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エンタープライズ AI: それは何で、どのように機能するのでしょうか?


エンタープライズ AI は、高度な AI 技術を活用してデジタル変革を推進します。

ここ数年で、人工知能は一般的な SF から、非常に信頼できる現実へと進歩しました。

この変革期に、IT 企業はメインフレーム コンピューティングからミニ コンピューティング、パーソナル コンピューティング、ハンドヘルド コンピューティングへの移行を経験してきました。

ソフトウェア業界では、ISAM、VSAM、MVS などのカスタム アプリケーションからエンタープライズ アプリケーション、SaaS、モバイル アプリケーションへの移行が見られました。

最近では、AI を利用したアプリケーションが登場しています。そして今、人々はオンライン翻訳者、仮想音声アシスタント、インターネット検索エンジン、チャットボット、GPS ナビゲーターなどの AI の存在に慣れてきています。

製造や輸送から顧客や医療サービスに至るまで、エンタープライズ AI は複数の業界で成熟しています。

この記事では、エンタープライズ AI、その仕組み、その利点、制限、およびいくつかのプラットフォームについて説明します。

さぁ行こう!

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エンタープライズ AI とは何ですか?

エンタープライズ AI とは
エンタープライズ AI とは

産業のデジタル化により企業が拡大しているため、企業による人工知能の導入は日に日に増加しています。ビッグ データ、クラウド コンピューティング、IoT などのテクノロジーは、AI の拡張に最適な環境を作り出します。

したがって、エンタープライズ AI は、大規模なビジネス ワークフローを最適化するために機械学習と人工知能を組み合わせるエンタープライズ ソフトウェアのカテゴリです。また、重要なレベルの意思決定を導くために、ビジネスに関するデータ主導の洞察も生成します。

これは、大きな範囲と可能性を備えた複雑なテクノロジーであるため、ソリューションが単なるロボットであるなどの多くの誤解があります。しかし、これは正確には真実ではありません。AI は、分析、学習、意思決定、結論付け、および分析ができるさまざまなスマート テクノロジーで構成されています。問題を簡単かつ便利に解決します。

機械学習、ディープラーニング、群知能、音声認識、自然言語処理 (NLP) など、多くの AI テクノロジーがすでにさまざまな組織で使用されています。

エンタープライズ AI の助けを借りて、マネージャー、経営陣、利害関係者などの意思決定者は、AI からの効率性と洞察を活用し、人間の価値をさらに付加して、プロセスを強化し、ビジネスをより良く運営します。

エンタープライズ AI はどのように機能するのでしょうか?

企業内で実行されるタスクは自動化されていませんが、プロセスを合理化するにはある程度のテクノロジーが必要な場合があります。そのために使用されるテクノロジーはインテリジェンスと呼ばれ、知識を獲得し、それを適用して結果を得る能力です。

エンタープライズ AI はどのように機能するのか
エンタープライズ AI はどのように機能するのか

エンタープライズ AI プログラムは主に 3 つの認知スキルに焦点を当てています。

  • 学習: AI は、必要なデータを取得し、データを実用的な情報に変えるためのいくつかのルールを作成することに重点を置いています。これらのルールはアルゴリズムとして知られています。コンピューティング システムに、タスクを完了するための基本的なものから高度な手順までの指示を提供します。
  • 推論: 推論には、特定のコンテキストで使用するために一連のルールの中から最も必要なアルゴリズムを選択する AI の機能が含まれます。
  • 自己修正: 自己修正の面では、AI は特定の目標を達成するまで結果を段階的に調整し強化する機能を備えています。

ビジネス ツールは AI を使用して、アルゴリズムを作成するために必要な知識を取得し、コンテキストで使用するために最も必要なアルゴリズムを選択します。複数の製品の出力を予測するため、すぐに思慮深い決定を下すことができます。

したがって、プロセスの自動化からデータ主導の意思決定、データ プライバシーに至るまで、企業は競争で優位に立つためにビジネス プロセスに AI を必要としています。

エンタープライズ AI の用途

エンタープライズ AI ソリューションは、データ サイエンスの力を活用して、複雑な量のデータを処理します。次に、企業がそれらのソリューションを使用できるように、シンプルなインターフェイス全体でデータを表示します。

