AIのメリット：これらの業界は2022年までに変革されます

公開: 2018-02-08

私たちはかなり前から人工知能について話してきましたが、これまでのところ、それは実際にそのマークを付けることができませんでした。それは大きな可能性を示していますが、まだ誇大宣伝に応えていません。 SiriやAlexaを使用したことがある人なら誰でも、厳格なルールのセットから抜け出そうとすると、すぐに制限に気付くでしょう。では、AIのメリットは何ですか？

しかし、AIが複数の業界で大きな違いを生み出し始めるのは時間の問題であることは否定できません。今後数年間で、AIは多くの分野でその地位を確立し始めると思います。

AIのメリット：変革されるトップ産業

健康管理

ヘルスケアは間違いなく、今後数年間でAIの使用とアプリケーションが最大の成長を遂げる可能性が高い業界のひとつであり、これはこの業界への巨額の投資によって支えられています。ヘルスケア業界には、AIがすでに多くの地位を獲得し始めている分野がいくつかあります。

ヘルスケア業界が豊富に持っているものの1つはデータです。政府や医療機関には数十年前にさかのぼる数十億のデータレコードがあり、洞察を得るためにこのデータをマイニングすることは大きな課題になる可能性があります。 AIは、このデータをマイニングおよび分析して、多くの病状の進行、診断、および治療における微妙なパターンを見つけるためにすでに使用されています。

病状や病気の診断は、あなたが思うほど白黒ではありません。多くの場合、診断は、確率のバランスが診断に十分に有利になるまで、いくつかの兆候と観察結果をつなぎ合わせることによって行われます。私は最近、一般的な病気の血液検査が100％正確であると聞いて驚いた。ほとんどすべてに数パーセントの誤差があります。

医療専門家は、診断を行うために病気の兆候を認識できるようにするために長年の経験に依存しているか、事前に構築された診断アルゴリズムを使用しますが、多くの場合、物事を見逃す可能性があります。たとえば、医師は、私たちのほとんどにとっては正常に見えるX線を見ることがありますが、病気を示す可能性のある微妙な影が見えます。それが見落とされる前に、その影はどれほど微妙である必要がありますか？

このBBCの記事は、AIを使用して、心臓病の初期兆候を発見する際に経験豊富な心臓専門医をしのぐ新しい研究について報告しました。報告書は、最高の医師でさえ、約20％の確率でそれを間違えていると述べています。医師は、それがスキャンのパターンであるかX線の影であるかにかかわらず、病気の明らかな兆候を見つけるのを助けるために彼らの経験に依存しています。研究者は、スキャン結果と、その後心臓に問題が発生したかどうかに関する情報を含む、1000人の患者のシステムデータを提供しました。

機械学習を使用することで、AIシステムは、経験豊富な医師よりもスキャンで心臓病の兆候をより正確に見つけることができました。この研究はまだ初期段階ですが、AIがこの業界にもたらす可能性を示す良い例です。

このシステムや同様のシステムにますます多くの履歴データが供給されるにつれて、病気のパターンや兆候を見つけるのにますます良くなることができ、医療業界全体で医療診断にAIがますます使用されていることがわかります。

自動車

テスラとイーロンマスクのオートパイロット機能の機能に関する主張については、誰もが知っています。米国の海岸から海岸へと自律的に移動する能力は、非常に近いとよく言われます。私はオートパイロットを直接目撃しました、そして、高速道路で、それは非常に印象的でした。しかし、それはかなりまっすぐな車線とすてきな明確な道路標示を持っている高速道路でした。ロンドンの中心部、またはさらに難しいことに、両側に生け垣がある単一トラックの田舎道をナビゲートすることは、まったく異なる提案です。私の意見では、私たちはAIから非常に長い道のりであり、非常に複雑な旅をそれ自体で安全にナビゲートするのに十分な経験を積んでいます。

自動車メーカーは現在、乗客が自然言語の音声コマンドを介して車内のテクノロジーを制御できるように、AmazonAlexaなどのAIサービスを車に組み込むことを検討しています。ラスベガスで開催された今年のCESショーで、メルセデスベンツは新しいAIを搭載した車載パーソナルアシスタントのデモを行い、2017年にBMWは2018年にAlexaを一部のBMWおよび軽自動車に統合することを発表しました。 KiaはまもなくGoogleアシスタントをインフォテインメントシステムに組み込む予定です。

間違いなく、今後数年間で新しい車の中でAIがますます強力になり、ナビゲーションと車内の仮想アシスタントの両方に使用されるようになりますが、AIを使用する車が登場するまでには何年も（数十年も）かかると思います本当に自律的です。

サイバーセキュリティ

今後数年間で私が予想するより心配な傾向の1つは、サイバー攻撃でのAIの使用です。これはかなり前から比較的基本的な形で起こっています。何年もの間、インターネットは脆弱性を探してWebサーバーを絶えず突っついているボットで溢れています。脆弱性を見つけるとすぐに、所有者に報告するか、脆弱性を自動的に悪用します。ただし、これらのボットはかなりインテリジェントではなく、見つけたものに基づいて動作を学習して自動的に適応させることはありません。

