2018 年に人工知能を変える 5 つのビッグデータ トレンド

2018 年に人工知能を変える 5 つのビッグデータ トレンド

[[211908]]

ビッグデータや人工知能の広範な導入を通じて、これらの新興技術の大きな影響が世界経済に浸透するにつれ、今日の投資家や起業家は 2018 年にこれらのイノベーションを活用することに熱心になり、これらの技術革新を定義する主要なトレンドを特定し始めています。では、今日の AI とビッグデータのブームを牽引しているのはいったい何なのでしょうか? また、この現象に投資したい投資家は、どのように準備すればよいのでしょうか?

これまでの AI 革命を定義してきた力の多くは、今もなお作用しており、2018 年に AI が市場にどのような影響を与えるかを定義し続けることになるでしょう。これら 5 つの新たなトレンドを理解し、慣れておくことで、企業や業界の専門家は、新年が近づくにつれて、ビッグデータと AI ベースのソリューションの力を最大限に活用できるようになります。

1. 小売業へのさらなる注力

ビッグデータと人工知能の利用が最近急増している中、人工知能ほど企業に利益をもたらす分野はほとんどありません。ウォルマートであれ、地元の個人商店であれ、あらゆる企業がこれらのテクノロジーを活用して経費を削減しながら事業範囲を拡大しているようです。たとえば、カスタマー サービス エージェントは AI アシスタントに完全に置き換えられる可能性がありますが、さらに重要なのは、小売業者が AI を通じて在庫を追跡できるようになり、消費者の関心がすぐに大きく変わることです。

より多くの小売業者がビッグデータと人工知能をビジネスモデルに導入するにつれて、業界は人間と機械の両方の力を活用してより多くの利益を生み出すことができるようになると期待されています。さらに、より多くの企業が参加し、AI を自社の業務に適用するにつれて、AI への投資は引き続き増加すると考えられます。

2. ダークデータの新時代

ビッグデータが増加するにつれて、ダークデータを活用して商業的に成功する機会も増えます。いわゆるダークデータとは、企業の通常の業務活動中に収集、処理、保存されるデータを指します。ただし、このデータは通常、分析、ビジネス関係、直接的な収益化などの目的には使用されません。このデータは、人工知能やデータ管理の分野に精通していない多くの人々にとって有用であることが証明され続けています。

ダークデータは理解しにくいものですが、AI に投資する企業が増えるにつれて混乱が解消され、進行中のデータ革命への熱意が高まる可能性があります。

3. 人工知能とクラウドコンピューティングの組み合わせ

ビジネス上の悩みを解決するために AI ソリューションを導入する企業が増えるにつれ、多くの企業が IT インフラストラクチャを強化し、業務をクラウドに移行しようとするでしょう。ビッグデータ導入企業の規模が拡大し、人工知能がより主流になるにつれ、結果として生じるデータ需要が企業のローカルサーバーに大きな負担をかけることになり、企業は他の場所でデータニーズを満たす必要が出てきます。

オンプレミスのサーバーとデータの管理は企業にとって複雑でコストがかかりすぎるため、クラウド コンピューティングはこうした増大する需要に対応し、管理するのに最適です。

4. よりスマートなマーケティング

マーケティングは、ビッグデータの力によって革命が起こっている重要な分野の 1 つです。膨大な量のデータを精査することで、企業はこれまで以上に正確に特定の消費者をターゲットにし、潜在的な消費者のメールボックスや玄関先に直接広告やお得な情報を届けることができます。

自動化されたアルゴリズムを使用してデータを選別し、潜在顧客を見つけようとする企業が増えるにつれ、人工知能の分野は業界投資の増加から恩恵を受けるだろう。リアルタイム測位は、それを正しく使用する企業に 20% 以上の販売機会を生み出す可能性があり、これは人工知能の使用が非常に収益性が高いことを意味します。

5. チャットボットはますます人気が高まっている

ビッグデータと人工知能は世界中でますます利用されるようになっていますが、あらゆるイノベーションの中でも、チャットボットほど消費者を驚かせているアプリケーションはほとんどありません。 Facebook、Skype、Slack などの企業はいずれも自社のサービスにチャットボットを追加しており、法律相談窓口を含め消費者にとって非常に興味深いものになっています。また、技術革新によりチャットボットはよりスマートになっています。つまり、人々のために規制を解析し、効果的な診断を通じて患者を導くことができるのです。

ビッグデータが現在の高い割合で成長し続ければ、現在使用されているソーシャルメディアプラットフォーム上でチャットボットがより広く使用されるようになると予想されます。これは人々が考えるよりも早く起こるかもしれません。そして、これらの AI 搭載ボットは人々と非常に効果的にチャットできるようになるため、人々はそれが別の人と話しているのかどうかさえわからないかもしれません。

ビッグデータと人工知能はマスコミからしばしば批判され、多くのハリウッド大作映画では不適切な終末シナリオに登場しています。しかし、AI とそれを推進するビッグデータ革命は世界をより良い場所にしており、これらの新興技術に投資した企業や個人は、現在、自社のビジネスに利益をもたらしていることを実感しています。 この世に確実なことなどほとんど何もありませんが、一つだけ確かなことがあるとすれば、それはビッグデータと人工知能がより活用され、発展していくということでしょう。

<<:  TensorFlow ワイド&ディープラーニングチュートリアル

>>:  機械分野におけるLDAトピックモデルを説明する記事

推薦する

...

1行のコードで顔認識を実装する方法を教えます

概要: 顔認識を実現するための 1 行のコード、1. まず、システムに認識させたいすべての人の写真が...

半導体市場における人工知能の可能性と重要性

人工知能プロセッサは世界の半導体産業を活性化させており、少なくとも1つの市場調査会社は、AIチップの...

...

人工知能(AI)がサプライチェーンに導入されると

サプライチェーンを理解する簡単に言えば、サプライ チェーンには、製品またはサービスをエンド ユーザー...

医療と人工知能の相互統合が眼科治療に新たな窓を開く

目は体表にある器官の中で画像データを取得しやすい器官であり、その健康状態は人々の生活や学習に与える影...

DeepMindは大規模なモデルで帰納法と演繹法を学習できるようにし、GPT-4の精度は13.7%向上した。

現在、大規模言語モデル (LLM) は、特にいくつかの例と中間ステップが与えられた場合に、推論タスク...

...

機械学習に関する12の現実世界の真実

導入現実世界で働くときには、直面しなければならない事実がいくつかあります。この記事ではそれについて説...

「ブラックボックス」アルゴリズムの下ではAIへの信頼は疑わしいが、説明可能なAIは開発の「最初の年」を迎える

天才は左にいて、狂人は右にいます。天才と狂気の間にはわずかな境界線しかありません。 AIに関しては、...

役に立つヒント | 複数の事前トレーニング済みビジョンモデルの転移学習

この記事では、Keras Tensorflow 抽象ライブラリに基づく転移学習アルゴリズム モデルを...

データ分析 VS アルゴリズムモデル、どのように作業を分割し、効率的に連携するか?

[[438791]]この記事はWeChat公式アカウント「地道学院」から転載したもので、著者は地道...

...