AutoAIはどのように人工知能によって企業の能力を拡張するか

20/07/2024 2 min read

人工知能は様々な分野に影響を与える科学の進歩であり、テクノロジーと経済パフォーマンスの進歩を促進する。しかし、人工知能を使用したモデルの作成と展開のプロセスはより困難であることが判明しており、多くの組織にとって大きな課題となっています。

人工知能モデルの作成を最初から最後まで容易にする革新をもたらした画期的なアプローチ、AutoAIを歓迎する。AutoAIの試みは、人工知能ベースの手法を取り入れる上で、既存企業に公平な競争条件を与えることが期待されている。私たちは、ビジネスに人工知能能力を持たせる人工知能ツールとしてのAutoAIの利点、その重要性、用途、そして将来的な可能性に特に焦点を当てています。

AutoAIとは？

AutoAIとは、Automated Artificial Intelligence（自動化された人工知能）の略で、人工知能モデルの作成プロセス全体を自動化できる一連のツールやテクノロジーを表すIBMの用語です。データの準備、特徴量の作成、モデルの選択、モデルのトレーニング、モデルの展開といった局面でも、AutoAIはすべてうまく対処し、データ科学者が情報分析にかける労力を大幅に削減します。

これにより、企業は記録的な速さで最適な人工知能モデルを開発し、ほぼ即座にワークフローに組み込むことができます。

企業にとってのAutoAIのメリット

人工知能開発の加速

AutoAIは、人工知能モデルを作成する際にかなりの時間を節約できることが知られています。人工知能の開発ライフサイクルは、データ収集、データの前処理、特徴抽出、モデルのトレーニング、検証など、従来の開発パラダイムが一般的に通過する一連のフェーズであり、これらはすべて非常に退屈で計算量が膨大になる可能性があります。

AutoAIは、このような実行手順を直接支援し、ビジネスで適用することで、人工知能ソリューションのより合理的な策定と展開を実現します。

コスト効率

人工知能モデルの作成には、データサイエンティストのサービスを必要とすることが多く、コストがかかります。AutoAIは、高レベルの人的入力が必要な中間入力のほとんどを排除し、人件費に有益な効果をもたらします。また、開発期間が短縮されることで、予定コストも削減されます。

精度の向上

AutoAIは、アルゴリズムの選択、テクニック、モデルで最良の結果を得るための微調整など、その他の重要な概念も導入しています。AutoAIは、ハイパーパラメータのチューニングとモデル選択のプロセスを自動化し、利用可能な最良のモデルが実装されることを保証します。

スケーラビリティ

AutoAIソリューションは堅牢であるため、企業が成長するにつれて生成される可能性のあるデータのほとんどを簡単に扱うことができます。このスケーラビリティは、膨大なデータのメンテナンスに役立ち、運用の煩わしさを感じさせません。

アクセシビリティ

アクセシビリティは、おそらく最大の強みの1つであり、AutoAIによってもたらされる利益である。人工知能は、熟練した人工知能の専門家を擁する様々な大手コングロマリットや企業の独占領域ではなく、よりシンプルなインターフェースと自動化されたモデルで、企業がこの技術を利用することが非常に可能であり、アクセスしやすくなっている。この人工知能の民主化により、より多くの企業が人工知能の相対的優位性を享受できる可能性が高まります。

ビジネスにおけるAutoAIの主な活用

顧客インサイトとパーソナライゼーション

AutoAIは、顧客から収集したデータをレビューし、ターゲット広告に必要な特定のグループに特徴的なパターンと傾向を特定するために簡単に使用することができます。認知的態度プロファイリングは、顧客志向の企業が特定の顧客の要件を満たすために追加の調整を行うのに役立ち、最終的に顧客満足度とロイヤルティを生み出し、維持する。

予知保全

予知保全が予期せぬ機械の停止に伴う損失を削減するために有用な産業の例としては、製造業や運輸業が挙げられる。AutoAIのモデルを使用することで、機器の故障を事前に予測することができるため、組織は故障する前に機器のオーバーホールを行うことができ、長期的にはビジネスコストを大幅に削減することができる。

不正行為の検出

AutoAIは、金融機関やオンラインショッピングサイトがリアルタイムスキャンモードで効果的に詐欺を防止するのに役立ちます。AutoAIのモデルは、トランザクションのパターンを分析し、指定されたトランザクションが詐欺であるかどうかを予測することができます。

