2020年に注目すべき10のAIトレンド

来年、AI テクノロジーと市場はどのように進化するのでしょうか? 主要な AI トレンドとしては、エッジでのモデリング、データ ガバナンスへの新たな重点、そして人材獲得競争の継続が挙げられます。

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多くの企業が人工知能を導入していますが、それをうまく活用している企業はわずかです。実際、MIT の 2019 年 SMR-BCG 人工知能に関するグローバル エグゼクティブ リサーチによると、企業の 90% が AI に何らかの投資を行っていますが、70% はこれまでのところ AI による影響はほとんどまたはまったく見られていないと回答しています。

2020年を見据えて、CIOはAIへの投資の価値をより適切に評価し、ビジネスへのROIを証明する必要があると、Tetra VXの製品管理ディレクター、Kara Longo Korte氏は述べた。これは、Forrester のアナリストが人工知能について行った予測でもあります。「2020 年は、企業が人工知能の価値に焦点を合わせ、実験モードから脱却し、人工知能の導入を加速するための足がかりを現実に得る年になると考えています。」

2020年の人工知能開発動向

これからの一年は AI 分野にとって活発な一年になりそうです。ここでは、IT リーダーが従うべき関連トレンドをいくつか紹介します。

1. ITリーダーはAIの影響を測定する方法を真に理解する

衝撃的な統計があります。MIT AI 調査によると、過去 3 年間に AI によるビジネス上のメリットを報告した企業は 5 分の 2 未満でした。大手投資機関が依然として AI の能力向上に取り組んでいることを考えると、新年にはこの状況を変える必要があるでしょう。

これを達成する 1 つの方法は、成果を測定する方法を変えることです。使いやすさ、プロセスの改善、顧客満足度などに関するレポートを検討してください。 「CIO は、AI が組織にどのようなメリットをもたらすかを理解し、真の ROI をもたらすソリューションを実装するために、より多くの予算を投資し続ける必要があります」と、ソフトウェア プロバイダー Element の CEO 兼 AI 共同創設者である Jean-François Gagné 氏は述べています。「そうしないと、競合他社に遅れをとるリスクがあります。」

2. 人工知能が業務化を支援

人工知能は、企業にとって新たなオペレーティング システムになる可能性があります。 「過去 10 年間、組織は AI について学び、その技術を使い始めてきましたが、モデルを本番環境にうまく移行することは依然として課題です」とガニェ氏は述べました。「今年は、AI を効果的に導入するために必要なインフラストラクチャをサポートする上での転換点となり、AI を活用した適応型意思決定をサポートする統合学習環境とデータ エコシステムを提供します。」

3. データガバナンスの重要性が高まる

SPRのエンタープライズアーキテクチャ担当エグゼクティブバイスプレジデント、パット・ライアン氏は、2020年は人工知能を生産に導入する年になるだろうと語った。しかし、そのためには IT 部門と最高データ責任者の組織間の連携が必要になります。フォレスターは2020年のAI予測レポートで、問題は複雑なアプリケーションからデータを取り出し、さまざまなデータワーカーが協力して作業するように説得することだと述べた。 ”

ライアン氏は、AIが魔法ではなく数学であることを企業が認識するにつれて、AIと機械学習の魅力は薄れていくだろうと述べた。組織は現在、AI と機械学習の基盤として高品質なデータが必要であることも理解しているため、2020 年にはデータ ガバナンス、データ アナリスト、データ エンジニア、機械学習エンジニアに対する評価と需要が高まると予想されます。

Forrester は、AI プロジェクトをさらに成功させるには、継続的に管理できるデータ パイプラインを作成する必要があると述べています。そのため、最高データ責任者 (CDO) がいる企業は、いない企業よりも AI、機械学習、ディープラーニングを使用する可能性が 1.5 倍高くなります。

4. AI専門家が活躍する

人工知能の専門家は、LinkedIn の 2020 年の米国における新興職業 15 選でトップに立った。 LinkedInによると、AIや機械学習エンジニアを含むAI専門家の採用は過去4年間で年間74%増加している。 LinkedInは「人工知能と機械学習はイノベーションの代名詞となっており、当社のデータはこれが単なるホットな話題以上のものであることを示している」と述べ、AI市場はサンフランシスコ・ベイエリア、ニューヨーク、ボストン、シアトル、ロサンゼルスで特に活況を呈していると指摘した。

5. データモデリングはエッジに移行する

2020 年には、機械学習 (ML) において、クラウドのみの使用からクラウド エッジ ハイブリッド戦略への移行が見込まれます。 「クラウドで高忠実度、高解像度の生の機械データを分析できるようにするには、通常、コストがかかり、トラフィックとエコシステムを考慮すると、リアルタイムでは実行できません」と、FogHorn のソフトウェア エンジニアリング担当副社長 Senthil Kumar 氏は述べています。「これまで、多くの組織は、より小さなサンプル サイズや遅延時間のデータで作業することに決めており、これでは不完全または不正確な画像しか得られない可能性があります。」

