AWS を活用したインフォアの Augmented Intelligence Service

パンフレット

人工知能と機械学習を手の届くところに

テクノロジーの進歩により、課題をより良く理解して解決するための組織の処理能力を実現するだけでなく、そうした課題の発生を予測して未然に防ぐことも可能にする計算能力の可能性が絶えずもてはやされてきました。人工知能 (AI)、特に機械学習 (ML) は、既存の資産から新たな価値を引き出し、戦略的な意思決定のためのより良いインサイトを提供し、サプライチェーンに柔軟性とスピードをもたらす手段として推進されてきました。

現在、AI/機械学習がその可能性をどのように実現したかを示す多くの事例が存在しており、時には採用が若干増えることもあります。ただし、こうしたソリューションが広く導入されるにはまだ程遠い状況です¹。その理由の 1 つは、多くの組織が、高度なインテリジェンス機能はコストと複雑さの点で手が届かないと考えているためです。

インフォアの Augmented Intelligence Service (AIS) は、サービスとしてのデータサイエンス (DSaaS) への革新的なアプローチです。デジタル変革プログラムのアイデア化から価値の実現、継続的な進化に至るまでの加速を望む企業を支援する包括的なモデルを提供します。

主にこのサービスは将来を見越した推奨事項を提供し、データからより多くの価値を得てビジネスの意思決定を強化できるようにします。知能の増幅と呼ばれることもある拡張知能は、組織でのデータとアナリティクスへの新しいアプローチ方法であり、一見克服できないように思える課題を乗り越えるのに役立ちます。

意思決定の未来

人間の知識と人工知能、データ、アナリティクスを組み合わせた結果として生まれるのが拡張知能です²。

拡張知能とディープラーニング (AI や機械学習に見られる、人間がある種の知識を得る方法の模倣 ³) は、データマイニングを通じて予測行動やパターンを特定することを優先する業界全体に応用できます。拡張知能の 1 つの例として、データアナリティクスを適用することで顧客の好みを予測するオンラインビジネスがあります。⁴ Siri や Alexa を使ったことがある方には、それらは例としてもっと分かりやすいでしょう。使ったことがある方は、拡張知能と関わったことがあるということになります。

ガートナー社は拡張知能を次のように定義しています。「拡張知能とは、人間と人工知能 (AI) が共に協力する人間中心のパートナーシップモデルのデザインパターンであり、学習、意思決定、新しい経験などの認知パフォーマンスを強化するためのものである」⁵

「パートナーシップ」は、ガートナー社の定義におけるキーワードであり、ほとんどのビジネス的観点は、AI の継続的な進歩の結果としてロボットが実際に文明を引き継ぐという、SF 的および破滅的な見方をはるかに超えたものになっています。実際、「augment (拡張)」には「支援する」という意味があり、それこそが拡張知能の役割です。人間の知能が単独で意思決定を行う場面で、人間の作業や思考を模倣できる AI も存在します。

そして、AI のサブセットである機械学習があり、パターンを特定し、データを適用して調整と改善を行うことができます。最後に、人間の意思決定者をサポートするために、意思決定を強化するデータ誘発的なインサイトを生み出す拡張知能があります。だからこそ「パートナーシップ」なのです。

AI を搭載した機械は 2025 年までに 8,500 万人分の雇用を削減すると予想されていますが、時を同じくして、AI は 9,700 万人分の新たな雇用を創出し、その数は AI に取って代わられる雇用を大幅に上回るとされています⁶。

人間と拡張知能の共依存関係について、Domo.com は次のように述べています。「拡張知能とは、機械のサポートを得て人間の知能を活用し、人間の偏見やミスを最小限に抑えてパターンや傾向を把握する手段です。拡張知能は、より良い意思決定に役立つより良いインサイトを生み出す方法であるものの、大局的なビジネス目標につなげるためには、引き続き人間の監視が必要になります」⁷

拡張知能サービスとソフトウェアの市場成長は、2022 年に 160 億 5,000 万ドルに達すると予測されており、2021 年時点では 142 億 8,000 万ドルでした。2027 年には 291 億 9,000 万ドルにのぼると予測されています⁸。さらに別のレポートでは、拡張知能は 2027 年までに 540 億ドル以上に達する可能性があると予測されています⁹。