サプライチェーンの最適化

AutoAIの最もよく知られた用途は、在庫、需要予測などを含むサプライチェーン管理の様々なリンクに密接に関連している。在庫管理だけでなく、需要予測に関する方法論を使用することで、さまざまな企業が無駄やコストを最小限に抑え、製品の配送を最大化することができる。

採用、トレーニングと能力開発、業績管理と報酬

履歴書のスクリーニング、業績評価、あるいは従業員の紹介など、様々なプロセスのアシスタントとして働くために、人事の役割にAutoAIを組み込む可能性がある。

したがって、人事部門は人工知能システムを活用することで、採用選考に関するプロセスを容易にし、優秀な潜在能力を分析し、従業員の満足度と離職率を高めるための情報に基づいた意思決定を行うためにデータを活用できるようになり、大きな利益を得ることができる。

AutoAIの仕組み

したがって、AutoAIは、人工知能の構築と展開の組織化されたプロセスに固定された様々なソリューションを包含する広範な概念である。ここでは、AutoAIの仕組みを簡単に説明する：

データ収集と前処理

様々なソースからのデータ収集から始まる。その後、プラットフォームはデータをより有用でモデルのトレーニングに適した状態に改良する。このステップでは、明らかなデータノイズや奇数の処理、または単に以下の1つまたは複数を必要とする場合があります – 数値およびカテゴリデータを扱う欠損値の処理、データの正規化、カテゴリ変数をエンコードする特徴。

特徴エンジニアリング

フィーチャーエンジニアリングはフィーチャー抽出を含み、モデルのパフォーマンスを上げるために使用されるフィーチャーの定義を強化します。AutoAIは、このようなプロセスにおいて、まずデフォルトの特徴を選択し、次に正確な予測を生成するために再設計することを支援します。

モデルの選択とトレーニング

AutoAIは様々なアルゴリズムを採用して様々なモデルを分析し、事前に設定されたパラメータで最高のパフォーマンスを提供するモデルを決定します。選択されたモデルは、データクリーニング工程で開発された前処理済みデータを使用してトレーニングされます。このステップでは、特定のモデルにとって最良の結果が得られるように最適化されたハイパーパラメータを使用する必要がある場合が多い。

モデルの検証とテスト

次に、この補充されたデータセットが学習済みモデルに提供され、検証セットを通じてモデルの性能が測定される。AutoAIプラットフォームは、モデルの品質を定義するために様々な評価を使用し、追加のパフォーマンス統計と視覚化を提供します。

展開とモニタリング

人工知能モデルがテストされると、モデルは本番環境に投入されます。ドメイン固有のAutoAIソリューションには、原則として、モデルの機能と正しい予測を行う能力を定期的に観察するオプションがあります。企業はまた、モデルが何らかの形で歪んでいたり、ガイドラインとして使用するための正確さを失っている場合、モデルを再トレーニングすることができます。

AutoAIの未来

将来を見ると、AutoAIは明るく、まだ来ていない技術でさらに高度になるでしょう。以下は、注目すべきトレンドと展開である：

他のテクノロジーとの統合

AutoAIは、IoT、ブロックチェーン、エッジコンピューティングのような他のネオトロピックなトレンドとの応用が期待できる。これらの統合は、リアルタイムでビジネスを統合し、ビジネスの意思決定を改善する。

カスタマイズ性の向上

今後の進歩は、様々な業界の特徴的な要件に合わせた自己最適化と微調整のための代替機能を備えた、洗練されたAutoAIプラットフォームを特徴とする。これにより、さまざまな分野における人工知能ソリューションの精度と効率の向上につながる柔軟性が提供される。

説明可能性の向上

人工知能モデルの使用に関連する問題には、モデルのほとんどが非常に複雑であり、通常は明確な言葉で説明するのが難しいという事実があります。AutoAIにおけるその後の進歩は、ビジネスリーダーにとってモデルをより解釈しやすくし、モデルが特定の決定に至った理由を理解できるようにすることです。

より大きなアクセシビリティ

AutoAIは、人工知能へのアクセスと取り込みをさらに拡大し、すべての組織にとっての競争の場を平準化する態勢を整えている。アクセスしやすいインターフェース、絶対的なサポート、費用対効果の高いビジネスケースは、より多くの組織が人工知能の活用を活用できることを保証します。

倫理的な人工知能への注目

人工知能の活用のテンポが上がるにつれ、倫理的な懸念が求められている。成功するAutoAIのフレームワークは、倫理的な人工知能の適切なレベル、つまりバイアスのないモデル、モデルの機能をオープンにすることに従わなければならない。