エンタープライズ AI の用途
エンタープライズ AI の用途

これにより、従業員の生産性が向上し、すべての業務運営が最適化され、コストが削減されます。ただし、エンタープライズ AI は次の目的で使用されます。

  • 売上の最大化: AI はショッピングなどのオンライン ビジネスの分野で非常に役立ちます。ここでは、AI で強化されたレコメンデーション エンジンが顧客の好み、エンゲージメント、閲覧履歴を使用して顧客の興味を特定し、AI が提案を厳選できるようにします。
  • 顧客サービスの強化: Alexa、Cortana、Siri などのスマート パーソナル アシスタントについては誰もが知っています。これらのスマート アシスタントに加えて、多くの企業はオンライン カスタマー サポート、つまりチャットボットを使用しています。
  • サプライチェーンの最適化: AI は物流管理の分野で大きな役割を果たします。サプライ チェーン全体の明確なビューを提供して、人間のデータ アナリストが優れたパフォーマンスを発揮できるように、完全な予測的洞察を提供します。
  • タスクの自動化:日常的なタスクを自動化すると、時間とリソースを解放してより価値のある仕事を完了できるようになり、ビジネスの成長に役立ちます。
  • サイバーセキュリティの強化:クレジット カード詐欺アラートや電子メール スパム フィルターなどの AI アプリケーションは、許可されたユーザーに潜在的なセキュリティ脅威を通知します。取引履歴や場所も追跡します。
  • 既存の製品をアップグレードする:データを使用してコンピューター化されたシステムが製品を検査し、人間の検査チームでは気づかない欠陥を検出します。また、顧客からのフィードバックを収集してランク付けし、開発中の製品の次世代モデルについての情報を提供します。
  • 自動運転車:現代の世界では、荷物の配達が非接触で行われています。ここでは、AI がコンピューター ビジョン テクノロジー、IoT センサー、GPS を使用してルートを追跡します。自動運転車は、大規模な倉庫で商品を棚に置くためにも使用されます。
  • 予知保全:製造企業はさまざまな機器の運用に依存しています。予知保全ソリューションは、障害を予測することで必要な安定性を確保します。収集した情報を分析する AI アルゴリズムを搭載したマシンに IoT センサーとデバイスを統合します。
  • 企業の意思決定管理:現在、企業の意思決定は AI テクノロジーに基づいており、データ主導の意思決定を行うために組織内の反復的なデータ処理を自動化することを目的としています。

エンタープライズ AI プラットフォーム

エンタープライズ AI プラットフォーム
エンタープライズ AI プラットフォーム

エンタープライズ AI プラットフォームは、エンタープライズ AI プロジェクトのライフサイクル全体を大規模に加速できるフレームワークです。これは、長期にわたって AI ベースのソリューションを構築するための、構造的かつ柔軟な方法を提供します。

さらに、エンタープライズ AI プラットフォームにより、AI サービスをコンセプトから実稼働規模のシステムまで拡張できます。いくつかの具体的なガイドラインを使用すると、AI 主導のソリューションによってビジネスの成長を実現できます。

さらに、適切に設計されていれば、AI エンジニアと科学者間のより効果的、効率的、迅速なコラボレーションが促進されます。適切なソリューションを使用すると、価値の低いタスクを自動化し、重複を回避し、すべての作業の再利用性と再現性を向上させることにより、さまざまな方法でコストを管理できます。

データの抽出、データのコピー、データ品質の管理など、リソースを大量に消費するアクティビティを実行したい場合は、AI 主導のソリューションが役に立ちます。

さらに、エンタープライズ AI プラットフォームは、スキル ギャップの解消に役立ちます。これは、新しい人材の中心となっており、機械学習エンジニアや AI 科学者のベスト プラクティスのサポートと開発に役立ちます。

最後に、エンタープライズ AI プラットフォームにより、作業がチーム メンバー間で均等かつ迅速に分散されるようになります。このプラットフォーム内では、要素は 5 つのレイヤーに編成されています。

  • エクスペリエンス層
  • インテリジェンス層
  • 運用層と展開層
  • 実験層
  • データおよび統合レイヤー

これらのレイヤーが連携して最新の AI 機能を使用できるようにし、将来のプロジェクトにテクノロジーを組み込むための新しい段階を設定します。

エンタープライズ AI プラットフォームの例をいくつか確認してみましょう。

#1.アマゾンセージメーカー

Amazon Sagemakerは、マネージド機械学習ワークフロープラットフォームであり、エンタープライズグレードのモデル構築、データラベル付け、チューニング、トレーニング、デプロイメントのために特別に装備された開発環境です。

#2.データブリック

Databricks は、データ レイクの生のリポジトリ機能と、データ ウェアハウスのよく管理された分析特性を組み合わせたデータ レイクハウスであると自社を説明しています。

#3. H2O ドライバーレス AI

H2O Driverless AI は、誰もハンドルを握る必要がないことを保証します。これは、企業が機械学習に進むのを妨げる典型的な障壁がすべて自動化されることを意味します。

#4. Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI は、 Google のクラウド サービス全体を 1 つ屋根の下に統合することで、事前トレーニングされた ML モデルのライブラリと大規模な生産性を実現する使いやすいインターフェイスを提供します。

#5.データロボット

DataRobot は、機械学習モデルを大規模に作成、管理、デプロイするためのエンドツーエンドの自動化を提供することで、データを価値に変えます。目標は、主要な関係者が同じ認識を持ち、カスタムの予測コードの要件を排除することです。

なぜ企業は AI プラットフォームを必要とするのでしょうか?

