by マーク・フィッシャー、Dogtown Mediaの共同創設者兼CEO
衝撃に備えましょう。人類は、機械学習のおかげで第4次産業革命の瀬戸際にいます。この人工知能(AI)のサブセットは、あらゆる業界で前例のない価値を解き放ち、それをどのように受け入れるかによって、ディスラプションの方程式のどちら側にいるかが決まります。
無視できないほど大きな影響
AIへの企業投資は指数関数的に増加しています。International Data Corporationの予測によると、2017年にAIと 機械学習の開発 に120億ドルが費やされ、 2021年までに570億ドルに達するとされています。Deloitte Global の調査によると、 機械学習プログラムは 2017 年から 2018 年にかけて 2 倍になり、2020 年までにさらに倍増すると予想されています。
しかし、機械学習の経済的影響を真に理解するためには、さらに未来に向けて視野を広げる必要があります。プライスウォーターハウスクーパースは、 AIが2030年までに世界のGDP成長率の15.7兆ドル を占めると予想しており、これは現在の中国とインドのGDP生産を合わせた額を上回っています。アクセンチュアは、2035年までにAIによって生産性が 40%、収益性が38%向上すると予測しています。
これらの数字は間違いなく印象的ですが、機械学習があらゆる業界にもたらす主なメリット、つまりコストの削減、利益の増加、顧客満足度の大幅な向上を考えると、驚くことではありません。これらの利点を組み合わせることで、すべてのセクターでより良いビジネス成果が得られます。
機械学習がすでにいくつかの主要業界にどのような影響を与えているかを見てみましょう。
よりインテリジェントな医療
機械学習は、X線やMRIによる腫瘍などのさまざまな不規則性を、人間の放射線科医よりも効果的に診断するための画期的なツールを医療従事者に提供しています。たとえば、スタンフォード大学の研究者は、1回の胸部X線から 14種類の病状 を検出できる機械学習アルゴリズムを作成しました。
これが、マッキンゼーが機械学習とビッグデータおよび ヘルスケアアプリの開発を組み合わせることで、 ヘルスケアだけで年間1,000億ドル の価値があると予測する大きな理由です。機械学習が医療におけるビッグデータの分析によってどのような洞察を提供できるか想像してみてください。ジョージア工科大学では、すでにディープラーニングアルゴリズムを活用して 、心不全を未然に予測しています。機械学習は、予防医療の新時代の到来を告げています。
製造効率の最大化
倉庫や工場は、サプライチェーンで機械学習の機能を活用しようと競い合っていますが、その理由は簡単に理解できます。機械学習は、ボトルネックの解消、在庫管理の合理化、生産と物流の最適化により、無駄を最小限に抑え、比類のない効率を推進しています。
マッキンゼーは、機械学習により 、サプライチェーンの予測エラーが 50% 排除され、輸送コストが 10% 削減され、管理費が 40% 削減されると予想しています。これは、機械学習によって施設が24時間365日稼働できるようになるという事実によるところが大きいでしょう。しかし、質は量と同じくらい大きな役割を果たします。現在利用可能なテクノロジーにより、 物理的な作業の78% を自動化できます。これにより、労働者はより安全で、肉体的に負担の少ない役割を引き受けることができ、より多くの価値を提供することができます。
トランスフォーメーション
おそらく、近年、LyftやUberのようなライドシェアサービスほど私たちの道路に革命をもたらしたものはありません。しかし、これは自動運転車がもたらす変化と比較すると見劣りします。Uberは 1回の乗車あたりの収益の20%を稼いでいますが、同社が自動運転車に移行すると、これは100%に上昇します。
機械学習によって混乱している交通手段は、車だけではありません。飛行機の情報も大幅に増加しています。ボーイングは、AIを活用して、商用飛行での パイロットの入力を減らし、人為的ミスを減らすことに注力しています。これがあなたを驚かせるなら、まあ、ここに驚きがあります。空中AIはすでに発生しています。韓国の大手航空会社アシアナ航空は、高度3,000フィートに達した航空機をパイロットが手動で操縦することを禁じています。このしきい値を超えると、AIは必要な場所にあなたを連れて行きます。
イノベーションの機会を開く
機械学習アプリ開発の影響を受ける各業界に飛び込むことは不可能です。このテクノロジーが業界全体に及ぼす影響は、いくら強調してもし過ぎることはありません。上記の例を通じて、機械学習が業界にどのような影響を与えるかについて理解を深めていただければ幸いです。
もしかしたら、この破壊的なテクノロジーを今日のあなたの会社にどのように適用できるかを考えたことがあるかもしれません。そうは言っても、残っているのは1つの質問だけです:機械学習の準備はできていますか?
注意:この記事には、マーク・フィッシャーの単独の見解と意見が含まれており、Guidepoint Global、LLC(「Guidepoint」)の見解または意見を反映していません。Guidepointは登録された投資顧問ではなく、投資顧問としてビジネスを取引したり、投資アドバイスを提供したりすることはできません。この記事に記載されている情報は、投資アドバイスを構成することを意図したものではなく、オファーのオファーまたは勧誘、または証券の購入、保有、または売却の推奨を意図したものでもありません。GuidepointおよびMarc Fischerの書面による明示的な同意なしにこの記事を使用することは禁止されています。