AIの最適な活用領域を発見し、効率とイノベーションを最大化する

企業がAI活用を模索する中で、AIが最も力を発揮するのは「人間がうまくできない、あるいはやりたくないタスク」であることがわかってきました。

AIに対する人々の技術的夢想は、往々にして自己中心的な「自分にとって何の意味があるか？」から始まります。個人として、テクノロジーが自分の生活や仕事をどう変えるかを知りたいのです。自動車、テレビ、コンピュータなど、過去の技術革新でも同じでした。

自動車は、フォードのような企業が新しい製造・販売モデルを作るまで単なるおもちゃでした。タイヤメーカーのミシュランは、ドライバー向けガイドブックを作り行き先を示しました。テレビの奇跡に人々が魅了されたとき、フィロ・ファーンズワースの発明そのものではなく、エンタメ企業と広告主が私たちを惹きつけました。

AIと機械学習も同様で、すでに検索やソーシャルメディアを通じて日常生活に浸透しています。

では、AIとそれを活用する企業は今後私たちをどこへ導くのでしょうか？ どう私たちの生活に溶け込むのでしょうか？

研究会社BBNの技術者たちが、今後数年間でAIがいかに生活を変えるかを展望しました。彼らの焦点はネットワーキング、特に5Gにありました。コミュニケーションは、1960年代のARPANET以来BBNの核心だからです。

変化はどこにあるか？

彼らの予測と、コンシューマー向けテクノロジーがビジネスにもたらす機会を見てみましょう。

AIを5Gのイネーブラーと捉え、5Gが新たなアプリケーションを可能にすると考えます。あらゆるキャリアと携帯電話会社が5Gを推進しています。BBNはクアルコムの言葉を借りて、5Gが「サービス品質の向上、モビリティ管理の改善、ローカライゼーション」を実現すると述べます。さらに「ネットワーク効率の向上、導入の容易さ、セキュリティの強化」も約束されています。

BBNのイムティアズ・アダムス氏は、5G時代を「クラウドサーバーが引き続き利用される一方で、データ生成現場であるエッジ（オンデバイス）でのAIが台頭し、インテリジェントデバイスからリアルタイム（または極めて近いリアルタイム）の応答が得られる世界」と表現します。

5GとAIを組み合わせ、M2M通信を加速させます。BBNは自動運転車、新型ロボット、ドローンなど自律システムの新たな機会を強調します。これらはすべて、IoTネットワーク全体に配置されたインテリジェントセンサーからのデータに依存します。AIと5Gは、VR/ARを次元へ引き上げ、エンタープライズのデジタルトランスフォーメーションを推進します。

アダムス氏はまた、「パーソナライズド医療によるヘルスケア改善、顧客向け金融サービスの向上、マーケティングのパーソナライゼーション強化と顧客サービス改善、よりスマートで効率的な製造」の可能性を挙げます。ただし、これには大きな「条件」が付きます。政治指導者と規制当局が「変化の規模を真に理解し、AI導入を可能にするよう規制枠組みとインフラを最適化すること」が必要です。

小売業におけるAI活用

アマゾンのような小売大手がAIで顧客ニーズを予測しサプライチェーンを管理するレベルを、他の小売業者が真似するのは困難です。しかし、AIへのシフトを無視することはできません。

合併・財務グループTriangle Capital LLCの共同創業者リチャード・ケステンバウム氏はフォーブス寄稿で、「小売業者にAIの話をすると、外国語を聞いているように目が泳ぐ。ほとんど話したがらない。だが、避けられない。AIは大小問わず小売業のほぼあらゆる側面に浸透する」と述べています。

同氏は、AIベースのアプリケーションが照明や冷凍コストなどの課題管理を助け、電気代を削減できることを指摘。パブリックスストアでは、バックヤードの冷凍庫ドア開閉頻度をAIソフトウェアで把握し、不要なスタッフ巡回を減らしています。5万平方フィートの店舗で年間6万ドルの節約に成功しました。

この6万ドルで新入社員を雇い、顧客サービスと競争力を高められます。

銀行業界

窓口の長蛇の列、通帳、限られた営業時間だった銀行業務が、コンピュータ、スマートフォン、インターネットでどう変わったか、記憶している人ならさらなる変化が来ることを感じ取れるでしょう。

デジタルトランスフォーメーション企業アトスのグループインダストリーディレクター、フランク・コワノン氏はインターナショナルバンキング誌で、銀行業界に影響を与える4つの主要なAIタイプを挙げます。「音声・顔認識、自然言語処理、機械学習、ディープラーニング」です。

銀行でのAI適用領域の一例：

• カスタマーサービス。 手作業で処理されている数千通の顧客メールをAIが分析し、適切な回答と推奨アクションを提示。
• 営業と顧客インテリジェンス。 「AIが顧客からデータとインテリジェンスを収集・分析し、ビジネス開発チームに独自の洞察、セールスパイプライン、関係深化と売上拡大のための『ベストネクストアクション』を提供する」とコワノン氏。
• ITサービス。 「AIがアプリケーションの障害予兆を示し、ITインフラの有用性とレジリエンスを高める」と同氏。
• 不正防止。 「AIは不正管理でますます不可欠になっている。不正要素を含む支払いや請求の検知と排除によって実現される」とコワノン氏。
• サイバーセキュリティ。 あらゆる業界でサイバー攻撃が懸念されるが、銀行では特に深刻だ。ハッカーが金を盗み、システム停止で損失が出る。予測分析が銀行をどう守れるか想像してほしい。

農業におけるAI

ワイン製造業以外のリーダーも、ブドウ園から学べます。これは農業以外にも当てはまります。

農業ソフトウェア企業Tule TechnologiesのCEO兼共同創業者、トム・シャプランド博士は「人間が目で観察できることは、コンピュータにも学習させられる」と書いています。

Tuleはブドウ園に、コンピュータビジョンの進歩を活かした車載カメラシステムを導入しています。最初はブドウ房のカウントですが、害虫、病気、水ストレスなど、人間が現場で探す問題を検知する可能性を秘めています。コンピュータビジョンを、画像を入力としてパターン（問題や健全な作物）を学習し検出するシステムと捉えてください。

すべてはフォーカスにかかっている

AIが空想から現実へ移る過程で、ロボットやコンピュータが私たちの生活を支配する世界を想像する人は多かった（アレクサの一部の用途はすでに手に負えない）。

しかし、上記の例示は、AIが人間の「ある程度絞り込まれたタスク」を助ける方向性を示しています。AIの進化が過去の多くの技術と同じ軌道をたどるなら、多くの経営幹部や取締役が全社的なAI戦略を要求するのは確実です。

現実には、個々のラインマネージャーや現場作業者が「あまりに多くの工数やリソースを食っている単一の問題」に目を向けたとき、AIアプリケーションの進歩が起こりやすいのです。エネルギー管理や病気のブドウのケースでは、AIだけで問題解決はできないかもしれません。だが、人間より速く問題を発見し、対処を人間に任せることはできます。