企業に AI プラットフォームが必要な理由
企業に AI プラットフォームが必要な理由

エンタープライズ AI は、現在のデジタル変革の中核を成すものです。今後数日のうちに、あらゆるエンタープライズ ソフトウェア アプリケーションが AI 対応になるでしょう。今日の組織は、ERP または CRM システムに依存してビジネスを運営しています。

その後、エンタープライズ AI 機能を使用しなければ、組織はその効果を得るために運営し、競争することができなくなります。

人工知能から革新的な価値を得るには、AI アプリケーションを大規模に展開して、組織のバリュー チェーン全体にわたるさまざまなシナリオに対応する必要があります。

エンタープライズ AI プラットフォームは、さまざまな組織が最小限の労力、オーバーヘッド、時間でこれらのアプリケーションを効果的に運用および構築する際の課題に対処できるようにする機能とツールを提供します。

エンタープライズ AI の中核原則

エンタープライズ AI プラットフォームの中核となる原則は、包括的で便利なエンタープライズ要件として整理できます。チェックリストについて話し合いましょう。

#1. Extraprise とエンタープライズ データを統合する

エンタープライズデータ-1
エンタープライズデータ-1

ビジネス全体でリエンジニアリング活動を処理するには、さまざまなシステムやセンサーからのデータを統合されたデータ イメージに統合する必要があります。

ベースラインは、複数の IT システム、センサー ネットワーク、インターネット ソースから継続的に収集されるペタバイト規模のデータセットを迅速に集約して処理することです。

#2.複数のクラウド展開を有効にする

大規模なデータセットを効果的に永続化して処理するには、プライベート クラウド、パブリック クラウド、ハイブリッド クラウドの展開をサポートする柔軟なクラウド スケールイン/アウト アーキテクチャが必要です。それはコンテナ技術によって実現されます。

#3.エッジ展開のオプションを提供する

エンタープライズ AI プラットフォームにより、ネットワーク帯域幅が断続的である低遅延コンピューティング状況や要件をサポートするローカル処理が可能になります。エッジおよびリモート ゲートウェイ デバイス上で AI 予測、分析、推論を実行する機能があります。

#4.複数の形式のデータにインプレースでアクセス

アクセスデータ-1
アクセスデータ-1

AI アプリケーションには、分析アルゴリズムと機能のテストをサポートするために、マイクロ バッチ、バッチ、メモリ内で反復的にデータを処理し、サーバー全体でリアルタイム ストリームを処理するために、一連のプラットフォーム サービスが必要です。このアーキテクチャはデータ仮想化をサポートしており、開発者はデータを操作できます。

#5.エンタープライズ オブジェクト モデルの実装

エンタープライズ AI プラットフォームは、製品、顧客、資産などのエンティティを示すオブジェクト モデルをサポートする必要があります。また、データ ストアと形式に従ってエンティティ間の関係を表します。

#6. AI マイクロサービスを有効にする

開発者が最適なコンポーネントを活用するアプリを迅速に構築できるようにするには、AI に基づくソフトウェア サービスの包括的なカタログが必要です。このマイクロサービスのカタログは、承認とセキュリティ アクセス制御の対象となり、企業全体で利用可能または公開される必要があります。

#7。データのセキュリティとガバナンスを提供する

エンタープライズ AI プラットフォームは、複数レベルのユーザー アクセス認証、堅牢な暗号化、および認可制御を提供します。すべてのデータ オブジェクト、集約サービス、ML アルゴリズム、メソッドへのアクセスは承認の対象となります。プログラム的かつ動的に設定可能である必要があります。

#8.完全なライフサイクル AI モデル開発をサポート

サポート-完了-ライフサイクル-AI-モデル-開発
サポート-完了-ライフサイクル-AI-モデル-開発

AI プラットフォームは、データ サイエンティストがディープ ラーニングおよび ML アルゴリズムを迅速に設計、開発、展開、テストできるようにするために、完全なライフサイクル アルゴリズム開発エクスペリエンスをサポートする必要があります。

#9.サードパーティの IDE、フレームワーク、ツールにオープン

データ サイエンスと開発者の生産性を向上させるには、他のコンポーネント、製品、テクノロジーと連携して動作する機能が非常に重要です。これにより、コラボレーションがさらに可能になり、継続的なイノベーションに必要なペースが維持されます。

