非テクノロジー企業は大規模に人工知能を使用し始めます

Alexandra Suich Bassによると、人工知能はテクノロジー部門を超えて広がり、企業、労働者、消費者に深刻な影響を及ぼします。



嘘発見器はビジネスであまり広く使用されていませんが、中国の保険会社Ping Anは詐欺を検出できると考えています。 同社は、顧客が申請を通じてローンを申請することを許可しています。 潜在的な借り手は、意思決定の誠実さを判断するために、約50の小さな表情を追跡するビデオブロードキャストの助けを借りて、収入と返済計画に関する質問に答えます。 このプログラムは、人工知能（AI）に基づいて機能し、引き続き作業する必要がある顧客を正確に判別するのに役立ちます。



AIは、借り手の銀行口座の状態のほとんどの必須チェックを置き換えます。 消費財企業のJohnson＆Johnsonとコンサルティング会社のAccentureは、AIを使用して履歴書を分類し、最適な候補者を選択します。 AIは、カジノおよびホテル会社のグループであるCaesarsが顧客の費用を予測し、顧客を引き付けるためのパーソナライズされたプロモーションを提供するのに役立ちます。 メディア保有および金融情報会社であるブルームバーグは、AIを使用して会社の収益レポートをスキャンし、ニュース記事を自動的に生成します。 携帯通信会社のVodafoneは、発生するまでユーザーの通信とデバイスの問題を予測できます。 すべての経済産業の企業はAIを使用して、サイバーセキュリティの脅威や燃え尽きなどのその他のリスクを監視します。



直感的で大まかな予測に頼るのではなく、より合理的で高速なAIベースの予測は、ビジネスをより効率的にすることを約束します。 フランスのホームセンターであるリロイ・マーリンでは、マネージャーが金曜日に新しいプロモーションを開催しましたが、デフォルトでは先週と同じ商品を使用して週末を早めました。 現在、同社はアルゴリズムを使用して、過去の販売データおよび販売に影響する可能性のあるその他の情報を取得しています。 たとえば、棚スペースをより効率的に使用するための天気予報。 AIスタートアッププログラムの開発者であるVekiaのManuel Davy氏は、売上が2％増加したとしても、同社は在庫を8％削減するのに役立ちました。



AIと機械学習（しばしば同じ意味で使用される用語）には、このタスク用に明示的にプログラミングされずにモデルを見つけて予測を行うために大量のデータを蓄積するコンピューターが含まれます。 大量のデータ、より洗練されたアルゴリズム、および膨大な計算能力により、AIに大きな影響力と巨大な機能が提供されました。 結果は多くの場合、無制限の時間とリソースを備えた多くのエキストラが提供できる結果と似ていますが、はるかに速く、安く、効率的に達成されます。



AIの主な利点の1つは、予測コストの大幅な削減になります、とトロント大学のAjay Agrawal氏と新しい本「Prediction Machines」の共著者です。 電気が照明をはるかに手頃な価格にしたように、このレベルの照明は現在1800年の約400分の1のコストで済むため、AIは予測をより手頃な価格で信頼性が高く、広く使用されます。



コンピューターは何十年もの間テキストと数字を読むことができましたが、最近になって、見る、聞く、話すことを学びました。 「AIはさまざまな分野や分野のサラダボウルを指す一般的な用語です」とスタンフォードのAIラボのディレクターで、Googleのクラウドコンピューティングの責任者であるFei Fei Lee氏は言います。 AIの下位区分には、工場やコンベヤーに代わるロボット工学、写真内の何かや人物の識別から自動運転技術までのアプリケーションで使用されるコンピュータービジョンが含まれます。 Li氏によると、コンピュータービジョンは多くの状況で使用できるため、AIの「キラー」ですが、AIは音声認識技術の能力も向上させます。 これは、電話およびホームスピーカーの音声アシスタントの基盤であり、アルゴリズムが通話を聞いて、スピーカーのトーンとコンテキストを認識することもできます。

技術の変化

これまでのところ、テクノロジーセクターはAIテクノロジーの主な受益者でした。 西部のグーグルとアマゾン、中国のアリババとバイドゥなどの大手テクノロジー企業のほとんどは、製品の推奨、ターゲット広告、需要予測にAIを使用しなければ大規模で成功することはできませんでした。 たとえば、AmazonはAIを広範に使用して倉庫内のロボットを制御し、梱包と配送を最適化し、偽造品を検出し、音声アシスタントのAlexaを操作します。 中国の競合企業であるアリババも、たとえば物流などでAIを多用しています。 オンライン決済子会社であるAnt Financialは、取引を承認するために顔認証を試行しています。 Googleの責任者であるSandar Pichaiは、AIには電気や火よりも「深い」効果があると述べています。



経済のさまざまな分野の非テクノロジー企業のリーダーは、AIが市場からそれらを削除する可能性を心配し始めており、彼らの主導的地位を確保するために有望なテクノロジースタートアップを購入しています。 データプロバイダーであるPitchBookによると、2017年、世界中の企業がAIに関連する合併と買収に約218億ドルを費やし、2015年の約26倍となっています（グラフを参照）。 収益のないスタートアップはその価値に惹かれます。AI技術の専門家にとっては500万から1,000万ドルです。







