人工知能：それが何であるか、そしてそれがどのように機能するかを理解する

未来のテクノロジーやSF映画から生まれた人工知能（AI）は、スマートフォンの利用からオンラインでの購入まで、日常生活で広く使用されるリソースになりました。

特にデジタルトランスフォーメーションのトレンドに伴い、AIの利用が普及し、普及しています。

しかし、研究はこの技術の可能性を明らかにし続けており、探求される可能性がまだたくさんあることを示しています。

この技術の普及にもかかわらず、多くの人々はそれがどのように機能するか、そしてそれが実際に異なる事業セグメントに適用できるかどうかについてまだ疑問を持っています。

このトピックについてもっと知るために読み続けてください！ 次の質問に答えます。

人工知能（AI）とは何ですか、そしてそれはどのように機能しますか？

人工知能という用語は新しい概念ではありません。

1956年、ジョン・マッカーシー教授は、それまでは人間しか解決できなかった問題を解決する機械の能力に言及するためにそれを作り出しました。

AIの概念は同じです。人間のように考える機械。 事実に基づいて学習し、推論し、認識し、熟考し、論理的な決定を下す能力を開発する。

AIのもう1つの重要な側面は、学習する能力があるため、人のように進化し続けるために絶えず餌を与える必要があるということです。

このプロセスは複雑ですが、次のような単純なコンピューティングプロセスでのみ可能です。

• データモデリング
  データをインテリジェントに処理、分類、分析するためのフレームワーク。

• ビッグデータ
  大量のデータを処理できるようにします。

• 処理能力
  情報を迅速かつ効率的に処理するための運用およびロジスティック機能。

この簡単な説明にもかかわらず、AIがどのように機能するかを理解するには、テクノロジーの組み合わせがそれを可能にすることを知る必要があります。

AIが機能することを可能にするテクノロジーは何ですか？

AIはコードとデータで構成され、前者は後者の読み取りと解釈を担当します。

ただし、AIは単なるデータ分析ではありません。

人間を模倣できる複雑な多数のコマンドを実行するために、それはいくつかのテクノロジーに依存しています。

機械学習

AIの最初の柱は機械学習です。

これは、コンピューターが進化し、学習できるようになる場所です。 このテクノロジーを使用すると、データの論理処理とインテリジェンスを生成するパターンの識別が行われます。

機械学習がなければ、AIとして私たちが理解していることは実現しません。

たとえば、今日、このテクノロジーは、Amazonによって広く使用されており、よりパーソナライズされた関連性の高い推奨事項を顧客に提供しています。

システムは次のように機能します。マシンは、Webサイトでのすべての顧客アクションを監視し、製品Xを見た顧客がYにも関心を示した場合などのパターンを識別します。

したがって、ユーザーが最初の検索を行うとき、システムは検索間の関係を識別するため、他の製品を推奨します。

機械学習では、これらのパターンは無限のウェブで識別されるため、情報間の接続で構成される何千もの交点があり、大規模なインテリジェンスが可能になります。

ディープラーニング

今日のAIを実現するためのもう1つの重要な概念は、ディープラーニングです。

このテクノロジーは機械学習のより深いバージョンであり、よりインテリジェントで複雑になっています。

ディープラーニングはより洗練されたツールを使用して、結果をより正確にします。

アマゾンの例に戻ると、テクノロジーは、修飾されていない提案をしないように例外を識別します。

これを想像してみてください。「 smartTVs 」を検索している1000人の顧客のうち、800人が「ホームシアター」で検索を続けた場合、ソフトウェアはこれが適切な推奨事項であることを理解します。

