2021年以降のAIテクノロジーのトップトレンド

AIテクノロジーのトレンドは、最近のすべての誇大宣伝です。 AIがさまざまな業界の非常に多くのセクターにどのように影響を与えているかは魅力的です。

人工知能の出現以来、産業のファンダメンタルズはより良い方向に変化し始めました。 現在、他のすべてのAI開発会社は、業界の種類に関係なく、この1つの奇跡のテクノロジーを望んでいます。

AIの人気の程度は、 SemRushによると、AI市場は今後数年間で世界的に増加し、 2025年には1906.1億ドルの市場価値に達すると予測されています。

ガートナーが示した別のAI2021予測統計によると、2021年までに、世界中のカスタマーサービスインタラクションの15％がAIによって完全に強化される予定です。

人工知能の成長統計によると、世界のGDPは2030年までに15.7兆ドル成長します。

そのため、企業はビジネス目標を達成するためにAIテクノロジーを統合しています。

Medical＆Healthcare、Banking＆Finance、Transportation、Retail＆Commerce、Social Media、Manufacturing、Businessなどの業界における指数関数的成長と最新のAIの発展を目の当たりにするために、最新のAIトレンドを特定の業界に分析しました。

なぜ人工知能は破壊的技術なのですか？

人工知能の範囲は広大であり、それが、ローエンドまたはサービスの提供されていない購入者にサービスを提供し、主流の市場に移転する準備ができているゲームを変える製品やサービスを促進する破壊的イノベーションの主要なエンパワーメントエージェントである理由です。

自動化が徐々に高度化するにつれて、AIが現在業界と市場を混乱させる過程にあることは間違いありません。

この破壊的AIテクノロジーは、私たちが現在目撃している破壊的イノベーションの背後にある主な推進力です。

たとえば、AIは、共有経済を新しいビジネスモデルとして強化しました。このモデルでは、人々が自分のリソースを管理者として他の人と共有し、これらのリソースを活用して利益を生み出すことができます。 このモデルは、ライドシェアリング、スマートプロトタイピング、スマートグリッドなどのさまざまなドメインに効果的に適用されます。

AIの新しいテクノロジーとは何ですか？

ジェネレーティブAI

人工知能の最新の技術革新により、多くの組織が3Dおよび2D画像を自動的に生成するアルゴリズムと機器を作成できるようになりました。 これらの計算は基本的にジェネレーティブAIを構成します。これにより、マシンはコンテンツ、サウンド、画像などを利用してコンテンツを作成できます。

人工知能の最新のイノベーションであるジェネレーティブAIは、3D印刷、CRISPR、およびその他のさまざまな潜在的な進歩によってアクティブ化されると、義肢、有機分子、およびさまざまなものをゼロからレンダリングすることにより、同様に医療に役立ちます。 同様に、悪性腫瘍の可能性を早期に区別して、より効果的な治療計画を立てることができます。

たとえば、糖尿病性網膜症のために、生成AIはパターンベースの理論を提供するだけでなく、スキャンを構築してコンテンツを作成します。これは、医師の次のステップの通知に役立ちます。

連合学習

分散データからのディープネットワークのコミュニケーション効率の高い学習というGoogleの研究論文で示されているように、連合学習は、ユーザーが豊富な情報から作成された共有モデルのメリットを一元的に保存することなく完全に取得できる学習方法として特徴付けられます。 より技術的なスピーチでは、MLプロセスを端まで広めます。

ほとんどの場合、医師会はプライバシーの制限のために情報を共有することができません。 連合学習は、情報を単一の領域にプールする必要をなくし、さまざまなサイトでさまざまなサイクルで準備することにより、分散化を通じてこの懸念に対処するのに役立ちます。

ニューラルネットワークの圧縮

一般に、ニューラルネットワークには、実行するようにトレーニングされた特定のタスクに必要なものよりも高い精度で表される、はるかに多くの重みが含まれています。 リアルタイムインテリジェンスやブーストエッジアプリケーションを導入したい場合は、ニューラルネットワークモデルを小さくする必要があります。 モデルを圧縮するために、研究者は次の方法に依存しています：パラメーターの剪定と共有、量子化、低階数因数分解、転送またはコンパクトな畳み込みフィルター、および知識の蒸留。

