ
• 顧客関係管理 (CRM)
• インターネットとデータ分析
• デジタルパーソナルアシスタント

ML

ビジネスでは、ML は大量のデータを管理するシステムによく使用されます。たとえば、インテリジェントなエネルギー管理システムはさまざまな資産からセンサー データを収集し、ML アルゴリズムがそれをコンテキスト化してから会社の意思決定者に提供し、エネルギー消費とメンテナンス要件の理解を深めます。

ML は、リスク評価と不正行為の特定を迅速化することで、保険業界の引受業務に革命をもたらします。

サイバーセキュリティ

AI は、ネットワーク セキュリティ リスクを阻止し、回避する上で非常に重要な味方です。AI システムは、データ入力パターンを監視することで、サイバー攻撃やセキュリティの脅威を識別できます。脅威を検出すると、データを遡ってその発生源を追跡し、将来の脅威を防止します。これは、インフラストラクチャを強化する勤勉で揺るぎない追加の目として機能します。

「これらの問題の複雑さと規模を考えると、サイバーセキュリティの専門家が大量に必要だ」とフセイン氏は強調した。「人工知能はここで次第に重要な役割を担うようになっている」

CRM

AI は CRM システムも作り変えています。従来、CRM ソフトウェアでは、正確性と関連性を保つために、かなりの人手による入力が必要でした。しかし、現代の CRM ソフトウェアは AI を活用して、顧客関係の管理に関わるバックグラウンド タスクを処理する自己更新、自己修正システムへと変化しています。

CRM における AI の模範的な応用例は金融分野に見られます。AI コンシェルジュ会社 Flybits の CEO であり、マサチューセッツ工科大学の客員教授でもある Hossein Rahnama 博士は、TD Bank と協力し、AI を標準的な銀行業務に組み込みました。

「この技術により、90日以内に更新期限を迎える銀行の住宅ローンを組んでいる場合、支店を通過する際に、契約更新を促す個別のメッセージを受け取ることができます」とラーナマ氏は説明した。「売り出し中の物件に10分以上滞在すると、住宅ローンのオファーを受ける可能性があります。」

Salesforce の評価を調べて、この CRM プラットフォームが AI ベースの Einstein GPT テクノロジーを実装し、独自の AI モデルと ChatGPT を使用して自動化と個別の AI 生成コンテンツを作成する方法を確認してください。

インターネットとデータ分析

AI は、膨大な量のデータをふるいにかけて検索行動パターンを認識し、より適切な情報をユーザーに提供することで、オンライン データ リサーチに明確な影響を与えます。個人がより多くのガジェットと AI テクノロジーを活用するにつれて、ユーザーはさらにパーソナライズされたエクスペリエンスを享受できるようになります。これらの機能は、中小企業が効率的に希望する顧客にリーチするのに役立ちます。

「ユーザーはもはや、Google のような検索エンジンで絶えず検索する必要はありません」と Rahnama 氏は指摘します。「適切な情報が適切なタイミングで適切なユーザーに届く方法に関して、状況は変化しています。」

デジタルパーソナルアシスタント

AI は、パーソナル ヘルパーとして機能し、電子メール管理、カレンダー管理、業務合理化の提案を行う AI チャットボットを通じて、社内のビジネス機能に革命を起こすことができます。さらに、チャットボットはオンラインで顧客の問い合わせに対応することで、ビジネスの成長を促進することができます。

さまざまなタスクをチャットボットに委任することで、顧客サービスが向上するだけでなく、ビジネス拡大の戦略に集中する時間も増えます。

AIの将来

AI の可能性は事実上無限です。この技術の潜在的な発展をいくつか挙げます。

• AI は、増加する日常的なタスクを実行します: 専門家は、AI がさらに「常識的な」タスクを処理できるようになると予測しています。これは、ロボットが日常のシナリオで非常に役立つようになることを意味します。
• AI は達成不可能なことを現実に変えます: Curation Zone の CEO 兼創設者であるラッセル・グレニスター氏は、「AI は、自動運転車のように、これまでは実現不可能と考えられていたことを実現しています」と述べています。同氏は、「自動運転車の存在は、主にトレーニング データへのアクセスと高速 GPU [グラフィックス プロセッシング ユニット] のおかげであり、どちらも重要な促進要因です。自動運転車をトレーニングするには、膨大な量の正確なデータが必要であり、トレーニングにはスピードが不可欠です。5 年前はプロセッサの速度が十分ではありませんでしたが、GPU の登場により、すべてが実現可能になりました」と説明しています。
• AIは従来の活動を変革します。 Nara Logics の共同設立者兼最高技術責任者である Nathan Wilson 博士は、AI が食事などの日常的な作業に革命を起こそうとしていると考えています。Wilson 博士は、レストランが AI を使用して、その場にいるゲストの好みに基づいて流す音楽を決定することができると予測しています。さらに、AI は、群衆の予想される美的傾向に基づいて壁紙のデザインを変更する可能性があります。
• AI は 3D エンカウンターの基礎を築きます: ラナマ氏は、AI が従来の 2 次元のスクリーンベースの形式を超えてデジタル技術を一新すると予測しています。「私たちはこれまで、ゲームをしたり、ウェブページを操作したり、電子書籍を読んだりするのに 2 次元のスクリーンを頼りにしてきました」とラナマ氏は詳しく説明します。「人工知能と [モノのインターネット] の融合によって、ディスプレイがメインのインターフェイスではなく、環境がメインのインターフェイスになるという状況に直面することになります。相互接続された建物や会議室など、人々は自分自身の周囲で体験を作り上げます。これらは具体的な 3D 体験となるでしょう。」

身近な環境でデジタル オーバーレイを利用することに興味がある場合は、拡張現実の機会を探ることを検討してください。

AI は労働者にとって何を意味しますか?

