AWS を活用したインフォアの Augmented Intelligence Service
パンフレット
人工知能と機械学習を手の届くところに
テクノロジーの進歩により、課題をより良く理解して解決するための組織の処理能力を実現するだけでなく、そうした課題の発生を予測して未然に防ぐことも可能にする計算能力の可能性が絶えずもてはやされてきました。人工知能 (AI)、特に機械学習 (ML) は、既存の資産から新たな価値を引き出し、戦略的な意思決定のためのより良いインサイトを提供し、サプライチェーンに柔軟性とスピードをもたらす手段として推進されてきました。
現在、AI/機械学習がその可能性をどのように実現したかを示す多くの事例が存在しており、時には採用が若干増えることもあります。ただし、こうしたソリューションが広く導入されるにはまだ程遠い状況です1。その理由の 1 つは、多くの組織が、高度なインテリジェンス機能はコストと複雑さの点で手が届かないと考えているためです。
インフォアの Augmented Intelligence Service (AIS) は、サービスとしてのデータサイエンス (DSaaS) への革新的なアプローチです。デジタル変革プログラムのアイデア化から価値の実現、継続的な進化に至るまでの加速を望む企業を支援する包括的なモデルを提供します。
主にこのサービスは将来を見越した推奨事項を提供し、データからより多くの価値を得てビジネスの意思決定を強化できるようにします。知能の増幅と呼ばれることもある拡張知能は、組織でのデータとアナリティクスへの新しいアプローチ方法であり、一見克服できないように思える課題を乗り越えるのに役立ちます。
意思決定の未来
人間の知識と人工知能、データ、アナリティクスを組み合わせた結果として生まれるのが拡張知能です2。
拡張知能とディープラーニング (AI や機械学習に見られる、人間がある種の知識を得る方法の模倣 3) は、データマイニングを通じて予測行動やパターンを特定することを優先する業界全体に応用できます。拡張知能の 1 つの例として、データアナリティクスを適用することで顧客の好みを予測するオンラインビジネスがあります。4 Siri や Alexa を使ったことがある方には、それらは例としてもっと分かりやすいでしょう。使ったことがある方は、拡張知能と関わったことがあるということになります。
ガートナー社は拡張知能を次のように定義しています。「拡張知能とは、人間と人工知能 (AI) が共に協力する人間中心のパートナーシップモデルのデザインパターンであり、学習、意思決定、新しい経験などの認知パフォーマンスを強化するためのものである」5
「パートナーシップ」は、ガートナー社の定義におけるキーワードであり、ほとんどのビジネス的観点は、AI の継続的な進歩の結果としてロボットが実際に文明を引き継ぐという、SF 的および破滅的な見方をはるかに超えたものになっています。実際、「augment (拡張)」には「支援する」という意味があり、それこそが拡張知能の役割です。人間の知能が単独で意思決定を行う場面で、人間の作業や思考を模倣できる AI も存在します。
そして、AI のサブセットである機械学習があり、パターンを特定し、データを適用して調整と改善を行うことができます。最後に、人間の意思決定者をサポートするために、意思決定を強化するデータ誘発的なインサイトを生み出す拡張知能があります。だからこそ「パートナーシップ」なのです。
AI を搭載した機械は 2025 年までに 8,500 万人分の雇用を削減すると予想されていますが、時を同じくして、AI は 9,700 万人分の新たな雇用を創出し、その数は AI に取って代わられる雇用を大幅に上回るとされています6。
人間と拡張知能の共依存関係について、Domo.com は次のように述べています。「拡張知能とは、機械のサポートを得て人間の知能を活用し、人間の偏見やミスを最小限に抑えてパターンや傾向を把握する手段です。拡張知能は、より良い意思決定に役立つより良いインサイトを生み出す方法であるものの、大局的なビジネス目標につなげるためには、引き続き人間の監視が必要になります」7
拡張知能サービスとソフトウェアの市場成長は、2022 年に 160 億 5,000 万ドルに達すると予測されており、2021 年時点では 142 億 8,000 万ドルでした。2027 年には 291 億 9,000 万ドルにのぼると予測されています8。さらに別のレポートでは、拡張知能は 2027 年までに 540 億ドル以上に達する可能性があると予測されています9。
インテリジェントな意思決定の新たな環境
人間
- 常識、想像力
- 実際の経験から学習
- 自律的
人工知能
- スピードとフォーカス
- データから学習
- 人間の入力に依存
拡張知能
- 意思決定を提案
- ワークフォースとともに機能
- 日常的なタスクを自動化
重要なビジネス上の利点
拡張知能のビジネスアプリケーションは、成長戦略をサポートするために組織の能力を機敏かつ意欲的に変え、次のようなことを実現できるようにします。
