2022 年の人工知能 (AI) ソフトウェア ソリューション トップ 10

テクノロジー エコシステムにおける急速な成長を促進する多くの原動力の中で、人工知能 (AI) とそのサブ分野は最前線にあります。 Gartner は、AI を人間の知能をシミュレートするための「高度な分析とロジックベースのテクノロジー」の応用であると説明しており、幅広い業界の個人や企業に多数のユースケースを提供する包括的なシステムです。

現在利用可能なさまざまなソリューションに見られるように、AI を活用して人間のタスクをサポート、自動化、強化する方法は数多くあります。これらの製品は、複雑なタスクを迅速かつ正確に簡素化し、これまでは実用的でなかった、または可能だった新しいアプリケーションを生み出すことを約束します。このテクノロジーが有効に活用されるかどうか、あるいは特定のビジネスユースケースにおいて人間よりも効果的になるかどうかを疑問視する人もいますが、その人気と普及には疑いの余地がありません。

人工知能 (AI) ソフトウェアとは何ですか?

人工知能ソフトウェアはさまざまな方法で定義できます。まず、リーンの説明では、これは知的な人間の行動をシミュレートできるソフトウェアであると考えられます。しかし、より広い観点から見ると、これはデータ パターンと洞察を学習して、特定の顧客の問題点にインテリジェントに対処できるコンピューター アプリケーションです。

AI ソフトウェア市場には、AI プロセスが組み込まれたテクノロジーだけでなく、開発者が AI システムをゼロから構築できるプラットフォームも含まれています。これは、チャットボットからディープおよび機械学習ソフトウェア、コグニティブ コンピューティング機能を備えたその他のプラットフォームにまで及びます。

その範囲を理解するために、人工知能には次のものが含まれます:

• 機械学習 (ML): コンピューターがデータを収集し、そこから学習して洞察を生成できるようにします。
• ディープ ラーニング (DL): 大量のデータのパターンと傾向を検出して学習するための ML をさらに発展させたもの。
• ニューラル ネットワーク: 人間の脳とよく似た、パターンを学習して認識するように設計された相互接続されたユニット。
• 自然言語処理 (NLP): NLP は、人間の言語を読み、理解し、処理する AI の能力をサポートします。
• コンピューター ビジョン: 画像やビデオから意味のあるデータを収集して解釈できるようにコンピューターを教育します。

これらの機能は、さまざまなユースケースに対応した人工知能ソフトウェアを構築するために使用されます。その中で最も重要なものは、ナレッジ管理、仮想支援、自動運転車です。企業は顧客の要求を満たすために膨大な量のデータを精査する必要があるため、より高速で正確なソフトウェア ソリューションの必要性が高まっています。

予想通り、エンタープライズレベルでの人工知能の採用の増加により、世界の人工知能ソフトウェア市場の市場成長が加速しています。 Gartner は、2022 年の成長率が 2021 年比 21.3% 増の 625 億ドルに達すると予想しています。 IDC は、2025 年までに市場が 5,499 億ドルに達すると予想しています。

人工知能ソリューションの 4 つの主要な機能

医療分野での手術ロボットの駆動、金融取引での不正行為の検出、自動車業界での運転支援技術の強化、または学生にパーソナライズされた学習コンテンツの提供など、人工知能ソリューションの主な目的は、次の 4 つの主要な機能カテゴリに分類できます:

1. 自動化されたプロセス

AI アプリケーションの自動化機能は AI と一致しています。主な目標は、日常的で反復的なタスクであっても、複雑で困難なタスクであっても、タスクを実行する際の人間の介入を最小限に抑えます。 AI ソリューションは、入力された膨大な量のデータを収集して解釈することで、プロセスの次のステップを決定し、シームレスに実行するために活用できます。 ML アルゴリズムの力を活用して、80% の企業が 2027 年までにインテリジェント オートメーションを導入すると予想していることを示す調査結果を作成しました。

2. データ分析と解釈

特に企業向けの人工知能ソリューションの中核機能は、構造化された知識ベースを作成することです。非構造化データを分析および解釈して、その結果に基づいて予測と推奨事項を作成します。これは AI 分析と呼ばれ、機械学習を使用してデータを学習し、パターンを描画します。

