コンテンツ
- ビジネスにおける人工知能の採用
- 業種における人工知能の採用
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- クラウドAI企業とのパートナーシップ
- 結論
出典：Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
取り除く：
企業はAIとMLを業務に統合し始めましたが、多くのインターネットビジネスが持つほどではありません。これらの企業からの支援は、エンタープライズAIの採用の鍵になる可能性があります。
ハイパースケールインターネット企業は、2015年以降、データ処理およびモデリングの高度化の自動化により、機械学習のいくつかのレベルを飛躍しました。いくつかの例外を除いて、企業は人工知能の採用に遅れをとっていますが、インターネット企業ではそれを支援できるパートナーを見ています追いつくために。
機械学習の将来のエンタープライズユーザーは、特に過去4年間にインターネット企業が蓄積したトレーニングアルゴリズムの人材プール、計算能力、規模、およびデータボリュームに匹敵する長い道のりを歩んでいます。企業の多くの業種では、データ処理の自動化と、人工知能から得られた洞察に基づくビジネス決定の即時実行のために、ビジネスプロセスがデジタル変換されていません。さらに、いくつかの業種には、人工知能の有益な実行に役立つ明確なユースケースがまだありません。 （ビジネスにおけるAIの詳細については、AIの力によるITサービス管理変更管理の問題の克服を参照してください。）
ビジネスにおける人工知能の採用
人工知能のビジネスへの採用は初期段階にあります。特に、探査やパイロットを超えて、その使用からビジネス価値を得る段階に進んだ洗練されたユーザーを検討する場合はそうです。テクノロジーメディア企業のO’Reillyは、2018年の調査「エンタープライズにおける機械学習の採用状況」で、洗練されたユーザーは全世界のエンタープライズユーザーのわずか15％、北米では18％であることがわかりました。
専門知識と学習の外部ソースは、特に高度なAI技術の場合、ビジネスユーザーが機械学習の最新技術に追いつくのに役立つ重要な役割を果たします。デロイトの2018年の調査では、エンタープライズバイヤーの59％がAI機能を備えたエンタープライズソフトウェア企業からAIの専門知識を獲得し、53％がパートナーと共同開発し、49％がクラウドAI企業から獲得し、39％がGitHubなどのサイトからクラウドソーシングしています。クラウドAI企業は、AIをサービスとして提供し、オンプレミスのインフラストラクチャと人材開発のコストを節約します。
高度なAI開発にとって、クラウド企業はより重要な専門知識の源です。ビジネス回答者の39％が、オンプレミスソフトウェアの15％と比較して、高度なAIのソースとしてクラウド企業を好むことを示しました。サービスとしてのAIは、48％の急激な成長を遂げています。
業種における人工知能の採用
私たちは、人工知能とロボット工学に焦点を当てた業界アナリスト会社であるTracticaの研究ディレクターであるAditya Kaulに話を聞きました。 Kaulは、世界中の企業の300を超えるユースケースで30の業種で人工知能の採用を調査しています。 「通信と金融サービスはAI導入のリーダーであり、1980年代までさかのぼるより初歩的な統計技術から早くから始まりました」とKaul氏は語りました。 「小売業、自動車、ヘルスケアの導入が最近急増している一方で、企業の大部分は導入の初期段階にとどまっています」と彼は付け加えました。「CRM、サプライチェーン、HRなどの水平ビジネスサービスは、予測機能としてのAIは、見込み客、消費者需要の動向、才能のある従業員の特定に役立ちます。」
「複雑で異種のソフトウェア定義ネットワークの監視、同期、および最適化は、通信分野での重要なユースケースです」とKaul氏は推測します。 「自動車の音声アシスタントは、自動車部門で急増しており、サービスの車内パーソナライゼーションにますますアクセントをつけています」と彼は述べました。彼はまた、「銀行セクターは、詐欺の検出、ローン分析、および他のバックエンド操作に使用することを除いて、小規模のインターネット銀行との激しい競争に直面しているため、チャットボットを含む顧客サービスに人工知能を展開しています」
医療分野には大きな可能性がありますが、データの使用に対する規制上の障壁のため、最近まで遅れていました。 「いくつかのベンチャー支援の新興企業は現在、創薬をスピードアップするために臨床試験で機械学習に焦点を当てています」とKaul氏は明らかにしました。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質に関心がない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
小売店は、需要と供給を正確に予測することで習熟を達成するため、機械学習への投資を加速しています。マッキンゼーの調査レポートによると、ドイツの小売業者オットーは、ディープラーニングアルゴリズムを使用して顧客が何を購入するかを予測することで、年間200万アイテム以上の返品と20％の過剰在庫を削減しました。そのAIエンジンは、今後30日間でOttoが何を販売するかを90％の精度で予測できるため、現在月に200,000アイテムを自律的に注文しています。 （AIがあなたの会社にどのように適合するか確信が持てませんか？企業がAIの使用を検討したい5つの方法を確認してください。）
クラウドAI企業とのパートナーシップ
ハイパースケールクラウドAI企業は、人工知能のスキルを向上させるために企業顧客と提携することを望んでいますが、バックエンドの配管に不可欠な企業ソフトウェア企業とのコラボレーション方法については不透明です。 「クラウド企業は、無料のクラウド時間、コンサルティング、トレーニングリソースなどの無料サービスを提供している企業顧客に寛大です」とKaul氏は述べています。
GoogleのようなクラウドAI企業は、2015年の手作業によるアルゴリズムから2016年のディープラーニング、そして強化学習などの最近の高度なアルゴリズムへの迅速な移行を行ったため、AIラーニングへの旅を前進させる方法について早期採用者に助言することができます成熟。
「事前トレーニング済みのモデル、ラベル付けされたデータセットの可用性の向上、クラウドAIの価格設定の全般的な削減に伴い、AIのコストも低下しています」とKaul氏は説明しました。「同時に、労力の90％を占めるデータ処理、取り込み、データ準備、ラベル付けの時間は、これらのプロセスを自動化するAutoMLのような技術によって短縮されました」と彼は付け加えました。ハイパースケールクラウドAI企業のパートナーであるNvidiaは、企業向けにGPU（グラフィック処理ユニット）を再パッケージ化しました。 「Nvidiaは、企業のデータサイエンスと分析のユースケースをターゲットに位置を変え、CPU（中央処理装置）と比較して大規模な分析モデルのトレーニングを高速化しました」とKaul氏は説明しました。
エンタープライズソフトウェア企業は、クラウドAI企業に対応する方法を見つける必要があります。特に、エンタープライズビジネスの構造の一部となる新しい機能を市場にもたらすためです。 「チャットボットや画像認識のためのコンピュータービジョン機能などの機能は、AIがもたらす価値を拡大するディープラーニングによって可能になります」とKaul氏は主張しました。 「ソフトウェア自体はもはやハードコーディングされていませんが、データと分析のニーズに適合しています」と彼は付け加えました。まだ、Microsoftのようないくつかの例外を除いて、エンタープライズソフトウェア企業がアルゴリズムでクラウドAI企業に追いつくことができることを示すには不十分な証拠があります。ただし、すべての兆候から、クラウドAI企業とエンタープライズソフトウェア企業の間の新しい契約条件はまだ解決されていません。
結論
機械学習は、エンタープライズソフトウェア自体を再定義するため、エンタープライズを再発明します。企業は、データ処理の自動化と、データから学習する時間を短縮するアルゴリズムから得られた洞察に基づくビジネス決定の迅速な実行により、外部ビジネス環境により迅速に適応します。エンタープライズソフトウェアは、アルゴリズムに対応するために、より頻繁に進化および再構成されます。
