2022 年の人工知能テクノロジーのハイプ サイクル: 複合人工知能と意思決定知能が 5 年以内に主流のテクノロジーになる

Gartner の「2022 年人工知能テクノロジー ハイプ サイクル」レポートによると、複合人工知能 (AI) や意思決定インテリジェンスなどの AI テクノロジーの早期導入は、企業組織に大きな競争をもたらすでしょう。利点としては、AI モデルの脆弱性によって引き起こされる問題が軽減され、ビジネスの背景情報の取得に役立ち、価値の実現が促進されます。

このテクノロジーは生産の成熟段階に入り、その実際の利点が証明され、認識されています。リスクが許容レベルに低下したと考える企業が増えているため、AI テクノロジーの導入は急速な成長段階に入り始めています (図 1 を参照)。

AI は、企業、政府、社会の間で常にホットな話題となっていますが、企業組織にとって、どの AI テクノロジーに実際のビジネス価値があるかを区別することは困難です。データと分析 (D&A) のリーダーは、将来を見据えた AI 戦略を開発し、大きな影響を与える可能性のある現在のテクノロジーを活用する必要があります。

図 1. 2022 年の人工知能テクノロジーの成熟度曲線

図 1. 2022 年の人工知能テクノロジーの成熟度曲線

出典 : Gartner (2022 年 7 月)

合成データ

今日の AI 開発が直面している主な問題の 1 つは、AI モデルを効果的にトレーニングするために実際のデータを取得してラベル付けすることが企業に問題を引き起こすことです。重い荷物を背負う。これには時間と費用がかかりますが、この問題は合成データによって解決できます。さらに、合成データは、個人を特定できる情報 (PII) を削除する際にも重要な役割を果たします。

因果的人工知能

人工知能の究極の価値は、人間の行動のレベルを向上させることです。機械学習 (ML) 手法は、統計的関係 (相関関係) に基づいて、これらの関係が因果関係を構成するかどうかに関係なく予測を行います。どの最適なアクションが特定の結果に寄与するかをより正式に決定する必要がある場合、因果的 AI は重要な役割を果たすことができます。この方法は、人工知能テクノロジーの自律性、説明可能性、堅牢性、効率を向上させることができます。

Decision Intelligence

Decision Intelligence は、意思決定プロセスと、フィードバックに基づいた結果の評価、管理、改善方法を正確に理解することで、意思決定を向上させるために設計された実用的なテクノロジーです。現在、意思決定における人工知能技術の利用が進む中、自動意思決定と拡張知能が盛んに議論されており、この傾向により意思決定インテリジェンスに対する期待が高まる時代に突入しています。最近の危機により、ビジネス プロセスの脆弱性が明らかになり、組織がビジネス プロセスを再構築し、回復力、適応性、柔軟性を高める上で、意思決定インテリジェンスの手法とテクノロジが重要な役割を果たすことになります。さまざまなソフトウェア テクノロジーに依存した意思決定インテリジェンス市場が急速に台頭しており、意思決定者にソリューションを提供し始めています。

複合人工知能

複合人工知能の前提は、すべての問題を解決できる人工知能の手法はないということです。現在、複合人工知能は、「コネクショニスト」派の手法（機械学習など）と「象徴主義」派の手法（ルールベースの推論、グラフ分析、エージェントベースのモデリングおよび最適化手法など）を組み合わせています。人工知能ソリューションが学習する際に必要なデータとエネルギーを削減し、抽象化メカニズムがより大きな役割を果たすことができるようにすることを目指しています。複合人工知能は、意思決定インテリジェンス市場の上昇を推進する中心的な要因です。

生成型人工知能

生成型人工知能手法の探求は現在加熱しており、ライフサイエンス、医療、製造、材料科学、メディア、エンターテイメント、自動車などで使用され始めています。 、航空宇宙、防衛およびエネルギー産業はその価値を証明しています。生成 AI は、マーケティング、デザイン、アーキテクチャ、コンテンツのクリエイティブな仕事を生み出しました。このテクノロジーによって生成された合成データにより、AI 配信の精度と速度が向上します。生成型人工知能の利用が一般化し、市場に流通する製品の種類も多様化しており、最近ではメタバース分野でも積極的に活用されています。

基本モデル

基本モデルには、事前にトレーニングされた多数のデータセットが付属しており、幅広いユースケースに適用できます。知能。基本モデルは、以前のモデルよりも効率的に、より高度な自然言語処理機能を提供します。基本モデルは自然言語処理で選ばれるアーキテクチャとなっており、コンピューター ビジョン、音声処理、ソフトウェア エンジニアリング、生化学、金融、法的ユースケースもサポートしています。

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