機械学習では、5人のユーザーが「 smartTV 」を検索した後に「靴」の検索を開始した場合、システムはそれを有効な推奨事項と見なすことができます。

ただし、ディープラーニングに依存するシステムは、これらが無関係の製品であることを認識しているため、ユーザーの行動に関して例外がルールになることはありません。

ディープラーニングは、より複雑なネットワークを使用して、発生はあるものの、この例は因果関係の検索ではないため、ユーザーにとって適切な結果ではないと結論付けます。

この意味で、ディープラーニングは機械学習よりも人間の思考をより詳細に理解することができます。

自然言語処理（NLP）

AIの最後の柱は、自然言語処理（NLP）です。

これは結果を磨き、より自然で人間らしいものにする責任があります。

たとえば、いくつかのeコマースビジネスは現在、カスタマーサービスにチャットボットを使用しています。 ただし、このテクノロジーの品質はNLPの存在にあります。

ソリューションに組み込まれていない場合、ボットは人工的になり、言語を改善して顧客が使用するものに近づけることができなくなります。

言語の過度の完成と、より非公式な要素を組み込むことができないことが、実際に顧客を支援する能力に関係なく、ボットを人工的なものにしているのです。

AIのメリットは何ですか？

AIは、その多くの可能なアプリケーションにより、運用段階と戦略に組み込まれ、ビジネスに直接的および間接的なメリットをもたらしました。

このテクノロジーによって提供される4つの利点を見てみましょう。

1.自動化

AIを使用すると、膨大な計算プロセスを自動化できるため、人々がタスクを実行したり、パターンを特定したりする必要がなくなります。

ただし、これには、システムを構成するための訓練を受けた専門家が必要です。

このリソースはロボットの自動化にも使用され、これらの場合、ネジを正確に締めるなどの操作タスクに取って代わります。

どちらの状況でも、テクノロジーはプロセスを最適化し、ビジネスパフォーマンスを向上させます。

2.予測可能性

AIの多くの可能なアプリケーションの中には、ビッグデータ分析による市場予測、行動、およびプロセスがあります。

このプロセスは、パターンを識別し、過去のイベントからの予測を確立します。

機械学習とAIを使用した予測分析により、無制限のデータとシナリオを検討して最も可能性の高いイベントを特定し、より効果的で戦略的な意思決定に貢献することができます。

3.より深いデータ分析

ビッグデータは、数年前から体系的なデータ分析を可能にしてきました。

しかし、AIはこの解釈能力を深め、情報の分析からより多くのインテリジェンスを生み出しています。

したがって、競合他社が同様の手法を使用している企業でも、優れたデータセットがあり、AIを適用してパターンと予測を特定できれば、大きな差別化を図ることができます。

この戦略により、データからより複雑で価値のある情報を抽出できます。

4.絶え間ない改善

人工知能は、多層ニューラルネットワークを処理してより複雑で効果的な解釈構造を構築するため、データの使用に関して絶え間ない進化を可能にします。

ディープラーニングを採用するには、モデルがこの情報から学習できるように、企業はビッグデータを必要とします。

また、モデルに入力されるデータが多いほど、モデルはより効果的になります。

AIは実際にどのように機能しますか？

人工知能は、カスタマイズの柔軟性により、ほぼすべてのビジネスセグメントですでに使用されています。

このテクノロジーの可能なアプリケーションには、戦略的開発、デジタルマーケティング、顧客関係、および新しいビジネスモデルが含まれます。

Eコマース

オンラインストアは、主に消費者により良い体験を提供するためにAIを使用しています。

この分野でのAIの使用の中で、次のように言及することができます。

• より良いショッピング体験を提供するために、ブラウジングと消費の習慣に従って消費者の好みを特定します。
• 他人の行動に基づいて顧客に推奨する。
• チャットボットやCRMの使用など、統合された顧客サービスを実行します。

これらのAIアプリケーションを通じて、 eコマースは顧客との関係においてより効率的になります。

アマゾンなどの巨人はテクノロジーの使用を革新していますが、競争力のある差別化を図り、専用のツールとパートナーにより、これらのリソースを中小規模の小売業者が採用できるようになっています。

自動車

Uberの自動運転車など、自動車におけるAIの一部のアプリケーションはまだテスト段階にあります。

しかし、グーグルやテスラのような企業は、このテクノロジーを使用することですでに確かな結果を示しています。

このコンテキストでは、AIを使用して、駐車、死角の監視、衝突の検出など、車が独自にいくつかのコマンドを実行できるようにします。

目標は、技術が交通安全を高め、長期的に手頃な価格になることです。

エンターテイメント

AIは、Netflixなどのエンターテインメントセグメントで新しいビジネスモデルを実現するためにも使用されています。

同社はこのテクノロジーを使用して、ユーザーに提案を行い、推奨事項を改善します。これは、プラットフォームでのエクスペリエンスの中心的な側面です。

さらに、キャラクターが個性を与えられ、相互作用をより複雑にするゲームセグメントにも使用が拡張されます。

薬

人工知能のいくつかのアプリケーションは、医療サービスを改善するために医療分野に影響を与えています。

一般的に、AIはCTスキャンなどの重要な検査を読み取るために使用されます。

テクノロジーをトレーニングすることで、医師よりも正確に、またはより正確に変化を特定できます。

それに加えて、ヘルスケアの一部のアプリケーションは、パーキンソン病やアルツハイマー病などの重篤な疾患の初期段階を特定するための患者データの分析にも関係しています。

製造

AIを利用した最初のセグメントの1つは、製造業でした。

ロボットによる自動化により、人の介入なしに部品を組み立てて梱包することが可能になり、プロセスの品質を確保すると同時に、生産を最適化することができました。

このテクノロジーは、業界の運用プロセスに貢献し、作成および計画段階でますます決定的になり、生産および市場インテリジェンスを提供することが期待されています。

まとめ：人工知能はどこにでもあります

AIは、ソーシャルネットワーク、ニュースWebサイトにアクセスしたり、電子メールをチェックしたりすることによって、インターネットに接続するすべての人々の日常に存在するようになった、非常に多様なアプリケーションを備えた包括的なテクノロジーです。

それがどのように機能し、最も頻繁に使用されるかを理解することで、より優れたリソース分散のための洞察とインテリジェンスが提供されます。

人工知能とそれから企業がどのように利益を得ることができるかについて詳しく知ったので、マーケティングにおけるAIの役割に関する記録されたウェビナーでいくつかの追加コンテンツをチェックしてください！