Splunk は 2018 年の人工知能と機械学習の 3 つのトレンドを予測しています

調査会社ガートナーは、「人工知能（AI）と高度な機械学習技術は、広く注目されている新興技術であり、企業や業界全体に革命的な波を起こすだろう。人件費を大幅に削減し、予期せぬ新たな洞察を生み出し、生データから新たなパターンを発見し、予測モデルを構築することができる」と述べた。

間違いなく、人工知能と機械学習は、2018 年もテクノロジー業界のホットな話題であり続けるでしょう。機械学習の豊富な実践経験を持つソリューションプロバイダーとして、Splunk は、人工知能と機械学習が 2018 年に次のようなトレンドを示すと考えています。

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1. 人工知能と機械学習が業界特有のものになる

2018 年には、機械学習を活用した人工知能が、多くの業界に信頼できる洞察と有望な展望をもたらすでしょう。

• 金融サービス組織は長年、ビジネスの管理、顧客ニーズへの対応、投資の保護のためにデータ主導の意思決定に依存してきました。より優れたアプリと改善されたオンライン決済プロセスは顧客満足度の向上に役立ちますが、新たな攻撃ベクトルも生み出します。機械学習機能を備えた AI により、これらの企業は詐欺や異常なユーザー行動を識別し、これらの脅威から保護するための思慮深い推奨事項を顧客に提供できるようになります。
• ヘルスケアおよびバイオテクノロジー企業は、大量のデータを活用して、人間の健康に影響を与える要因を理解し、医療を進歩させています。機械学習は、生物学者やデータ サイエンティストが実験室での実験における異常を検出し、時間の経過に伴う実験の品質をより効率的に評価できるようにするツールです。たとえば、遺伝子 A と遺伝子 B の相関関係をより迅速に理解できれば、人生を変えたり命を救ったりする治療法につながる可能性があります。
• Recursion Pharmaceuticals は、大手マシンデータプロバイダーである Splunk の支援を受けて、わずか 3 日間で価値を実現しました。 「Splunk は、Recursion Pharmaceuticals の拡張性と開発速度をさらに向上させました」と、Recursion Pharmaceuticals の COO 兼 CMO である John Pereira 氏は述べています。「Splunk の取り込みベースのアプローチを使用することで、データの超過を回避し、月々の請求額を正確に予測できます。Splunk の機械学習ツールキットは、メトリクスを精査し、大量のデータをクリーニングし、リアルタイムで起こっていることの関連性を理解することで、業務を詳細に分析するために必要なツールを運用チームに提供します。」
• 製造業では、複雑なサプライ チェーンにおける 1 台の機械の故障によって生産能力が著しく低下し、利益率や競争力に影響を及ぼす可能性があります。最新の接続デバイス システムのさまざまなコンポーネントが適切に動作し続けるように、メーカーはデバイスの保守と同期にすべての時間を費やしています。企業は、機械学習機能を備えた AI を使用することで、ビジネスに影響を与える障害が発生する前に、どの機器の修理が必要か、いつ修理する必要があるかを予測できます。
• 計算ジャーナリズムの台頭は、世界中のメディア業界の発展に大きな影響を与えるでしょう。 2018 年には、データ サイエンティストと協力するジャーナリストがますます増えるでしょう。ジャーナリストは、AI、機械学習、自然言語処理 (NLP) の専門家に頼って、地域、国内、世界の視聴者にとって最も重要なニュース価値のあるストーリーを発見し、これまで明らかにされなかった問題に光を当てます。
• 最高の小売体験とは、Web サイト、実店舗、顧客サポート、モバイル アプリ、ソーシャル メディアをまたいでシームレスに顧客中心のやり取りを実現することです。私たちが注力しているのは、このオムニチャネル体験を提供できる数少ない小売業者であり、顧客の忠誠心を確実にするために、彼らとの感情的なつながりを築きたいと考えています。機械学習機能を備えた人工知能は現在、小売業者を差別化するための鍵となっており、大規模企業から小規模企業までが顧客をより深く理解し、明らかな要素（人口統計や購入履歴）とより漠然とした要素（Web の使用パターンやソーシャル プロファイル）の両方を組み込んだ計算式に基づいて、ターゲットを絞った推奨を行うことが可能になります。顧客ロイヤルティを懸念する小売業者は、機械学習を慎重に使用します。顧客の承認を得ることが新たな黄金律となるでしょう。

セブンイレブン・インドネシアのマーケティングディレクター、ブディアスト・クスマ氏は次のように述べています。「マシンデータプラットフォームであるSplunkは、柔軟なデータ分析とリアルタイムのビジネス詳細分析によって手動データ分析の手間を省き、データ処理プロセスを加速し、プロモーション計画の時間を短縮し、ビジネスリスクを軽減します。これにより、ライフスタイルのトレンドに遅れずについていくことができ、多数のビジネスアイデアを実装して、インドネシアで最も人気のあるコンビニエンスストアチェーンとしての競争上の優位性を維持することもできます。」