分析ツールが予測的、処方的、拡張、または記述的であっても、人工知能は、データを準備し、新しい洞察やパターンを発見し、ビジネスの成果を予測する方法を決定する中核となります。企業はまた、データ品質を向上させるために人工知能に注目しています。

#3. ユーザーのパーソナライゼーションとエンゲージメント

関係の構築は、顧客の獲得と維持の聖杯となっています。マッキンゼーの調査によると、これを達成するための確実な方法の 1 つは、パーソナライゼーションとエンゲージメントを通じて行うことです。人工知能テクノロジーにより、企業は顧客にパーソナライズされたサービスを提供し、顧客の懸念をリアルタイムで予測して対処できるようになります。この機能は、会話型チャットボットや学習された顧客行動から生成される製品推奨などのプログラムに存在します。

多くの組織は依然としてテクノロジーの最新情報を維持しています。 Gartner の報告によると、デジタル マーケターの 63% は、パーソナライゼーション テクノロジーを最大限に活用することに苦労しています。 350 人のマーケティング担当者を対象とした調査では、83% がその有効性を信じているにもかかわらず、AI および ML ソリューションを積極的に使用しているのは 17% のみであることが明らかになりました。

4. ビジネス効果

従来のプロセスの自動化を促進することに加えて、人工知能は、以前は実現不可能だった新しいサービスや機能も可能にします。自動運転車や消費者向けの自然言語サービスから、以前は想像することしかできなかった医療の画期的な進歩に至るまで、人工知能は新しい製品や市場の基盤となりつつあり、今後も展開し続けます。

2022 年のトップ 10 人工知能 (AI) ソフトウェア ソリューション

Google Cloud AI

Google の主要なクラウド サービスには開発サポートが含まれています人々向けのさまざまなツール、データサイエンス、インフラストラクチャのユースケース。さまざまな音声および言語翻訳ツール、ビジュアル、オーディオおよびビデオ ツール、および高度な機械収益化機能により、AI 機能が熟練したテクノロジー実践者と一般消費者市場の両方に提供されます。 Google は、2022 年 Gartner マジック クアドラントのクラウド AI 開発者サービスのリーダーに選ばれました。

IBM Watson Studio

Google と同様、IBM は人工知能ソフトウェアを構築およびトレーニングするためのプラットフォームを提供しています。 IBM Watson Studio は、開発者、データ サイエンティスト、アナリストが協力して人工知能モデルを「構築、実行、管理」できるマルチクラウド アーキテクチャを提供します。 AutoAI から説明可能な AI、DL、モデル ドリフト、モデル操作、モデル リスク管理に至るまでの機能を備えたこのスタジオは、データの収集と準備、または AI モデルの作成とトレーニングに必要なツールを対象分野の専門家に提供します。

また、これらの専門家は、AI モデルをパブリック クラウド、プライベート クラウド (IBM Cloud Pak、Microsoft Azure、Google Cloud、または Amazon Web Services) およびオンプレミスに導入する柔軟性も得られます。 IT チームは、自然言語分類器などの組み込み Watson ツールを使用して構築されたこれらのモデルをオープンソース化できます。また、そのハイブリッド環境により、開発者はより多くのデータ アクセスと俊敏性を得ることができます。

Salesforce Einstein

Salesforce は、Gartner Magic Quadrant の CRM Customer Engagement Centers で 13 年連続リーダーに選ばれ、International Data Corporation (IDC) によって 8 年連続で第 1 位にランクされています。 CRM ソリューションである Salesforce は、セールス、マーケティング、カスタマー エクスペリエンス ツールの高度なスイートを提供します。 Salesforce Einstein は、企業が顧客データのパターンを特定するのに役立つ人工知能製品です。

このプラットフォームには、Einstein Robot、予測ジェネレーター、Forecast、Business Cloud Einstein、Service Cloud Einstein、Marketing Cloud Einstein などの機能をサポートする一連の人工知能テクノロジーが組み込まれています。新規および既存のクラウド アプリケーションのユーザーと開発者は、プラットフォームの予測機能と推奨機能をモデルに導入することもできます。たとえば、2016 年の Salesforce Einstein の発表時に、Einstein のゼネラルマネージャーである John Ball 氏は、Einstein を作成することで、同社は「予測リード スコアリングと自動データ キャプチャを通じて、リードを機会に、機会を取引に変換する」と明らかにしました。 Oculus

