#人工知能は、プロセスの最適化、詳細なデータ分析、データの精度の向上、顧客エクスペリエンスの向上により自動化を強化できます。
人工知能 (AI) と自動化には 2 つの側面があります。それらは人類に多大な利益をもたらす可能性を秘めていますが、同時に将来のディストピアをもたらす可能性もあります。このあり得る未来では、機械やロボットが人間の役割や責任の多くを置き換える可能性があります。
しかし、このアイデアは期待された結果を達成できませんでした。一方で、SF では人工知能や自動化技術の発展が誇張されることがよくあります。人間が宇宙船に乗って惑星から惑星へと旅をするというビジョンは、まだ遠い話です。宇宙旅行に関しては、私たちはまだ小さな一歩を踏み出しているにすぎません。
したがって、人工知能は徐々にこの目標に向かって進んでいます。自動化はこれと密接に関係しています。それらの定義、つながり、違いについて詳しく見ていきます。
人工知能とは何ですか?
ブリタニカ百科事典の定義によれば、人工知能は、知的生物と同様のタスクを実行するデジタル コンピューターまたはコンピューター制御のロボットの能力として説明されています。この用語は、推論する能力、意味を発見する能力、一般化する能力、過去の経験から学ぶ能力など、人間の知能に似た特性を持つシステムを開発するためによく使用されます。
AI は処理速度とメモリにおいて大きな進歩を遂げたと考えられていますが、その柔軟性はより広範囲の活動において人間のそれに匹敵するものではありません。しかし、特定の分野に絞ると、AI は検索エンジン、手書き認識、電子商取引、コンピューター ビジョン、サイバーセキュリティ、さらには一部の高度な医療診断などの分野で大きな進歩を遂げています。
オートメーションとは何ですか?
ブリタニカ百科事典におけるオートメーションの定義は次のとおりです。人間が実行しなければ不可能なタスクに機械を応用すること、あるいは人間が実行しなければ不可能なタスクに機械を応用することタスク。機械化という用語は、単に人間の労働力を機械に置き換えることを意味することがよくありますが、自動化は通常、機械が自律システムに統合されることを意味します。自動化は導入された分野に革命をもたらし、現代生活のほぼすべての側面が自動化の影響を受けています。
機械化された生産ラインにおける自動化装置と制御システムの広範な適用により、自動車産業は大きな技術的飛躍を遂げました。これらのデバイスは生産効率を向上させるだけでなく、従来の手動組立ラインを置き換える可能性もあります。オートメーション技術は基本的に、機械制御、電気制御、コンピューター制御などの機械の使用を通じて人間の作業を置き換えます。プリセット命令は、人間の介入なしに特定のタスクの実行を制御するために使用されます。
自動化テクノロジーは、私たちの日常生活のあらゆる側面に浸透しています。信号機、倉庫管理（ピッキング、輸送、在庫を含む）、自動車や航空機の自動運転など、それらは生活に欠かせない重要な部分となっています。
人工知能は自動化にどのように適合しますか?
Aquant のビジネス成長担当副社長である Edwin Pahk は、人工知能はこれまで人々が見てきた伝統的な自動化の最も自然な進化であると信じています。数十年。同氏は、自動化とは、人間によって完全にプログラムされた一連の命令を機械が実行し、タスクをより速く、より効率的に完了することであると付け加えた。アクションが命令に明示的に記述されていない場合、マシンはそれを実行できません。しかし、人工知能を使用すると、機械は人間によって概説された広範なルールを採用し、成功への道を自ら決定することができます。
Pahk 氏は次のように述べています:「自動化を機械学習や深層学習などの人工知能と組み合わせて使用すると、より迅速かつ正確な結果を生成できます。」 Mimecast のチーフ データ サイエンティストである Elaine Lee 氏は、「人工知能は機械学習から深層学習まで、タスクの自動化のあらゆる側面をカバーする用語。
彼女は次のように述べています:「これらの AI 対応ツールのアプリケーション統合により、企業はワークフローを合理化し、人的エラーを削減し、業務効率を向上させることができます。AI は人間の直感を模倣することで、より効果的に防止および軽減するのに役立ちます。サイバー脅威
人工知能を使用して自動化を高めるにはどうすればよいですか?