これは、AIが悪用されて兵器化されているのを見るところです。 AIを利用したボットは、単にサーバーを調べて穴を探すのではなく、サイバーセキュリティを学習、適応、回避することができます。サイバーセキュリティに関しては、人間が最も弱いリンクであるとよく言われます。どのフィッシング手法が最も効果的であるかを学習し、人間が作成したものよりも優れたフィッシングキャンペーンを自動的に作成できるAIツールがすでに開発されています。この手法は、2016年にセキュリティ会社ZeroFoxの2人のデータサイエンティストによってテストされました。彼らは、機械学習を使用して、どのフィッシング手法が最良の結果をもたらしたかを判断し、この学習に基づいてメールを適応させるAIツールを構築しました。テストでは、AIツールは人間を大幅に上回りました。

AIがますます兵器化されるというこの見方は、業界によって共有されています。昨年7月に開催されたBlackHat USA 2017の会議では、調査対象の参加者の62％が、ハッカーが攻撃目的でAIを使用する可能性が高いことに同意しました。

AIは、攻撃的なサイバー攻撃のために今後数年間で兵器化されると予想されますが、AIはサイバーセキュリティ業界内で防御的に使用されることも予想されます。サイバーセキュリティシステムの重要な役割の1つは、脅威を認識して防御することです。これは通常、事前定義されたリストに一致する脅威のシグネチャを認識することによって行われます。

AIと機械学習を使用して、必ずしも既知のシグネチャを持たない悪意のある動作を識別し、その動作から防御することができます。このアプローチはまだ非常に初期の段階ですが、特にAIの攻撃的な使用が広まるにつれて、このアプローチはさらに普及すると思います。

Eコマースとカスタマーサービス

小売業は世界で最も動きの速い産業の1つであり、eコマース小売業はさらに高速です。競争はしばしば激しく、これが業界内のイノベーションを推進します。

おそらく、あなたはすでにeコマースでAIを経験していますが、気づいていないかもしれません。アマゾンがあなたに製品を推薦するたびに、これはAIによって推進されます。非常に複雑なアルゴリズムのセットを使用して、人口統計プロファイル、購入履歴、および表示した他の製品に基づいて、購入する可能性のあるものを決定します。 Amazonは膨大な量のデータを生成し、このデータをAIが使用して、ターゲットを絞った推奨事項を生成できます。

また、WebサイトまたはFacebookなどのプラットフォームでライブチャットツールを使用してブランドと通信したこともあります。少なくとも一度は、コメントに基づいて事前に設定された範囲の返信を提供しているAIを利用したボットと話している可能性があります。

カスタマーサービスは、AIを使用した自動化に最適な領域です。ほとんどのカスタマーサービスのクエリは、「注文はどこにありますか？」などの非常によく似たパターンに従います。または「配送先住所を変更できますか？」カスタマーサービスエージェントは通常、クエリに基づいて従うスクリプトを持っており、クエリの大部分は少数のシナリオに適合します。

顧客が注文の配達時期を尋ねるシナリオを検討する場合、カスタマーサービスエージェントはおそらく、注文番号と郵便番号を使用して自分自身を認証し、内部システム内でその注文を検索するように顧客に依頼します。ステータスと納期を確認します。その後、顧客はそれを変更するように依頼することができ、エージェントは彼らのためにそれを行うことができます。

このプロセスは、標準のスクリプト化されたプロセスに従っているため、エージェントからのイニシアチブを実際にとらないため、非常に簡単に自動化できます。このようなプロセスを自動化することで、人間はAIが処理するのに苦労するより複雑なクエリを処理するために解放されます。

今後数年間でAIがeコマースでどのように使用されるかを見るのは興味深いでしょう。 AIは、カスタマーサービスだけでなく、ユーザーのパーソナライズにも最大の影響を与え、より的を絞った推奨事項とエクスペリエンスをユーザーに提供すると予測しています。

バーチャルパーソナルアシスタント

現在、Apple（HomePod）、Google（Google Home）、Amazon（Echo）の間で、ホームバーチャルアシスタントデバイスをめぐって激しい戦いが繰り広げられています。今のところ、AmazonはAlexaを搭載したEchoで勝っているようです。これらのアシスタントのスキルは、現時点ではかなり基本的なものであり、主に音楽の選択、いくつかの質問への回答、ホームオートメーションデバイスの制御に限定されています。

今後数年間で、これらのデバイスの機能が大幅に向上することを期待しています。特に、世界で最大かつ最も革新的な企業のいくつかがその背後にあります。より多くの消費者向けデバイスやホームオートメーションシステムとの統合、そしてAIの大幅な向上が期待されます。これらのデバイスに電力を供給するソフトウェアは、自動車、Sonos、さらにはLG冷蔵庫などの他の製品にもすでに統合されており、この傾向は今後12か月で加速し始めると予測しています。

要約すると、AIの開発と使用は加速し始めているようであり、今後数年間でAIが多くの業界ではるかに普及するようになると思われます。ここではいくつかの業界を選びましたが、実際には、AIはほぼすべての業界にある程度影響を与える可能性があります。

ただし、事前定義された一連の明確なシナリオ以外の状況を処理できるAIからは非常に長い道のりだと思います。私の車がすぐに私を運転して仕事をすることはないでしょうし、あなたはこれから何年もの間あなたの階段を掃除機で掃除する必要があるでしょう。