将来のビジネスインテリジェンスにおける人工知能の役割

AI 搭載のチャットボットを導入しているコールセンターから、ディープラーニングを使用して数え切れないほどのデータポイントを数秒で分析し、不正行為を検出する銀行まで、今日の企業はさまざまな方法で AI の力を活用しています。

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工場では、適応性と俊敏性が求められる複雑な物理的タスクを自動化するために AI を導入しています。マーケティング担当者は AI を使用して、パーソナライズされた推奨事項を生成し、注文処理を自動化します。リストは事実上無限です。 AIがなければ、クレジットカード詐欺検出から電子メールのスパムフィルター、予測交通警報からパーソナライズされたリマインダーまで、今日私たちが当たり前だと思っている多くのサービスは実現不可能でしょう。

AI が広く使用されている分野の一つはビジネス インテリジェンスです。企業はディープラーニング アルゴリズムを使用して、売上を伸ばす可能性のある行動パターンを特定し、IoT センサーからのヒントを使用して予測メンテナンスや在庫最適化などを実行します。

しかし、企業が現在行っていることは、可能性の氷山の一角にすぎません。

人工知能によりリアルタイムの意思決定が可能に

データが増加するにつれて、一部の企業はデータ過負荷のリスクに直面します。ビッグデータの前例のない増加と、そのようなデータの分析への執着は、組織の中核事業を簡単に危険にさらす可能性があります。 AI ビジネス インテリジェンス ソフトウェアを使用すると、企業はデータを管理しやすい分析情報に分解し、ビッグ データを理解できるようになります。

AI は分析のダイナミクスを変える可能性もあります。従来のデータ分析は、記述的な分析、つまり何が起こったかを報告するためのデータの分析に重点を置いています。現在の AI 分析ツールは、予測分析、つまりデータを使用して将来の洞察を解釈することをサポートしています。ただし、これは行動データと履歴データを使用した確率の「最善の推測」に基づいています。

近い将来、規範的分析が主流になるでしょう。 AI ベースの処方分析ツールは、大量のデータを検索し、ユーザーがさまざまな可能なアクションを策定し、実行可能なソリューションを見つけられるようにします。処方的分析は予測するだけでなく、物事がなぜそうなるのかについての適切なアドバイスや説明も提供します。

受動的な予測分析から能動的な処方分析への移行により、ビジネス上の意思決定の有効性と関連性が向上します。リアルタイムの洞察により、企業は運用データを最大限に活用し、過去に起こったことではなく現在起こっていることに基づいて意思決定を行うことができます。推奨事項の多くは自動的に実行することもでき、インテリジェントなマシンが利用可能な入力に基づいて最善の行動方針を決定します。

人工知能が音声認識と顔認識を主役に

人工知能を搭載した音声起動型デジタルパーソナルアシスタントは、すでにミレニアル世代の間で大きな人気を集めています。音声認識インターフェースなどのディープラーニングを活用したアプリケーションの普及、企業での広範な採用、Apple の Siri、Amazon の Alexa、Google Assistant などのデジタル音声アシスタントの絶大な人気は、すべて今後の良い兆しを示しています。音声は、キーボードやタッチ インターフェースに代わり、業界を問わず個人がブランドと関わる際のデフォルトの標準となるでしょう。

同様に、近い将来、成熟した顔認識技術は現在のレベルから大きく前進するでしょう。 AI を活用した顔認識技術により、この非常に煩わしいパスワードは不要になる可能性があります。

人工知能がハイパーパーソナライゼーションを強化

AI ベースのインテリジェンスは経験から学習し、経験や取引ごとに向上します。次に指定された決定は自動的に前の決定よりも良くなるため、AI モデルが高度に成熟し、起こり得るすべてのイベントをカバーする段階はそう遠くありません。

将来的には、AI を搭載したシステムは、通常の音声コマンドに基づいてユーザーとその感情さえも自動的に認識し、非常に正確な提案をしたり、真に個人的なレベルでユーザーと対話したりできるようになります。次世代の AI 駆動型アシスタントは、ビッグデータをリアルタイムで分析し、顧客のニーズと優先事項を迅速に把握して、必要な作業を実行できるようになります。 AI により、ハイパーパーソナライゼーションは現在のようなプレミアム サービスではなく、デフォルトの標準になります。

マクロレベルでは、企業はさまざまなデータポイントから情報を収集し、リアルタイムの感情分析を実施できるようになります。たとえば、企業は顧客と企業とのやり取り、ソーシャル メディアの投稿、その他のデータからリアルタイム データを収集して、顧客の思考プロセスや製品に対する感情的な反応を理解し、リアルタイムで介入してその認識を強化または変更することができます。

人工知能はより多くの分野に進出する

AI はすでに金融サービス、ヘルスケア、証券取引、ライフサイエンスなどの業界に貢献しています。たとえば、AI は臨床アシスタントの役割を引き継ぎ、医師がより迅速かつ信頼性の高い診断を下せるよう支援しています。これは非常に一般的になるので、人間の介入は稀になるでしょう。

しかし、これまでのところ、共感、創造性、判断力、インスピレーション、リーダーシップなど、人間の能力を必要とする抽象的なタスクでは、機械のパフォーマンスは芳しくありません。イノベーションと人材管理という 2 つの重要な管理機能は、依然としてほぼ完全に人間の手に委ねられています。 AI システムがより洗練されるにつれて、将来的には状況が変わる可能性があります。現状では、アルゴリズムは結局のところ人間が設計したものであるため、ある程度の偏見や主観性に悩まされる可能性があります。トレーニング データが成熟するにつれて、このバイアスと悪影響はすぐに消えます。

人工知能は今後も存在し続けるでしょう。 AI は、経営者の意思決定方法、マーケティング担当者の顧客との関わり方、企業の競争方法、そして企業全体の成長方法を変える可能性があり、AI をさらに強力にします。ビジネス インテリジェンスの将来は、必然的に人工知能システムによって推進されるでしょう。