AI が各分野に革命を起こすにつれ、テクノロジーと職場の自動化が人間の労働力を置き換えるのではないかという懸念が生じています。意見は分かれています。専門家の中には、AI によって非常に多くの仕事が自動化され、何百万人もの人が失業するという説を強く否定する人もいますが、一方で、これは差し迫った問題だと考える人もいます。

AI の台頭が労働力にどのような変化をもたらすかについての議論が続く中、専門家が予測する明確な傾向がいくつかある。

AI はアナリストの役割に影響を与える可能性があります。 

ラナマ氏は、広範囲にわたる雇用喪失は予想していない。「労働力構造は進化しているが、人工知能が主に仕事を置き換えるとは考えていない」とラナマ氏は述べた。「人工知能によって知識中心の経済を確立し、それを活用して自動化を改善し、生活の質を高めることができる」 

それでも、ラナマ氏はアナリスト関連の仕事に潜在的な影響が出ると予想している。「多少推測ではありますが、人工知能やロボットが人間の仕事を奪うのではないかという懸念が浮上すれば、ビジネスアナリストやヘッジファンドマネージャー、弁護士などのホワイトカラー職がアルゴリズムに取って代わられる可能性が高くなります。」

AI はさらなる雇用を生み出す可能性があります。 

一部の専門家は、AI を労働力に組み込むことで、少なくとも短期的にはより多くの雇用が創出されると考えています。 

ウィルソン氏は、AI ベースのシステムへの移行により、経済がこの移行を促進する雇用を創出するよう促すだろうと示唆しています。「人工知能は、失われる富よりも多くの富を生み出すでしょう」とウィルソン氏は予測しています。「しかし、特に当初は、この富の分配は公平ではありません。変化は微妙に感じられるもので、明白ではありません。税理士は、ある日突然解雇通知書を受け取ったら、自分のデスクにロボットが座っていることに気づくことはありません。むしろ、税理士が次に就職活動をするときには、職を得るのが少し難しくなるかもしれません。」

ウィルソン氏はまた、職場における AI によって既存のワークフローが断片化され、それらのワークフローを統合するために多数の人的役割が生み出されると予測しています。

AI によって生成されるジョブは最終的に減少する可能性があります。 

AI が雇用に影響を与えるとすれば、この移行はさまざまな労働力セクターにわたって、数年、場合によっては数十年かけて起こることになる。しかし、フセイン氏のような専門家は、AI が普及すると、この技術によって生み出される雇用 (および既存の雇用) が減少するのではないかと懸念している。

フセイン氏は、こうした労働者の将来を懸念している。「過去には、農業から製造業、そしてサービス業への移行は可能でした。しかし、現在はそうではありません。なぜでしょうか。産業は完全に自動化されており、自動化の方が経済的に実行可能であることが分かっています。」 

フセイン氏は、自動運転トラックや、SiriやCortanaのようなアシスタントを例に挙げ、こうした技術が広く普及すれば、米国だけで最大800万人の雇用が失われる可能性があると推測した。

「こうした役割が消え始めると、私たちは『何が私たちを生産的にするのか？ 生産性を定義するものは何か？』とよく考えなければなりません」とフセイン氏は考え込んだ。「今日、私たちは変化する現実と格闘しており、社会の根底にある前提に疑問を抱いています。私たちはこれを真剣に考え、生産性と社会における個人の価値を高めるものは何かを迅速に判断しなければなりません。テクノロジーは私たちを待ってくれないのですから、私たちはこの議論にすぐに参加する必要があります。」

AI では、より専門的な専門知識への移行が必要になる場合があります。

AI が労働力の中でその地位を固めるにつれて、人間の仕事がすべてなくなる可能性は低くなります。その代わりに、多くの専門家は、労働力が専門化に向かうと予測しています。これらの役割には、創造性、問題解決、質的能力など、職場での自動化ではまだ提供できないスキルが求められます。

AIは未来だ

将来が有望であろうと困難であろうと、未来は急速に近づいており、AI が間違いなくその役割を果たすでしょう。このテクノロジーの進歩により、新しいスタートアップ、複数のビジネス アプリケーション、消費者向け用途が出現し、一部の仕事が置き換えられ、まったく新しい機会がもたらされます。モノのインターネットとともに、AI は経済を大きく変える態勢を整えていますが、その正確な影響はまだわかりません。