したがって、人工知能の主な目標の 1 つは、自動化の開発を促進することです。 AI は、より迅速でパーソナライズされたプロセスを生成し、データの利用と精度を向上させ、全体的な顧客エクスペリエンスを向上させることで自動化を強化できます。
SailPoint の製品管理シニア ディレクターである Rick Wagner 氏は、「人工知能は、企業がアクセス モデル (どの ID が何にアクセスできるか) を構築、管理、維持し、ライフサイクル プロセスを自動化し、必要性を軽減/排除するのに役立ちます」と述べています。
ワグナー氏は、自動化を改善するために人工知能を使用できるいくつかの方法を挙げました。学習は主要な側面です。人工知能を使用すると、自動化システムが次のことを学習できるようになります。
• アプリケーションのオンボーディング パターン。
• ビジネスおよび技術的な役割の作成を自動化するための ID とアプリケーション/認可の間の共通点。
• 効率を向上させるためのポリシー変更を推奨するためのアクセス要求の承認など、利害関係者の決定への対応。
アカウント モードを使用して、構成戦略を提案します。
自動化は、特にコンピューティング分野における AI ツールの開発より前から行われていましたが、現在では、複雑な脅威環境での保護を最大限に高めるために両方が一緒に使用されることがよくあります。
自動化ソフトウェアは、事前にプログラムされたルールに従い、人間が日常的でエラーが発生しやすいタスクを完了する必要性を軽減するように設計されているということを覚えておくことが重要です。その結果、細部への細心の注意が必要となり、組織のセキュリティ体制により直接的な影響を与える、他のより複雑な役割の責任に集中できるようになります。
Lee 氏は次のように述べています。「AI は、自動化されたタスクに関連するデータを分析することで、自動化されたタスクを次のレベルに引き上げ、特定の異常に対する実用的な洞察をほぼリアルタイムで提供します。」高度な電子メールとコラボレーションのセキュリティの場合、人工知能は、タスクの自動化、言語の手がかりの分析、電子メール内の脅威のフラグ付け、ネットワーク侵害の可能性についてユーザーに警告するために適用できます。」
自動化に依存しない AI の適用
人工知能には、自動化にバンドルされます。自動化とはほとんど関係のないさまざまな AI アプリケーションがあります。
Siri や Alexa のような人工知能アプリケーションには、人間の心と呼ばれるものに似たものを実証し、実践する機械が関与しています。これらのシステムは自動化に結びついていません」とパーク氏は述べました。ちなみに、AI とは関係がなく、AI による入力を必要としない自動化機能もたくさんあります。たとえば、反復的なガイド付きタスクにのみ固定されている自動化パターンが多数あります。ジョブの実行後、システムは思考を停止します。
人工知能を使用しない自動化システムの例は、明らかに人工知能からの入力を必要とせずに自動化された信号機です。
しかし、ワーグナーは、この状況は変わりつつあると信じています。人工知能が成熟し、システムの価格が低下するにつれて、信号機のような日常的な分野まで、さまざまな分野に参入し始めています。今後数年のうちに、AI ベースの信号機が広く導入されることが予想されます。ほとんどのコンピューティングの例では、人工知能は自動化と密接に関係しています。
Wagner 氏は次のように述べています。「直接的なアプローチは、ID、アカウント、資格を分析して、さまざまなタイプの役割とアクセス プロファイルを推奨することです。間接的なアプローチは、アクセス リクエストの応答パターンを学習して、変更のポリシーを推奨することです。承認は常に完了しているため、アクセスを自動化するように変更できることを示している可能性があります。」
AI と自動化は仕事に対する脅威ですか?
人々は、次のように反自動化運動が形成されていると見るかもしれません。特定の地域は深刻な影響を受けるでしょう。しかし最終的には、イノベーションによって特定の種類の仕事が時代遅れになることがよくありますが、同時に雇用機会の新たな展望も開かれます。
ボストン大学コミュニケーション学部のコミュニケーション研究センター (CRC) は、市場調査会社イプソスと協力して、人工知能の脅威について尋ねるメディアとテクノロジーの調査を実施しました。参加者は、ジャーナリスト、心理カウンセラー、採用担当者など人間の仕事をAIが代替することについての意見を直接尋ねられた。
事実は、高齢者よりも若者のほうが、女性よりも男性のほうが多い（約 10%）ことを示しています（約 10%）。さまざまな仕事において、人工知能駆動の機械が人間に取って代わることを受け入れています。リストされているすべての職種を AI に置き換えることを検討した場合、18 歳から 34 歳の人々は 55 歳以上の人々よりも AI を受け入れる意欲が 30% 以上高くなります。
あらゆる年齢、性別、人種、所得グループの回答者の 4 分の 3 が、これらの仕事を AI に置き換えることは良い考えではないようだと回答しました。 4分の1は、それが間違いなく、またはおそらく良いアイデアだと考えていました。