複雑な計算を実行するためのディープニューラルネットワークのサイズが大きくなるにつれて、ストレージのニーズも高まっています。 これらの問題に対処するために、研究者は、ニューラルネットワーク圧縮と呼ばれる人工知能の将来のアイデアと技術を思いついた。

神経組織には、実行するように訓練された特定の割り当てに必要とされるよりも高い精度で対処される、紛れもなく多くの負荷が含まれています。 リアルタイムインテリジェンスやブーストエッジアプリケーションを導入したい場合は、神経組織モデルを小さくする必要があります。 モデルを圧縮するために、研究者は付随する戦略に依存します：境界の剪定と共有、低階数因数分解、知識の洗練など。

それで、ここに、それがこれらのセクターにもたらす機会と、2021年のAIの影響を証明するいくつかの驚くべきAIテクノロジーのトレンドがあります。

AIで使用されるテクノロジー

1.モノのインターネット

IoTのAIは、リアルタイム処理とイベント後処理の両方に役立ちます。 前者では、AIはデータセットのパターンを識別し、予測分析を実行するのに役立ちます。 リアルタイム処理中は、条件に迅速に対応し、それらのイベントに関する決定の知識を収集するのに役立ちます。たとえば、駐車料金のナンバープレートの画像をキャプチャするリモートビデオカメラなどです。

AIをIoTに統合することで、すべてのデバイスが相互に接続され、追加の機能を実行できるようになる世界が世界中にあります。

2.ブロックチェーン

ブロックチェーンは、すべての業界で勢いを増しているもう1つの誇大宣伝されたテクノロジーです。 現在、ブロックチェーンを備えたAIは、単に両方の長所です。 そのため、より良いトランザクション、高品質のデータ、分散型インテリジェンス、市場参入障壁の低下、透明性の向上、ブロックチェーンアプリ開発によって提供される人工的な信頼の向上などのメリットを得ることができます。

AIがブロックチェーンに与える影響は、このパートナーシップが私たちにさらに優れたテクノロジーと機能を提供することだけを期待しているようなものです。

3.拡張現実

人工知能のディープニューラルネットワークのおかげで、垂直面と水平面を検出し、深度とセグメント画像を推定して分析し、現実的なオクルージョンを実現します。さらに、リアルタイムで物の3D位置を推測することもできます。 AIモデルが、驚くべきAR体験を妨げるいくつかの従来のコンピュータービジョン手法に取って代わっているのは、そのような特徴と機能によるものです。

AIによる医療とヘルスケア

4.医用画像および診断

医療における人工知能の利点の1つは、医用画像です。 身体の内面の画像が非侵襲的な画像化プロセスを通じて明らかにされるプロセス。 これは、病気の診断と治療に役立ちます。 スマートフォンの普及と進化した画像認識により、携帯電話は在宅診断用のオールインワンツールになっています。 また、FDAが医療機器としてヘルスケアのAIを承認することを楽しみにしています。

5.臨床試験の登録

適切な人々を登録することは、あらゆる臨床試験の成功にとって際立っており、決して簡単なプロセスではありません。 ただし、AIテクノロジーの支援があれば、医療記録にアクセスして情報を抽出し、進行中の研究と比較することが可能になります。 このように、医師と患者に提案された研究は、より適切で信頼できるものになるでしょう。

6.改善されたヘルスケアバイオメトリクス

AIのニューラルネットワークを使用して、科学者は、定量化するには複雑すぎる典型的なリスク要因を分析しています。 AI in Healthcareは、網膜スキャンの有効化、肌の色の変化の検査と記録など、さまざまな方法で業界を発展させる力を発揮します。 パターンを見つけるAIテクノロジーの熟練度により、新しい診断方法のロックを解除し、未知のリスク要因を予測することが可能になります。