Oculus は業界固有のソリューションを提供します。サイバー脅威から通信インフラを保護する必要があるサービス プロバイダー、ネットワーク オペレーター、通信業界の企業向けに、Oculus はネットワーク運用の管理を改善できる一連のソフトウェア ベースのソリューションを提供します。創設者兼 CEO の Arnd Baranowski 氏によると、Oculus は人工知能と自動化を利用して「企業の定期的な通信トラフィックを理解し、予想される通信活動のベースラインから異常がないか継続的に監視します。AI 主導のテクノロジーにより、特定、調査、ブロックすることができます」疑わしいトラフィックをミリ秒以内に検出します。これは、ビジネスに重大な経済的損失が生じる前に行われ、通信サービス プロバイダーのブランド評判を保護します。」

Communications Fraud Control Association (CFCA) 2021 2018 年国際電気通信詐欺損失調査では、次のことが判明しました。損失総額は398億9,000万ドルを超え、前年比28％増加した。同様に、サイバーセキュリティとオペレーターは、より多くの詐欺の脅威や攻撃に直面しています。

とりわけ、これらの洞察は、企業が敵を出し抜くために積極的な防御アプローチに目を向ける必要性を増幅させます。これはまさに、Oculus が AI を活用した通信詐欺防止ソリューションで提供すると主張しているものです。 Baranowski 氏の言葉を借りれば、通信詐欺防止に対する Oculus の AI 主導のアプローチは、「重大な経済的損害が発生する前に詐欺的な通信トラフィックを阻止する」だけでなく、脅威を完全に排除するための広範な自動化ツールも含まれています。

Edsoma

Edsoma は、別の狭い使用例を表します。同社の AI ベースの読書アプリは、リアルタイムの独自の音声認識と、子供の読書の長所と短所を明らかにするように設計された認識テクノロジーを備えています。このフォローアップ技術は、ユーザーの話している言語と話す速度を認識し、言葉が正しく話されているかどうかを判断します。単語の発音が間違っている場合は、修正プログラムが正しい軌道に戻るのに役立ちます。

Edsoma の創設者兼 CEO の Kyle Wallgren 氏は次のように説明しています。「電子書籍が読み取られると、自動音声認識 (ASR) システムが子供の声をリアルタイムで書き起こし、発音評価、スピーチなどの結果を即座に提供します。 、タイミング、その他の側面。これらの指標は、教師と保護者が情報に基づいた決定を下せるようにまとめられています。」

このテクノロジーは、子供たちの口頭での読書の流暢さを向上させ、健全な読書文化を植え付けるために必要なサポートを提供するように設計されています。 Edsoma は、1,270 億ドル規模の世界的なエドテック市場への参入を目指しています。 Edsoma は、リアルタイム データを活用してリアルタイムの読み書き能力を提供することで、AI を活用した将来性のある学習を提供したいと考えています。

Appen

Appen は、人工知能製品の開発ライフサイクル全体に必要なデータのソースとして、初期のリーダーの 1 つです。このプラットフォームは、画像およびビデオ データ、言語処理、テキスト、さらには英数字データを提供および改善します。

AI 処理用にデータを準備するには 4 つのステップに従います。

• 最初のステップはデータ ソースで、250 を超えるラベル付きデータセットへの自動アクセスを提供します。
• 次に、データの注釈、データのラベル付け、ナレッジ グラフ、オントロジー マッピングを提供するデータの準備があります。
• 第 3 フェーズでは、アマゾン ウェブ サービス、Microsoft、NVIDIA、Google Cloud AI などのパートナーの支援を受けて、モデルの構築と開発のニーズをサポートします。
• 最後のステップでは、人間による評価と AI システムのベンチマークを組み合わせて、開発者がモデルがどのように機能するかを理解できるようにします。

Appen には、180 を超える言語の言語データベースと、100 万人を超える人材からなるグローバルなスキル部隊があります。多くの機能の中で、AI 支援のデータ アノテーション プラットフォームが最も人気があります。

