AI時代の先駆者である10のテクノロジー

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数十年にわたる研究開発の結果、人工知能(AI)が最終的に日常生活の一部となっています。 AIの時代にはまだ完全にはいないかもしれませんが、まさにその辺りにあることは否定できません。

SiriやGoogle Nowなどのパーソナルアシスタントアプリでは、AIを使用して文脈に沿った関連情報を提供し、ニーズを予測するというエビデンスは、消費者市場では明らかです。しかし、企業はAIと同様に、コグニティブコンピューティング、機械学習などの形で蔓延しています。

ここには、AI時代を迎える10のエンタープライズテクノロジーがあります。

おそらく最もよく知られているコグニティブ・コンピューティング・システム、今日の市場では、IBMのワトソンは、医療、金融、ファンタジー・スポーツなどの業界でポップアップしています。ワトソンエコシステムの一環として、自然言語処理、画像認識、データ管理など、ワトソンの特定の機能に基づいてアプリや製品を開発している企業が数多くあります。

Stephen WolframのWolfram Research社は、技術的に最も高度な検索と言語処理のいくつかを作成することで知られています。 MathematicaはWolfram Researchの主力製品の1つで、幾何計算、データ科学、データ視覚化、機械学習などの数学的計算を提供します。

スラックは、今日の最高のエンタープライズメッセージングアプリケーションの1つとして、急速に名声を上げました。しかし、プラットフォームのプログラム可能な組み込みロボットSlackbotは、AIが普及したときの作業の様子を垣間見ることができます。 Slackbotは新しいユーザーにプロファイルを構築し、他の製品を統合するための質問をします。これは特定の方法で特定のコメントに応答するようにプログラムすることができ、例えばある日にオフィスが閉鎖されている場合など、特定の質問に答えることができます。

Enterprise Minerは、SASの高度な分析ツールで、ビジネスユーザーにデータマイニング機能と機械学習機能を提供します。組織のデータを採掘して準備する際には、予測的で記述的なモデリングを適用して、データ間のパターンを見つけるのに役立てることができます。

Numentaの製品Grokは、組織のITシステムの健全性を監視し、問題を報告する異常検出ソフトウェアです。パターン検出を使用して、組織がAWS環境のようなものをどのように使用しているかを理解し、そのパターン以外の動作を記録します。また、データのモデルを自動的に作成します。

オートパイロットは、ウェブサイトに記載されているように、「システム管理者をマシンで置き換える」という自動化ソフトウェアです。このツールは、ITスタック全体で可能な各側面を自動化し、人間のような意思決定を下して非効率性を制限します。

Cognitive Cloudは、Cognitive Cloud Companyとして自ら請求することで、AIを使用してユーザーのビジネスにデータの解釈と洞察を提供するクラウドベースのコグニティブコンピューティングツールを提供します。同社は、組織のドメインに最適化され、小売、サプライチェーン、顧客サービス、およびヘルスケアで機能するコグニティブクラウドスイートを提供しています。 CognitiveScaleは、認知ファブリックを提供して既存のビジネスアプリに織り込みます。

Conversicaは、営業担当者に代わってリードを特定しフォローアップするAI対応の仮想セールスアシスタントです。アシスタントは、潜在的なリードを持つ電子メールを開始し、リードの資格を得るための質問をし、営業時間内に営業担当者に警告します。同社のウェブサイトによれば、既存のCRMと統合し、1週間ほどで稼働しています。

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2015年4月、AmazonはAmazon Machine Learningという新しいAWSサービスを導入しました。このサービスは、組織が収集したデータの予測モデリングを提供し、ビジネスリーダーがそのデータに基づいてより良い意思決定を行うのを支援します。 Amazon Machine Learning Consoleには、データから新しい洞察を収集するために使用できるいくつかのツールがあります。

グリッドはAIを使用して、数分で組織やビジネスのための反応性の高いWebサイトをカスタム構築します。コンテンツ(テキスト、写真、ビデオなど)をアップロードした後、プラットフォームはアルゴリズムを使用してウェブサイトを正しくレイアウトします。次に、画像認識を使用してサイト上の写真を見て、それに付随するカラーパレットテーマを作成します。物のサイズを変更するか手動で移動する必要がある場合、グリッドはユーザーの好みを学び、それらを順方向に適用します。

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