AIとデータサイエンスの未来を形作る主要なトレンド

データ中心の機能と対象顧客への理解を備えた人工知能とデータサイエンスが世界を席巻しています。企業は、世界のテクノロジー市場で生き残るために、AI とデータ サイエンスの主要なトレンドに常に注意を払う必要があります。この記事では、業界の最新の動向を理解するために、世界中の人工知能とデータ サイエンスの主要なトレンドのいくつかを明らかにします。たとえば、IT 運用のための人工知能 (AIOps)、データ中心の AI、自然言語処理 (NLP)、ロボティック プロセス オートメーションなどは、有望なテクノロジーの一部です。

データ中心のAI

データ中心の AI は、より優れた AI システムを構築するために、モデルとコード中心のアプローチから、よりデータ中心のアプローチへの移行を意味します。 AI 固有のデータ管理、合成データ、データ ラベリング テクノロジーなどのソリューションは、アクセシビリティ、容量、プライバシー、セキュリティ、複雑さ、範囲など、多くのデータ課題に対処することを目的としています。

自然言語処理 (NLP)

コンピュータが人間の言語をよりよく理解する必要性から、NLP は拡大し続けています。スタートアップ企業は、単語、フレーズ、音声を認識するための NLP ベースのシステムを提供しています。企業はこれを、消費者間の交流を強化し、広範な調査を実施するために使用します。

自動化された機械学習

自動化された機械学習プラットフォームの人気が高まり、データ サイエンスのライフサイクルのさまざまな側面を担うようになっています。これらのプラットフォームは、データのソーシング、機能エンジニアリング、機械学習実験の実施、最も効果的なモデルの評価と選択、実稼働環境への展開などのタスクを自動化します。

学習プラットフォーム

ここで考慮すべき要素は 2 つあります。まず、ビジネスデータの量と多様性が増加するにつれて、機械学習プラットフォームの重要性は高まり続けます。 MLP は、インテリジェントなアルゴリズム、アプリケーション プログラミング インターフェイス、および大規模なデータ セットに接続することで、貴重なビジネス インサイトと革新的なソリューションを提供できます。

エッジAI

エッジ AI とは、集中型サーバーやクラウドでデータを処理するのではなく、IoT エンドポイントの近くのエッジにデータ処理ポイントを作成することです。これにより、リアルタイムの洞察、パターン検出、データのプライバシーが実現します。 Edge AI は、AI モデルの開発、オーケストレーション、統合、展開も改善します。ガートナーは、2021 年の 10% 未満から 2025 年までに、ディープ ニューラル ネットワーク データ分析の 55% 以上がエッジ システムのキャプチャ時点で行われるようになると予測しています。

ロボティックプロセスオートメーション

これは、デジタル システムやソフトウェアと対話する人間の動作を模倣するロボットを構築、展開、管理するための最先端のソフトウェア テクノロジーとしてすぐに発展します。大量のエラーのないタスクを大容量かつ高速に実行できるため、精度と効率を求める産業および商業組織でますます採用されるようになるでしょう。

サービスとしてのAI

AlaaS は、AlaaS の略で、1 回限りのサブスクリプション料金で高度な AI 機能を提供するサードパーティ エンティティです。特に中小企業に人気が出るでしょう。 AIaaS は、顧客サービス、データ分析、自動化された生産などの主要分野で、企業が既製のソフトウェアを通じて AI の力を活用できるよう支援します。

量子人工知能

変化が速く、判断が早い世界では、大量の情報を迅速かつ正確に分析することが重要です。困難なタスクの最適化と解決における量子人工知能の進歩により、商業活動が強化されます。量子コンピュータが提供する膨大な処理能力により、高性能な人工知能が可能になります。

人工知能

IT 運用チームやその他のチームは、AIOps ソリューションを使用して、最も重要な手順、判断、アクションを改善し、大量の受信情報のデータ分析を改善できます。チーム間のコラボレーションを促進するために、Forrester は IT リーダーに対し、IT 運用管理ツール チェーンと統合し、エンドツーエンドのデジタル エクスペリエンスと関連データを提供する AIOps ベンダーを探すことを推奨しています。

予測分析

IBM によれば、これは統計モデリング、データマイニング技術、機械学習と組み合わせた履歴データを使用して将来の結果を予測する高度な分析の一分野です。気象、医療、科学研究など多岐にわたる分野でリスクと機会を特定し、適切な解決策を模索するために、データが急増する中で企業が AI を導入する必要があるため、AI は今後も進化し続けるでしょう。