AIがテクノロジーセクターを超えると、既存の企業に挑戦する新しい企業の数の増加に影響します。 これは、ドローンの新興企業やUberなどの企業とともに、自動車業界ですでに起こっています。 また、サプライチェーン管理、顧客サービス、採用などの従来の機能を変革することで、他の企業の働き方を変えます。



この技術の将来の開発は勇気づけられますが、リスクがあります。 MIT Sloan Management ReviewとBoston Consulting Groupのレポートによると、約85％の企業がAIが競争上の優位性を提供すると考えていますが、今日では20社に1社しか使用していません。 大企業や金融などの産業企業は、多くの情報を生成し、多くの場合トップの地位を占めているため、AIが改善された独自のシステムを作成しています。 しかし、多くの企業は、クラウドプロバイダー、コンサルタント、スタートアップなど、成長を続ける独立したAIベンダーの軍隊と協力することを選択します。



これは企業競争だけでなく、特にアメリカと中国の間の国際競争でもあります。 中国企業は、中国政府が顔認識アルゴリズムのトレーニングに役立つ広範な顔のデータベースを管理しているという点で、非常に重要な利点を持っています。 中国では、プライバシーは西洋ほど重要ではありません。



将来、間違った決定を下す可能性が多くあります。 企業にとって難しい問題の1つは、タイミングの問題です。 ベンチャーキャピタルファンドであるブルームバーグベータのロイバハットは、今日と1990年代後半のドットコムブームの類似点を示しています。「企業は何にお金を使うべきかを考えています。」 早い段階でAIに莫大な金額を投資すると、インターネットの初期のように、自分自身を厳しく制限したり、無駄なスタートアップに多額のお金を払ったりするリスクがあります。 しかし、時間が長すぎると、すぐに成功を収めた企業​​や、技術をより早く習得した競合他社に技術的に遅れることがあります。



インドのTata Consultancy ServicesのGautam Schroff氏は、AIはMicrosoftソフトウェアの一部として簡単にインストールできる魔法の杖であると信じて、美しいメディアの報道にだまされているかもしれません。 AIシステムには、有益なデータの準備、アルゴリズムの厳密な監視、および多数の設定が必要です。 MicrosoftのGurdip Singhは、AIシステムを「クレイジーな科学者」と呼んでいます。たとえば、工業製品の小さな欠陥を検出したり、顔の何百万もの写真をすばやく分類したりするなど、人々が思いつかない作業を簡単に行うことができますが、物事には問題があります基本的な推論など、人々には簡単に思えます。 1956年、研究科学者がAIについて最初の会議を開いたとき、彼らは複雑な推論を含む「人間」の一般的な知能で機械を満たす方法を探していました。 しかし、これは依然として遠い追求です。



人工知能を取り巻く誇大広告は、誇大広告を現実から切り離すことを難しくしています。 2017年の最後の四半期に、世界中の公開会社は、収益レポートでAIと機械学習について700回以上言及しました。これは、2015年の同時期よりも7倍頻繁です（グラフを参照）。 シリコンバレーのベテランであるTom Sibel氏は、多くの企業が具体的な証拠を提供せずにAIの能力について推測しているため、だれかが偽のニュースチャネルを立ち上げる必要があると述べています。







会社の幹部は今後何年も考える必要があります。 分析コンサルティングセンターであるマッキンゼーグローバルインスティテュートのマイケルチュイ氏は、近い将来、AIは金融、人事、顧客サービスなどのよく知られたビジネスプロセスに取って代わるだろうと述べています。 しかし、時間の経過とともに、たとえば無人車両の成長を促進したり、完全に新しい薬を発見したりすることで、業界全体に取って代わります。 人々は、工業製品またはより有益な薬物の組み合わせの設計について偏った意見を持っているかもしれませんが、アルゴリズムは新しく受け入れられる解決策を見つける可能性が高いです。



特に、多くの幹部は、AIが提供できる幅広い機会よりもコストの削減と人件費の節約に関心を持っています、とデロイトのJohn Hagel氏は述べています。 もちろん、これは従業員にマイナスの影響を及ぼしますが、ビジネスに悪影響を及ぼします。 「コストを削減し、顧客に付加価値を与えないのであれば、ゲームから除外されます」と彼は言います。 一部の企業は、既存の仕事を減らすことはできませんが、新しい仕事の作成を避けるためにテクノロジーを使用しています。 そして、仕事を続ける労働者は、雇用主の保護下にいると感じる可能性が高くなります。 一部の企業はすでに法律を破ることなく従業員のコミュニケーションを集中化するためにAIを使用しています。 この慣行は、プライバシーに関する懸念を提起することにより促進されます。



大きな問題は、AIが仮想ファンネルまたは「フライホイール」の効果を作り出し、それを使用する企業がより効率的に作業できるようにすることです。より多くのデータを生成し、サービスを改善し、より多くの顧客を引き付け、低価格を提供します。 それは素晴らしいように聞こえますが、テクノロジー部門ですでに起こっているように、企業の集中力と独占の影響力にもつながります。