7.効率的な創薬

退屈な長い創薬サイクルを完全に止めるために、従来の製薬組織は現在、新しいAIバイオテクノロジーの新興企業に希望と信頼を置いています。 多くのスタートアップは初歩的な資金調達の段階にありますが、すでに無数のクライアントに圧倒されています。 2020年まで続く製薬会社によるAIバイオテクノロジーへの投資の傾向を見ることができます。

小売/ eコマースとAI

8.検索テクノロジー

AIの最大のメリットの1つである検索テクノロジーは、あらゆるビジネスに恩恵をもたらします。おそらくそれが、多くの業界の現職者がAIに投資し始めた理由です。 検索用語の文脈的理解はもはや実験段階ではないので、そのグローバルな採用はまだ長い道のりです。 それにもかかわらず、多くのSaaSエージェンシーがサードパーティの小売業者に検索テクノロジーを提供するために登場しており、この特定のテクノロジースタックへの投資により、 2021年の最新のAIトレンドになっています。

9.小売―チェックアウトなし

Standard CognitionやAmazonGoなどの企業は、チェックアウト無料AIシステムの最初のプレーヤーです。 つまり、顧客は商品をチェックアウトしたりスキャンしたりせずに買い物をすることができます。 これにより、盗難やその他の問題を監視することが期待されます。 このAIベースのシステムの採用は、技術的な不具合による導入およびその他の在庫損失コストに依存します。 mid-2019の時点で、11のAmazonGoストアが稼働しており、キャッシャーレスになっています。

10.倉庫のロジスティクス

ロジスティクスは、人工知能の発展途上の分野であり、最近の傾向であると言われています。 将来の倉庫では、人間ではなく、照明などの基本的な設備を必要とせずに24時間365日稼働できる熟練したロボットを収容できるように倉庫が開発されるため、ロジスティクスが重要な役割を果たします。

{ボーナスリード：オンデマンドロジスティクスアプリの開発コストはいくらですか？}

11.ピアツーピアネットワーク

AI機械学習では、機械が情報に基づいた意思決定を行えるようにするために、膨大な量のデータが必要です。 暗号通貨によって展開されるネットワークのようなピアツーピアネットワークは、ネットワーク化されたパーソナルコンピュータの能力を利用することにより、あらゆる規模の組織にAIプログラムを実行する利点を提供します。 AIと統合されたこのネットワークは、検索エンジンの透明性を促進します。

世界のAI市場規模、すなわち 小売およびeコマースの市場規模における人工知能は、2019年から2025年の予測期間中に42.8％のCAGRで増加し、2025年までに193.7億ドルの収益を獲得すると予測されています。

政府/公共部門とAI

12.顔認識

顔認識は、生体認証の主要な形式です。 この分野での広範な研究により、このAIアプリケーションの可読性と正解率は急速に向上しています。 人工知能の顔認識機能の利点の1つは、セキュリティ機関が社会から不正な要素を特定して削除するのに役立つことです。 これだけでなく、企業はビジネスモデルに従って、このAI機能をプロセスで使用されるアプリやその他のソリューションに急速に統合しています。

13.サイバー脅威ハンティング

サイバー脅威ハンティングは、ステルス攻撃者を検出し、そのようなハッカーによって開始された悪意のある活動を阻止するために、高セキュリティ機能と組み合わせたプロアクティブなアプローチです。 このテクノロジーと統合されたAIの利点の1つは、機械学習を使用することで、そのような外来要素やセキュリティ違反を検出することが簡単になることです。

14.コンピュータビジョンによる監視

コンピュータビジョンは、アルゴリズムに基づくAI研究の分野です。 この施設の主な使用例は、日本の機械学習アルゴリズムであるAI Guardmanに見られます。このアルゴリズムは、買い物客の不審な行動を検出し、モバイルで店主に警告します。 同様に、ドローンに追加されたこのコンピュータービジョンは、混雑した場所の監視に役立ちます。 政府部門のAIは、新しい方法が模索されようとしているため、今後増加すると予想されます。