- データインサイトに基づくビジネス目標の実現。季節性の影響や製品の特性など、ビジネスの成功を促進する原因属性を理解することは、サプライチェーンの可視性を向上させ、将来に向けたより良い計画を立てるために不可欠です。
- 経験則を必要としない意思決定の改善と自動化。生産品質を理解して監視し、アクションを推奨する機能により、製造業は顧客サービスのレベルを向上させ、無駄を削減できます。何を、いつ、なぜ、推奨するかが、生産性向上を加速させる要因になります。
- 新たな機会への迅速な対応。戦略的かつ有益な提案により、市場の状況に応じて価格戦略に影響を与え、顧客エクスペリエンスを向上させます。また、業務の負担を軽減します。企業の財務に関する予測と計画を改善し、異常検知を利用して業務を特定および自動化します。大規模なバックオフィス体制を必要とせずに、機械学習を活用して計画の逸脱を追跡します。
価値を実現するための課題
While all those details above may seem attractive and most organizations would indeed like to employ AI/ML to drive value, there are several legitimate obstacles, including:
インフォアの Augmented Intelligence Service (AIS) の卓越した新しいソリューションは、サービスとしてのデータサイエンス (DSaaS) への革新的なアプローチです。デジタル変革プログラムのアイデア化から価値の実現、継続的な進化に至るまでの加速を望む企業を支援する包括的なモデルを提供します。
インフォアのソリューションは、データの力を活用することでより良い意思決定を支援します。本サブスクリプションは、マネージドインフラストラクチャ、ML モデル、ソリューションの提供、サポート、アドバイザリーサービスをオールインワンの価値に基づくライセンスで提供する初めてのサービスです。
インフォアの AIS サブスクリプションは、お客様のデジタル変革と、強力なデータ活用による競争優位性の迅速な創出をサポートします。またインフォアの AIS は、コスト効率よく成果を達成するための実証済みの手法を提供します。さらに、サブスクリプションにより、ROI を高めるためのプロセスや意思決定の改善を実現するエキスパートを利用できるようになります。
インフォアの AIS の主な機能
インフォアの AIS は、次のような分野でお客様の事業のニーズを満たす主要な機能を提供します。
オペレーショナルインテリジェンスとプロセスインテリジェンス - 指定されたイベントや条件に基づいて自動化されたプロセストリガーを生成することで効率性を向上し、手動のプロセスを削減することでプロセス効率を高めます。
資産インテリジェンス - 健全性、メンテナンス、部品のニーズに関する予測アナリティクスを通じて資産の寿命を最大限に延ばすことでコストを削減し、資産の健全性と労働効率および在庫効率を向上させます。
予測インテリジェンス - 履歴と市場の状況に基づいて将来の需要を予測することで将来を予測し、予測精度を高めることで在庫コストの削減と収益の増加につなげます。
顧客インテリジェンス - 販売する商品の内容、顧客満足度維持の方法について顧客インサイトを生成することで顧客に焦点を当て、顧客との対話の効率、定着率、収益の増加を高めます。
価格決定インテリジェンス - 市場原動力と価格履歴を活用して価格決定投資をサポートして販売価格を決定し、市場中心の価格設定について報告するための価格設定分析を進化させます。
人的資本インテリジェンス - 最も価値ある投資を管理して従業員をケアし、労働効率、コスト削減、従業員の満足度と定着率を向上させます。
拡張知能は機械と人間を結び付け、ビジネスの成長を促進します。
インフォアの AIS によるデータ活用の方法
インフォアの AIS は、よりスマートな意思決定のためにデータを活用することで、ビジネスの成果と価値の向上をもたらします。この実現のために、インフォアのソリューションは次のサービスを提供します。
総合的なソリューション - インフォアの AIS は、統合やデータ管理から機械学習モデルの運用化までの機能がアプリケーションにあらかじめ組み込まれているため、拡張知能のユースケースに取り組むために必要なすべてを提供します。
テンプレート - 拡張知能のテンプレートは、コストのかかる実験を予測可能で再現可能な結果に置き換えるため、価値を迅速に実現します。また、ほとんどのビジネスではデジタル化戦略を実現するために複雑なアンサンブルを必要とするため、インフォアのソリューションは利用可能なすべてのソリューションを定額で利用できます。
迅速な立ち上げ - データプラットフォーム、サイエンスモデル、専門エキスパートを含むターンキーソリューションを提供します。このため、高価で見つけにくいリソースに投資することなくより迅速に使い始めることができ、サブスクリプションの有効期間中に持続的な価値を得ることができます。最初のソリューションを本番環境で使用できるようになるまでの期間は、約 4～6 か月と推定されます。