#10。 AI アプリケーションの共同開発を許可する

データ サイエンティストは通常​​、IT 部門が複数のソース システムから提供する小さなデータ サブセットに対して ML アルゴリズムを開発およびテストするために、単独で作業します。同じメジャー、状態、エンティティ、イベントを表すために、データの正規化とデータ クレンジングに多くの時間が費やされます。

これらの境界を克服するために、エンタープライズ AI プラットフォームを使用すると、データ サイエンティストは、運用データの可用性に対してプログラミング言語でアルゴリズムを構築、テスト、調整できます。こうすることで開発者間で作業が分担され、スムーズに作業が完了します。その結果、ML アルゴリズムを運用環境にすぐにデプロイできます。

エンタープライズ AI の利点

現在、ほとんどの企業は、ビジネス モデルを根本的に変えるのではなく、既存の業務を最大化するために AI に期待しています。それでは、エンタープライズ AI を使用するメリットについていくつか説明していきます。

顧客サービスの強化

強化された顧客サービス
強化された顧客サービス

AI には、顧客サービスを高速化し、企業全体で顧客サービスをパーソナライズする機能があります。従業員や顧客は、問題が時間内に解決されるまであまり待つ必要はありません。

強化された監視

エンタープライズ AI を使用すると、データをリアルタイムで処理できます。これは、組織が即時監視を実装できることを意味します。たとえば、工場現場では、処理品質管理において画像認識アプリケーションと ML モデルを使用して、フラグや生産上の問題を監視しています。

より良い品質

企業は、エラーを最小限に抑え、コンプライアンス基準を高度に順守することが期待できます。 AI は、これまで手作業で行われていた高品質なタスクの実行に役立ちます。財務調整の分野では、機械学習により時間、エラー、コストが大幅に削減されました。

製品開発の迅速化

AI により開発サイクルが短縮され、商品化から設計までの時間が短縮され、開発の ROI が向上します。

より良い人材管理

タレントマネジメント
タレントマネジメント

企業は AI ソフトウェアを使用して、採用プロセスを合理化し、生産性を向上させ、最上位の候補者を選別することで偏った企業コミュニケーションを最小限に抑えています。これは音声認識やその他のツールに実装されており、チャットボットが従業員や求職者にパーソナライズされたサービスを提供できるようになります。

ビジネスモデルの拡大

Airbnb、Uber、Amazon などのデジタル ネイティブ企業は、AI を使用して、要求の厳しい新しいビジネス モデルを実装してきました。 AI 対応のビジネス モデルは、組織全体で生産性の新時代を切り開き、ユーザーがより良い成果を達成できるように支援します。

エンタープライズ AI の限界

エンタープライズ AI の主なリスクは、従業員の不信感です。多くの従業員は AI の価値観に未だに納得しておらず、AI に恐怖や不信感を抱いています。これとは別に、企業での AI の使用にはさらなる制限があります。彼らです:

  • 膨らんだ期待
  • AIエラー
  • 技術的能力の欠如
  • 熟練労働者の不足
  • 規制と管理の問題
  • 初期費用が高い
  • 労働市場への影響

学習リソース

Enterprise AI についてさらに詳しく知りたい場合は、以下の書籍やコースを検討してください。

#1. AI 起業家精神の習得

AI-起業家精神-マスタリー
AI-起業家精神-マスタリー

Udemyは、AIを活用してビジネスをうまく構築、成長、拡大する方法を学ぶのに役立つコース「AI Entrepreneurship Mastery 2023」を提供しています。

#2.イリヤ・カツォフによるエンタープライズ AI の理論と実践:

この本には、エンタープライズ AI を使用した生産業務、マーケティング、サプライ チェーンのリファレンス実装とレシピが含まれています。

#3.管理者向けのエンタープライズ人工知能と機械学習:

Nikhil Krishnan によるこの本は、政府と企業向けの ML と AI の実践的なガイドです。

#4.エンタープライズ人工知能の変革:

Rashed Haq によるこの本は、ビジネス リーダーに AI と ML の機能を作成および拡張する方法についての詳細なガイダンスを提供します。

#5.初心者のためのエンタープライズ AI:

ザカリー・ジャーヴィネンによるこの本は、例、散文、アプリケーションを使用して、ビジネス リーダーに AI とこの世界がいかに複雑であるかを理解させます。

結論

エンタープライズ AI は、最新の技術でデジタル変革を推進しています。その結果、さまざまな業界のますます多くの組織が、時間と労力を節約しながら生産性、顧客サービス、製品品質を向上させるためにこれを導入しています。

したがって、ビジネス オーナーであれば、Enterprise AI を組織に導入して、そのメリットを自分で体験したいと思うかもしれません。

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