Forrester のアナリスト、クマール氏は、「2020 年までに、世界のエッジ クラウド コンピューティング サービス市場 (分散エッジ コンピューティング インフラストラクチャ上のサービスとしてのインフラストラクチャと高度なクラウド ネイティブ プログラミング サービス) は少なくとも 50% 成長するでしょう。エッジ ファースト ソリューションを実装することで、組織はデータをローカルで合成し、コアの生データ セットで機械学習の推論を特定し、強化された予測機能を提供できます。機械学習モデルの「エッジ」バージョンをリアルタイムで実行することで、組織はリアルタイム イベントに迅速に対応し、ソース コードで関心のあるイベントに対して行動、反応、およびアクションを実行できます。」と予測しています。

6. AIはB2Bで活用される

B2B の販売とサービスの複雑さは、消費者の推論よりも AI からより多くの恩恵を受けることができます。 「機械学習とディープラーニングにより、複雑なB2Bサービスのユーザーは、直感的なニーズ特定プロセスと潜在的な取引先の強みや能力に関する広範な知識を組み合わせることで、複雑なニーズを定義し、理想的な取引先とマッチングできるようになります」と、Globalityの最高売上責任者であるキース・ハウスマン氏は述べています。「AIが各インタラクションで個人の好みや会社の要件、特に組織文化や価値観などの無形の領域をよりよく理解するにつれて、ユーザーエクスペリエンスは向上し続けるでしょう。」

7. コンタクトセンターにおける人間と機械の統合

「コンタクト センター チームは、デジタル チャネルの増加によるより迅速なサービスを求める消費者の要求に対処しなければならないという課題に直面しており、チーム リーダーは長い待ち時間、煩雑なカスタマー ジャーニー、およびエージェントの負担に対処しなければなりません」と TetraVX の Korte 氏は述べています。「AI はエージェントを補完し、チャネル全体でタイムリーで情報に基づいた応答をより適切に提供できるようにします。」

「あらゆる新しいテクノロジーの導入と同様に、コンタクト センターでの AI 導入には独自の課題が伴います」とコルテ氏は言います。「組織は、顧客サービス エクスペリエンスに人間味を持たせ、外部から見てカスタマー ジャーニーが自動化されすぎないようにすることが重要です。ただし、スタンドアロンの会話型 AI は 2020 年に打撃を受ける可能性が高いので注意してください。」

Forrester は、企業が顧客サービスのコストを削減するためにチャットボットを導入しているが、野心的すぎるプロジェクトでは顧客の問題を解決したり質問に答えたりすることができないと指摘しています。拡張可能な構築済みおよび業種別インテントのライブラリや強力な自然言語理解 (NLU) エンジンなどのツールセットが成熟しているにもかかわらず、会話型 AI が 2020 年末までに成功する顧客サービス インタラクションの 20% 未満しか実現しないでしょう。 ”

8. 自動化は加速する可能性が高い

2020 年の語彙に新しい単語「ハイパーオートメーション」を追加します。これは、人工知能や機械学習などの高度なテクノロジーを適用してプロセスを自動化し、さまざまなツールとより熟練した人材でプロセスを強化することを意味します。ガートナーは、ハイパーオートメーションを 2020 年のトップ 10 戦略的テクノロジー トレンドの 1 つに挙げました。

ガートナーによると、目標はAIを活用した意思決定の強化であり、多くの組織が独自のデジタルツインを作成し、機能、プロセス、主要業績評価指標がどのように相互作用して価値を生み出すかを視覚化できるようにするという。

9. 異種アーキテクチャが出現する

現在、AI 対応のアプリケーションとネットワークは、さまざまな処理アーキテクチャに依存しています。 ABIリサーチの54のテクノロジートレンドによると、2020年には状況が変わる可能性がある。 「次世代の多言語AIフレームワークは本質的にマルチモーダルであり、その運用には異機種コンピューティングリソースが必要になる可能性があります。主要なチップメーカーは独自のソフトウェアスタックから離れ、ツールの開発にオープンなソフトウェア開発キット（SDK）とアプリケーションプログラミングインターフェース（API）のアプローチを採用し始めるでしょう」とABIリサーチのアナリストは予測しています。

10. AIが犯す間違い

Forrester が指摘しているように、AI は完璧ではなく、差別や偏見を永続させる可能性があります。アナリスト会社は、注目を集めるPR上の大失態が結果として一部の企業に損害を与える可能性はあるが、最終的に人々のAIに対する信頼が損なわれることはないと予想している。

フォレスター社のアナリストは、AI が差別を永続させる可能性があり、偽情報の拡散、顔認識の悪用、パーソナライゼーションの過剰使用が顧客や従業員に害を及ぼし、不快感を与える可能性があると記しています。最終的に、これらの失敗は、責任ある AI の開発と展開の重要性を強調するという、より大きな目的を果たすことになります。