Cognigy

Cognigy は、ローコードの会話型 AI および自動化プラットフォームで、最近 Gartner の 2022 年エンタープライズ会話型 AI プラットフォームのマジック クアドラントでリーダーに選ばれました。より優れた顧客エクスペリエンス (CX) への需要が高まるにつれ、ますます多くの企業が会話分析ソリューションを利用して顧客のテキストおよび音声データを深く掘り下げ、より賢明な意思決定とプロセスを推進する洞察を明らかにしています。

だからこそ、Cognigy は、マルチモーダル チャネルと 100 以上の言語を通じて、従業員と顧客の間の自然なコミュニケーションを自動化します。さらに、そのテクノロジーにより、企業は人間と同じくらい正確に顧客の懸念に対処できる AI を活用した音声ボットやチャットボットを構築できます。

Cognigy には、仮想エージェントとコンタクト センターを最適化するためのデータ駆動型の洞察を企業に提供する分析機能である Cognigy Insights もあります。さらに、このプラットフォームを使用すると、ユーザーはテクノロジーをクラウドまたはオンプレミスに展開できます。このプラットフォームは、顧客参照、柔軟性、持続可能性に関して特に Gartner によって賞賛されており、企業が顧客向けに新しいサービス エクスペリエンスを生み出すのに役立ちます。

Synthesis

Synthesis AI のソリューションは合成データを生成し、開発者がより有能で倫理的な AI モデルを作成できるようにします。このプラットフォームにモデルを展開する場合、エンジニアは適切にラベル付けされたフォトリアリスティックな画像とビデオを複数取得できます。これらの画像やビデオには、深度マップ、表面法線、セグメンテーション マップ、さらには 2D/3D ランドマークなどのラベルが完全にタグ付けされています。

仮想製品プロトタイピングと、製品の一部である同じアイデンティティ、外観、表現を説明する拡張データセットを使用して、より倫理的な AI を構築する機会。組織は、このテクノロジーを API ドキュメント、電話会議、デジタル ヒューマン、認証、ドライバー監視のユースケースに導入できます。

Tealium

Tealium のデータ オーケストレーション プラットフォームは、マーケティング活動のための強力な顧客データ プラットフォーム (CDP) を求める企業にとってのユニバーサル データ ハブとして位置付けられています。 CDP プロバイダーは、企業が顧客とより良くつながることを可能にする顧客データ統合システム内でさまざまなソリューションを提供します。 Tealiumの製品には、デジタルマーケティング展開を追跡および統合するタグ管理システム(Tealium iQ)、企業の相互接続を促進するAPIハブ、機械学習ベースのデータプラットフォーム(Tealium AudienceStream)、およびデータ管理ソリューションが含まれます。

同社は最近、参照顧客の投資収益率を計算するために、Forrester による包括的な経済影響調査を後援しました。

Coro

Coro は、中堅企業および中小企業に総合的なサイバーセキュリティ ソリューションを提供します。このプラットフォームは人工知能を活用して、すべてのエンドポイントにわたるマルウェア、ランサムウェア、フィッシング、ボットのセキュリティ脅威を特定して修復すると同時に、専任の IT チームの必要性を減らします。さらに、無停止のセキュリティ原則に基づいて構築されているため、セキュリティ予算と専門知識が限られている組織にセキュリティ ソリューションを提供できます。

このサービスとしてのサイバーセキュリティ (CaaS) プロバイダーは、AI が下位レベルのビジネス市場層向けの上位レベルのサービスをどのようにサポートできるかを示します。

人工知能イノベーションの波

人工知能テクノロジーが進歩し続け、それを導入する組織が増えるにつれ、IT リーダーは、選択したソリューションがビジネス目標にどのように適合するかを判断する必要があります。非常に多くのベンダーが AI イノベーションの波に乗っているため、購入者はソリューションを慎重に選択する必要があります。

IDC は、人工知能プラットフォームと人工知能アプリケーションの開発と展開が、今後も人工知能市場で最も急速に成長する分野になると予測しています。このリストは、組織がニーズに最適な方法とソリューションを評価するための出発点となります。

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