輸送とAI

15.自動運転車

Allied Market Researchのレポートによると、自動運転技術はAIの市場規模を2019年の540億ドルから2026年までに5,560億ドルの市場に拡大し、39％のCAGRで成長します。 さらに、2025年までに、輸送におけるAIは、自動車OEMサプライチェーン全体で1,730億ドルのコスト削減を実現すると推定されています。

16.トラフィック管理

2021年のAIテクノロジーのトレンドは、交通事故の可能性を予測および検出したアプリケーションを利用した交通管理でも構成されています。 これは、カメラを使用して交通センサーを「インテリジェント」エージェントに変換することで実現されました。 このための成功したユースケースは、Rapid FlowTechnologiesです。

17.スマートトラック

Smart Tracksは、ART- Autonomous Rail RapidTransitationと呼ばれる中国によって開始されたイニシアチブです。 列車は塗装された破線で作られた仮想線路をたどるので、これには線路は必要ありません。 この驚くべき人工知能のトレンドは、今後数年間で世界的に広がると予測されています。

18.車両用デジタルナンバープレート

人工知能の最近の傾向は、興味深いことに、スマートテクノロジーのフェイスリフトがナンバープレートを輸送することを可能にするでしょう。 もちろんAI技術で作成されたデジタルナンバープレートは、事故の場合に当局に警告したり、位置検出にGPSを使用したりすることから、非常に多くのレベルで当局を輸送するのに役立ちます。

製造とAI

19.予知保全とアルゴリズム

AIアルゴリズムを使用すると、メーカーは予期しないマシン障害をより正確に予測できるようになります。 これにより、既存企業の数百万ドルを節約できます。 予知保全アルゴリズムは、継続的なデータ収集を展開して、機器の障害が発生する前に予測します。 センサーのコストが下がったため、エッジコンピューティング、AIの進歩、および予知保全がより広く使用できるようになりました。

20.欠陥検出のためのコンピュータビジョン

コンピュータビジョンが監視にどのように役立つかについては、すでに説明しました。 同様に、製造業が製造工程を監督し、人的要因を含まない製品のわずかな不一致さえも指摘することは、製造業にとっての聖杯となるでしょう。 コンピュータビジョンのカメラは、髪の毛の半分の幅の欠陥を非常に正確に捉えます。

21.人間とロボットのコラボレーション

非常に未来的なように聞こえますが、それほど多くはありません。 いくつかの報告によると、2020年までに世界中の工場に170万台以上のロボットが配備される予定です。 彼らはすぐに人間の労働者と一緒に働き、生産性レベルを高めるでしょう。 AIを動力源とするロボットは、製造タスクを引き継ぐように設計され、人間の労働者は、設計、プログラミング、および保守におけるより高い位置にある仕事のために訓練されます。

22. Quality4.0の登場

Quality 4.0は、製造業におけるAIの統合の製品です。 これには、検出された生産障害について製造チームに通知するAIアルゴリズムが含まれるため、適切なアクションを実行して、欠陥のある製品の生産を停止し、資本の負荷を節約できます。 上記の障害は、事前設定されたレシピからの逸脱、機械の動作の変更、原材料の変更などである可能性があります。

ゲームとAI

23.改善された視覚化技術

人工知能の最近の傾向はゲーム部門です。 AIは、ディープラーニングと絶え間なく増大するデータを自由に利用できるため、ビデオゲームの視覚的品質を向上させることができます。 ゲーム環境とキャラクターがよりリアルになり、かつてないほど自然に見えるようになります。 AIには、キャラクターの動きや表現方法を大幅に改善して、ゲーム体験全体をよりリアルにする品質があります。

24.音声アシスタントの実際の経験

AIの重要なブランチである音声アシスタントがDestiny2などのゲームに追加され、プレーヤーが毎回ゲームメニューにアクセスすることなく特定のゲーム機能にアクセスできるようになりました。 これだけでなく、プレイヤーがもはや受動的ではなくなる幅広いインタラクティブゲームも提供します。