パートナーシップ - インフォアのチームは、お客様のステークホルダーと協力して戦略的なビジネス課題を特定し、AI/機械学習の導入によるメリットと影響を定量化するために協力します。インフォアでは、2～3 週間のアジャイルスプリントを利用して、お客様のビジネス変革を支援するための処方型アプローチを採用しています。
サポート - インフォアの AIS は自社で人材を採用するよりも低コストで (大規模なモデルの展開だけでなく) 導入と ROI の追跡、モデルのメンテナンス (隠れたコストの排除)、本番稼動後の改善も行えます。
インフォアの AIS が組織にとって重要なのは、次のようなことを迅速に実現できるためです。
- ビッグデータをスマートなビジネスの意思決定に変換する
- アジリティ (俊敏性) とスピードが求められるイノベーションを実現する
- 目的に応じて IT 投資を強化する
- ビジネス戦略に注力し、信頼できるパートナーに機械学習を任せられる
最終的に、インフォアの AIS が提供する価値は、AI/機械学習の分野への参入障壁を突破して取り払う能力を実現するとともに、お客様のビジネス上の意思決定に影響を与えるモデルやインサイトの元となる、業界固有の専門知識を提供します。
シンプルな拡張知能
AI、そして特に機械学習という可能性は、既存の資産からさらに多くの価値を引き出し、戦略的意思決定のためのより良いインサイトを提供し、サプライチェーンにレジリエンスとスピードをもたらす方法として推進されてきました。それでも、こうしたソリューションの導入はまだ広く実施されていません。
現在インフォアは、お客様の導入コストを削減し、お客様が自社で実行する場合と比較してわずかな時間で結果を出すために積極的なアプローチをとっています。このアプローチにより、リソースが限られる中小企業などの組織は、新たな AI/機械学習の機能から価値を引き出すことができます。インフォアが組織に提供するソリューションには、次のような機能があります。
- 機械学習を活用する処方型アプローチ
- 採用を加速する完全なチーム
- すぐに活用できる事前に定義されたソリューション
- 完全に管理されたシステムによる価値の追跡と向上
ビジネスにおいてAI/機械学習の活用はますます重要になってきていますが、拡張知能のような最新テクノロジーの活用を躊躇している組織もあります。インフォアは、コスト削減をサポートして成果をもたらす新しい革新的なソリューションを提供し、AI/機械学習を使いやすいものにします。インフォアの Augmented Intelligence Service サブスクリプションは、イノベーションに必要なアクセスを提供します。それと同時に、お客様の業務課題の評価を支援し、信頼できるテクノロジーパートナーとしての役割を果たすことで、新しいレベルのインテリジェンスを身近なものにします。
今日のビジネスでは、情報を分析し、パターンを見つけ、問題を解決し、情報に基づいた意思決定を行うことが求められています。意思決定の改善とビジネスの成功は、データをより優れたインサイトに変えられるかどうかにかかっています。
1. DataProt、「55 Fascinating AI Statistics and Trends for 2022」(2022 年の 55 の魅力的な AI 統計とトレンド)、2022 年 3 月
2. Genpact、「The future of decision-making: Augmented intelligence in business」(意思決定の未来: ビジネスでの拡張知能)、2022 年
3. TechTarget、「Deep Learning」(ディープラーニング)、2022 年
4. IEEE Digital Reality、「What Is Augmented Intelligence?」(拡張知能とは何か?)、2022 年
5. Gartner、「Augmented Intelligence」(拡張知能)、2022 年
6. Allwork、「AI Will Create 97 Million Jobs, But Workers Don’t Have The Skills Required (Yet)」(AI は 9700 万人分の雇用を創出するが、労働者は必要なスキルを (まだ) 持たない)、2021 年 11 月
7. Domo、「What is augmented intelligence?」(拡張知能とは何か?)、2022 年
8. Globe Newswire、「The Global Augmented Intelligence Market」(世界の拡張知能市場)、2022 年 7 月
9. Markets and Markets、「Augmented Intelligence Market worth $54.7 billion by 2027」(拡張知能市場は 2027 年までに 547 億ドル規模に)、2022 年 4 月
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