人工知能 (AI): 2022 年に注目すべき 7 つのトレンド

2022年は人工知能が実験段階から基礎段階へと移行する年となるでしょう。成熟した技術の重要な指標について考えてみましょう

近い将来に大きな価値を生み出す可能性のある多くのテクノロジーの中で、人工知能 (AI) は CIO のリストのトップに確実に位置付けられているようです。実際、IEEE が調査した CIO、CTO、テクノロジー リーダーのほぼ全員 (95%) が、今後 1 ～ 5 年間で AI がほぼすべての業界でイノベーションの大部分を推進するだろうという意見で一致しています。

「2022年までに、AIの取り組みは、長期的なスケーラビリティに重点を置き、より大規模で、より戦略的かつミッションクリティカルなものになると予想されます。」

2022年は人工知能が実験的なものから不可欠なものへと成熟する年となるでしょう。 「焦点は、ビジネス中心のソリューションでより重要なビジネス問題を解決する、AI 対応の変革へとさらにシフトするでしょう」と、キャップジェミニ アメリカのインサイトおよびデータ担当エグゼクティブ バイスプレジデントのジェリー カーツは述べています。「AI は実現手段であり、強力な機能ですが、概念実証や科学プロジェクトの時代は終わりを迎えています。2022 年までには、AI の取り組みは、長期的な拡張性を重視し、より大規模で、より戦略的かつミッションクリティカルなものになると予想されます。」

これはほとんどの CIO にとって課題となるでしょう。テクノロジー大手以外では、多くのエンタープライズ IT 組織は AI に関しては比較的初心者です。 「AI の導入は勢いを増し続けていますが、まだ初期段階です」と、エベレスト グループのパートナーであるユガル ジョシ氏は述べています。「CIO にとっての重要な課題は、特に AI の適用範囲が広いため、最大の投資収益率をもたらす適切なユースケースに投資していることを確認することです。」

このような背景から、IT リーダーは今年、人工知能の分野で発展しつつあるいくつかのトレンドに注目することが賢明でしょう。

1. データが最優先

ほとんどの企業は AI 導入の初期段階にあります。世界中の Google や Facebook とは異なり、彼らはほとんどの時間とリソースをデータの処理に費やしています。最新のデータ パイプラインを構築する必要があります。

「ほとんどの AI モデルは膨大な量のデータを必要としており、組織は何千ものソースをサポートし、構造化データと非構造化データを統合し、データ サイエンティストが有意義かつ信頼性の高い方法で利用できるように進化できる柔軟なデータ パイプラインを構築する必要があります」と、West Monroe のシニア テクノロジー パートナーである Erik Brown 氏は述べています。 「よりスケーラブルなデータ レイクを実現するには、従来の ETL (抽出、変換、ロード) とリレーショナル ストアを補完する必要があり、多くの場合、リアルタイム処理のためにデータ ストリームを提供する必要があります。」

2. 自動プロセス検出によりRPA作業が促進される

将来は合理化されるでしょう。ビジネス リーダーは、新しいプロセス検出手法を使用して、組織の自動化の可能性を視覚化できます。 「これらのテクノロジーは自動化の機会だけに焦点を当てているわけではありませんが、他の方法では得られないプロセス関連の洞察を提供します」とISGのディレクター、ウェイン・バターフィールド氏は語った。バターフィールド氏は、プロセスマイニング、タスクマイニング、そして新たに登場した会話マイニングは、企業にロボティックプロセスオートメーション（RPA）パイプラインの開発に対するより自律的なアプローチを「強化」できると語った。 「これらのテクノロジーは2022年に本格的に注目を集め、プロセスにおけるインテリジェントオートメーションの使用が拡大するでしょう。」

3. 人工知能が効率的なサプライチェーンをサポート

将来的には、スマートサプライチェーンアプリケーションは例外ではなく、規則になるはずです。 「最近の混乱を考慮すると、需要と供給の計画からデジタル製造や物流まで、2022年のサプライチェーンは継続的に変革し、AIを活用し、そして最も重要なことに、将来を見据えたものにする必要がある」とキャップジェミニ・アメリカのカーツ氏は述べた。

4. 顧客対応AIの進化

「パンデミックにより、バーチャルエージェントなど顧客対応業務におけるAIの利用が増加しました」とエベレスト・グループのジョシ氏は言う。「この傾向は今後も続くでしょうが、使用事例はより成熟し、複雑になるでしょう。」

5. 自然言語生成（NLG）が主流に

OpenAI は最近、何百ものアプリケーションで使用されている GPT-3 大規模言語モデルを API 経由で利用できるようにしました。 NLG の最も一般的な例である GPT-3 は、自然言語をソフトウェア コードに変換することから質問への回答を生成することまで、言語の深い理解を必要とするアプリケーションで使用できます。

「従来はデジタルデータをテキストベースの洞察に変換することに重点を置いていたNLGは、現在ではテキストベースのデータポイントからテキストを生成しており、クリエイティブライティングのあり方を変え始めています」とISGのバターフィールド氏は語った。 「可能性は無限です。GPT3 は、NLP 用の独自のトレーニング データセットの作成や、会話型 AI プラットフォームでのリアルタイムでの独自の応答の生成にも使用されており、この機能はソフトウェア コードの生成にも使用されています。2022 年には、NLG の用途がさらに広がり、大衆に広く普及するはずです。」

6. 人材不足が進歩を脅かす

AI 分野が急速に進化していることを考えると、効果的な人材管理は企業の IT 組織にとって戦略的な差別化要因となっています。 「これには、包括性と生涯学習の文化を育む世界クラスの採用および保持の取り組みが含まれる必要があります」と、キャップジェミニ・アメリカのカーツ氏は述べました。「AIスキルを持つ人材の市場はかつてないほど競争が激しくなっており、この傾向は今後数年間続くと思われます。その結果、組織や業界全体での戦略的パートナーシップも重要になります。」

7. 人工知能がITの生産性を変える

将来、ますます複雑かつ強力になる IT 環境は、人間の技術専門家だけでは管理できないほど複雑になります。 「AIの採用が拡大するもう1つの分野は、CIOが構築している最新システムの管理だ」とエベレスト・グループのジョシ氏は言う。 「これらのシステムは人間だけでは管理できません。これらのシステムに必要な観測性、介入、詳細な分析は AI によってサポートされます。」ジョシ氏は、リアルタイムで実行可能な介入を求めています。

生成 AI に対する関心が高まっていることから、私たちはアプリケーション開発の支援も検討しています。 「2022年には、CIOもエンジニアリング組織内でのAIの適用可能性を評価し始め、開発者の生産性を根本的に変革するだろう」とジョシ氏は述べた。彼は、この分野は長い間研究されてきたが、最近になって有意義な進歩を遂げたと指摘した。