25.ゲーマーごとにパーソナライズされたプレイ

個々のゲームプレーヤーに関するデータを取得した後、AIアルゴリズムにより、開発者は、ゲーム内の個々のプレーヤーに対してより個別化され、反応するゲームワールドを作成できます。 将来のAIテクノロジーにより、プレイヤーをクエストの方向に導くMMORPGや、スタイルを補完する他のプレイヤーにアクセスできるようになります。 この分野では多くの可能性があり、2021年のAIテクノロジーのトレンドを構成するものが何であるかを楽しみにしています。

ビジネスとAI

26.カスタマーエクスペリエンスの向上

顧客がより容易で開発されたサービスを要求しているので、企業は確かに顧客を失いたくないので、ゲームを強化しようとしています。 現在、AIは、いくつかの企業が頭を水から遠ざけるのに役立つ効果的なテクノロジーと見なされています。

自然言語処理が即興で過去の経験の拡大するデータプールからより多くを学ぶにつれて、顧客体験における人工知能の未来は、チャットボット、24時間365日のサポート、仮想支援、およびセルフヘルプVRシステムを使用することによって改善されています。

27.高度な採用プロセス

X.aiやClearFitなどのAIテクノロジーソリューションは、採用担当者が面接をスケジュールし、その仕事に最も理想的な候補者を見つけるのに役立ちます。 現在、採用プロセスは機械的ではありません。そのため、AIは、共感、性格、その他の人間特性などの人間工学を追加することで開発されています。これは、AIアルゴリズムが分析し、人間と同じように候補者を選択するのに役立ちます。 AIがビジネスに与える影響は確かに明らかであり、2020年までに増加すると予想されています。

28.ビジネスモデルの変革

ビジネスにおける人工知能の未来は、ビジネス機能の基本を変えています。 このセクターの変革は、データ分析、パフォーマンス予測、コンピュータービジョンなどのAI機能の統合に相当します。 このような驚くべき機能を自由に使えるので、ビジネス組織がこのテクノロジーを新しいものに発展させ、比類のない将来のAIテクノロジーのトレンドを設定するための新しく革新的な方法を見つけるのは間もなくです。

金融とAI

29.信用リスク評価

金融セクターでは、顧客データの記録を保持することは一種の第二の性質です。 さて、そのすべてのデータを使用して、顧客の記録と、顧客がすでに所有しているローンやクレジットカードの返済能力を調べることができれば素晴らしいと思いませんか。 AI in Financeは、それ以上のことを実行します。 機械学習とAIは、人間のアナリストに代わって、金融セクターに伴うリスクを判断し、それらに金融開発ソリューションを提供しています。

30.簡単な不正検出

不正な要素は、銀行および金融業界の主要な懸念事項の1つです。 このようなリスクを排除するために、AI in Financeは機械学習とアルゴリズムを使用してパターンを認識し、何か奇妙なことが起こった場合に、不一致を非常に簡単に検出できます。 たとえば、クレジットカードが他の国で使用されたとすると、他の国で使用された直後に、その機関に措置を講じるよう警告します。 さらに、詐欺と見なすことができるものとそうでないものを認識する方法で開発することができます。

31.予測による安全な取引

他のすべての分野と同様に、AIの機械学習とアルゴリズムを他のブランチと組み合わせることで、取引も容易になります。 クラウド内の過去のデータからAIの市場規模と状況を分析することで、組織や個人は、株式や株式の売買など、予期しないリスクを克服することができます。

32.自動請求処理

多くの場合、金融会社は、顧客に保険料を支払わなければならないという困難な状況に直面しています。 詐欺の問題に対処し、状況の真正さを確認するために、保険会社と新興企業はAIを使用して、車両所有者の「リスクスコア」を計算し、事故画像を調べ、ドライバーの行動を監視しています。

ソーシャルメディアとAI

33.ソーシャルネットワークの改善

AIは、ソーシャルメディアプラットフォームをそれらが何であるかを作る上で極めて重要な役割を果たします。 Facebookが2013年にAIを採用して以来、ソーシャルメディアのAIは業界全体を形作っています。現在、ニューラルネットワークを介して画像認識にタグ付けすることを学習している友人を見つけたり、間違ったニュースを特定したりしても、AIはすべてを行います。