2. 人工知能と機械学習がB2Bで主流に

Siri、Microsoft XiaoIce、Tencent Dreamwriter... 消費者として、私たちはすでに人工知能が私たちの生活に与える影響を経験しています。次に、企業による「すぐに使える」AI および機械学習ソリューションの導入が進むでしょう。異常検出、イベント相関、容量予測のユースケースは何ですか?はい、彼らが引き継ぎます。機械学習機能を備えた人工知能は、さまざまな有意義な洞察を予測するために使用されます。

• 異常検出: 膨大な量のリアルタイム データにアクセスすると、ノイズの多い情報の中から関連する信号を見つけるという追加の負担が生じます。重要な IT インフラストラクチャの中断を予測して防止する場合でも、何百万人もの人々の中から望ましくないユーザーを特定する場合でも、AI と機械学習は重要な役割を果たし、最も緊急に必要とされる機能です。
• 自動化: まだそのレベルには達しておらず、このレベルに完全に到達することはおそらくないでしょうが、日常的な作業を避け、機械に自ら学習する能力を与える必要があります。これにより、さらなるイノベーション、生産性の向上、仕事の満足度の向上が期待されます。数十年前に予測されたように、今こそ機械と人間が協力して働く環境の影響について検討すべき時です。

「ステープルズでは、Splunk Enterprise を使用して、注文管理から製品請求、倉庫管理まで、重要なビジネス変革に関するリアルタイム分析を行っています。最終的には、お客様に優れたエクスペリエンスを提供し、オンラインの競合他社に先んじることを目指しています」と、ステープルズの CTO である Faisal Masud 氏は述べています。「Splunk の分析と指標は、不規則な取引を迅速に特定して修正するなど、業務のあらゆる側面を最適化するのに役立ち、お客様に最高のサービスを提供できます。Splunk Enterprise プラットフォームは、当社のビジネス オペレーションの基盤にとって重要な要素です。」

3. 機械は学習し続ける

人工知能と機械学習の未来は明るく有望です。結局のところ、私たちが探求すべき領域はまだたくさんあります。

• エンドツーエンドの人工知能。たとえば、一時停止の標識を認識するモデルを構築し、次に歩行者と車を区別できるモデルを構築するといったことが考えられます。機械学習モデルを習得したエンドツーエンドの人工知能は、すべてのシステム状態を取得し、右折、加速、減速などの必要なアクションを正確に出力できます。
• 自己構成: アーキテクチャから検証、トレーニングまで、人間の介入なしにエンドツーエンドの機械学習機能を備えています。
• 事前トレーニング済みモデル: さまざまなユースケースで再利用可能なコンポーネントとして機能する、オープンソースの事前トレーニング済み機械学習モデルのライブラリ。たとえば、通信会社は、顧客離れを検出して予測するために、事前にトレーニングされたモデルを適用します。ワイヤレス プロバイダーは、課金プランの種類、カスタマー サービスへの通話回数、音声とデータの使用量など、顧客情報と組み合わせて同様のデータ ポイント セットを使用します。このタイプのデータ用に事前トレーニング済みのモデルが構築されると、他のプロバイダーと共有できるようになり、業界全体に価値が生まれます。
• モノのインターネットのための人工知能: センサーデバイスはますます商業化され、規模も大きくなってきており、インテリジェント産業の新たな発展を推進するでしょう。スマートデバイス、機械、車両など、管理が必要なものはまだまだあります。これらはすべて修理とメンテナンスが必要です。 機械学習と IoT を組み合わせることで、ネットワーク パフォーマンスの大幅な向上、稼働時間の増加、リソース管理の改善に対するニーズと機会が生まれます。

したがって、確かなことが 1 つあります。2018 年も AI と機械学習は私たちの仕事に大きな影響を与え続けるでしょう。

【著者について】

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Splunk China ゼネラルマネージャー Yan Lizhong

Yan Lizhong 氏は現在、Splunk China のゼネラルマネージャーを務めています。 Yan 氏は Splunk に入社する前、チームを率いて中国初のモバイル情報セキュリティ企業を新三板に上場させることに成功しました。

Yan Lizhong 氏は、情報技術分野で豊富な経験を有しています。1994 年に HP China Ltd. に入社し、ネットワーク コンサルタント、キー アカウント マネージャー、シニア チャネル セールス マネージャーなどを務めました。2002 年に Intel Corporation に入社し、アジア太平洋ソリューション部門の戦略協力担当ディレクターを務めました。2005 年にイスラエルの Check Point Network Security Software Company の中国における最高代表者および営業部長に就任しました。2008 年に Oracle Corporation に入社し、中国チャネル ディレクターを務めました。2013 年初頭に、SAP Greater China のプラットフォーム チャネル担当ゼネラル マネージャーに就任しました。

ヤン・リジョン氏は、1991年に上海理工大学でコンピューターサイエンスを専攻して卒業し、その後オーストラリア国立大学で経営学の修士号を取得しました。