34.マーケターに力を与える

マーケターは、ソーシャルメディアでAIの利点を活用して、顧客の購入ペルソナとその好みを理解および分析しています。 これは、彼らが彼らの購買習慣と彼らが彼らの決定をするように駆り立てるものに基づいて製品提案を個人化するのを助けるでしょう。

35.効果的なオーディエンスターゲティング

マーケターはAIのさらに別の利点を得ることができます。それは、線形セグメンテーションを超えてキャンペーンを拡大し、現在のクライアントベースと同様にオーディエンスをターゲットにすることです。 さらに、効果的なターゲティングは、人々の活動がオンラインで保存されるため、すべてのソーシャルメディアプラットフォームにわたる有料広告キャンペーンの切り札です。 AIテクノロジーを活用してこのデータにアクセスすると、ソーシャルメディアの使用状況、オンラインユーザーの行動などに関する有用な洞察が得られます。

36.AIがサポートするコンテンツデザイン

コンテンツがソーシャルメディアマーケティングの王様であり、AIでコンテンツを最適化することが、この業界で起こりうる最高のことであることはニュースではありません。 ブランドの投稿コンテンツのパターンとそのタイプを調査するAIツールを使用すると、どのような種類のコンテンツが要求され、どのコンテンツを最適化する必要があるかを示唆できます。

37.AIを利用したチップが普及する

あなたが人工知能の未来について考えたなら、あなたはそれに入りました。 人工知能は、特殊なプロセッサに大きく依存しています。 AIの現在の需要を見て、チップは製造され、AIテクノロジーと統合されて、現在、個別のデバイスが必要な機能を実行しています。 これらのチップは、コンピュータービジョン、音声認識、自然言語処理などのAIツールを有効にすることで利用されます。

人工知能の未来は何ですか？

これらの信じられないほどのAI業界のトレンドを目の当たりにした後、このAIテクノロジーがどれほど巨大になるか、そしてその必然性がすべての業界のすべてのセクターに没頭することをほぼ推測できます。 現在でも、企業はAIを使用して次世代モバイルアプリを開発し、顧客エンゲージメントを強化し、最終的にはビジネスを拡大しています。

破壊的なAIテクノロジーと人工知能の将来のアイデアは、組織がこれまでに示してきた保証を検討する際に多額の投資を望んでいます。 Appinventivは、既存の技術構造にAIを実装して、AIがもたらすメリットと利点を享受することで、米国のAI開発会社の組織が最前線に立つのを支援しています。

現時点では、人工知能のない未来を想像するのは難しいです。 2022年が近づくにつれ、私たちはそれがテーブルにどのような素晴らしさをもたらすかを見ることに興奮しています。

よくある質問（FAQ）

Q.今後の人工知能の範囲は？

AI業界のトレンドは、企業が取り組んでいる最新のものであり、私たちの将来において確かに重要な役割を果たしています。 このテクノロジーは、旅行トークンを無料にするAI搭載チップの有効化から、キャッシャーのないショッピングマートまで、さまざまなレベルでさまざまな方法で私たちを支援します。 あなたはそれを想像し、AIは数年の期間内にそれを行います。

Q. AIの影響を受ける業界はどれですか？

AIに搭載されている機能により、ほとんどすべての業界が独自のペースで独自の方法でこのテクノロジーを採用しています。 ヘルスケア、金融、ビジネス、製造、小売およびeコマース、政府および公共部門、ソーシャルメディア、輸送、ゲームなどの業界は、IoT、ブロックチェーン、AR、クラウドなどのテクノロジーと統合されたAIのメリットを享受しています。

Q.人工知能はビジネスをどのように変革していますか？

ビジネスにおけるAIの出現により、そのコアファンダメンタルズは変化しました。 今では、人の関与なしに効果的に人員を雇うことが可能であり、チャットボットやその他のAI機能を使用することで、より良い顧客サービスを提供し、顧客体験を向上させることが本当に進化しました。 さらに、コンピュータービジョン、パフォーマンス予測、データ分析などのテクノロジーが、AIテクノロジーの組み込みによって企業が得ている将来の人工知能とメリットのリストに追加されました。