人工知能(AI)が及ぼしたグローバルな影響は相当なものになることが予想されます。また、そのインパクトはすでにある程度明らかとなっており、今後もまだまだ進展の余地があります。
目次
- 人工知能とは？
- AIの主な構成要素
- 歴史上有名な AI の例
- AIの種類
- AIが世界経済に与える影響
- AI が企業をグローバルに拡大させる方法
- AIは今後、世界の拡大にどのような影響を与えるのか？
- Globalization Partnersのグローバル拡張プラットフォームの詳細
国際的なビジネスの成長、人工知能、グローバルな拡大は、しばしば密接に関係しています。 マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは最近、国連、世界銀行、世界経済フォーラムの経済データを分析したところ2030、年までに、AIは世界経済に16%、つまり約兆ドル13を加算する可能性があると報告しました。 また、世界の国内総生産（GDP）を最大26%押し上げる可能性もあります。
マッキンゼーはまた、同年までに少なくとも70%の企業が少なくとも1つのAI技術、おそらくコンピュータービジョン、高度な機械学習、自然言語、ロボティック・プロセス・オートメーション、仮想アシスタントを採用している可能性が高いと報告しています。
しかし、AIとは正確にはどのようなもので、グローバル展開にどのように貢献しているのでしょうか？ 以下では、AIがどのように機能するか、それが経済成長にどのように影響するか、そしてそれが現在と将来の世界拡大にどのように貢献するかについて説明します。
人工知能とは？
人工知能の父は、おそらく第二次世界大戦中に連合国を助けた彼のコードブレイクコンピュータで最も有名なアラン・チューリングであると広く考えられています。 チューリングはまた、後にチューリングテストとして知られるようになったものを提案しました - コンピュータは、質問への回答が人間の回答と区別できない場合にのみ合格できるというテスト。
以来1950s、科学の心は、データを解釈して質問に答えるために使用するマシンとアルゴリズムに関して 、何が“思考”と“知性”を構成するかについて悩んでいます。
AIの定義は難しいかもしれませんが、一般的には、人間が一般的に応答する方法でクエリに応答し、人間レベルのインテリジェンスを必要とする意思決定を行うことができる場合、機械には 人工知能があると考え られています。
AIの主な構成要素
Brookings Institutionの最近の論文では、AIには3 つの主な性質があると主張しています。
- 意図性：AIに関しては、意図性とは、システムが単に所定の応答でプログラムされるのではなく、意思決定を行うことを意味します。 意図的には、AIがクエリの意味を理解し、回答を決定する目的でデータを解析する必要があります。 そのためには、AI システムはさまざまなソースからのデータを結合し、すぐに分析し、導き出された結論に基づいて行動する必要があります。
- インテリジェンス：AIのインテリジェンスは、機械学習やデータ分析プログラムとの相互作用から生まれることがよくあります。 これらのテクノロジーを組み合わせることで、インテリジェントな意思決定を実現できます。 例えば、学生を異なる学校システムに割り当てるAIシステムは、書き込まれた計算に頼ることはできません - それはまた、すべての人にとって有益な結果を生み出すために公平や正義などの価値を重み付けする必要があります。
- 適応性：適応性とは、AIシステムが新しいデータを受け取り、意思決定を行い、結果を解釈するにつれて調整することを意味します。 金融または環境条件が変化した場合、または自動運転車の場合、道路状況が悪化した場合、AIは新しいデータを考慮し、それに応じて意思決定を調整することができます。
さらに、AI には機械学習とディープ ニューラル ネットワークが組み込まれています。
機械学習は、膨大な量のデータと高度なコンピュータアルゴリズムを使用して予測を行います。 機械学習アルゴリズムは、正確な予測を生成するためにできるだけ多くの過去の結果を評価する必要があるため、膨大な量のデータが必要不可欠です。 AIが開発され、能力が高まるにつれて、より良く、より良い精度で予測できるようになる可能性があります。
機械学習は、監視または非監視のいずれかにすることができます。
- 教師あり機械学習では、データはラベルや解釈された事実などの有用な情報 - 例えば、水は0摂氏で凍結すると言う - 機械学習がより迅速に進行するのを助ける。
- 教師なし機械学習は、関連するラベルやファクトのないデータのみを提供するので、アルゴリズムはパターンを解釈し、それ自体で正しい解釈をすることを学ぶ必要があります。 教師なし機械学習には、強化学習と呼ばれるものが含まれ、アルゴリズムは学習時に独自のデータを選択して生成します。
AI はディープ ニューラル ネットワーク、つまり DNN とも呼ばれます。 ディープ ニューラル ネットワークは、複数の学習タスクを 1 つのパッケージにまとめ、汎用機械学習、つまり GPML を作成します。 GPMLの利点は、ビデオ、オーディオ、テキスト情報などのさまざまな入力を簡単に理解できることです。
歴史上有名な AI の例
AIシステムは過去数十年にわたって見出しを飾ってきた。 IBMのDeep Blueコンピュータは20、年以上前にチェスのグランドマスターを打ち負かす可能性があり、最近では、Watsonが Jeopardyのチャンピオンを打ち負かしました。
IBMのAI実験は何十年も前から存在してきましたが、より強力なアルゴリズムの作成によって徐々に洗練されてきました。 例えば、Jeopardyで勝つことは、チェスで勝つよりも大きな挑戦です。 したがって、機械は、単にボード上の動きについて戦略を立てるのではなく、言語、イディオム、文化的参照、および人間のコミュニケーションの他の側面の無限のニュアンスを解析する必要があります。
AIプログラムがチェスに非常に熟達している理由の1つは、人間とは異なる方法で問題にアプローチしているからです。 チェスをプレイするとき、通常はパターン認識と直感の混合を戦略の一部として採用します。 コンピュータはパターン認識も実行しますが、数秒で、可能な位置と結果の大規模なデータベースを検索して、最適な動きを見つけることもできます。
ワトソンがジェオパーディを演じることを学んだとき、それはほとんど同じことをします - それは質問を解釈し、答えを絞り込むために 統計的およびルール指向のアプローチ を使用します。 その後、得られた結果からのフィードバックが組み込まれ、どのアルゴリズムが最適で、どのような状況下で機能するかを徐々に判断できるようになります。 この“学習”は、システムが将来より正確に答えを見つけるのに役立ちます。
もちろん、ほとんどの企業はチェスをしたり、トリビアゲームに勝つためにコンピュータを必要としません。 しかし、AIがチェス試合やジェオパーディゲームで勝つのを助けるのと同じ資質は、プロのアプリケーションにも変換することができます。
例えば、診断、疾患治療、患者と医師の関係のニュアンスの多くはデータセットにカプセル化することが難しいため、医師をAIシステムに置き換える可能性は低い。 しかし、AIは人間の医師に有益な補完を提供することができます。
AIプログラムは、数十万もの潜在的な診断や治療プロトコルをスクロールし、医療現場で提案を提供することができます。 Watsonは 、音声認識とマシンビジョン 機能のために、すでにこの方法で有用であることが証明されています。 例えば、放射線画像を分析し、その所見を医師に伝えることができます。
AIの種類
AI は 、狭義の AI と一般的な AI の 2 種類に分けることができます。
- 現在多くのアプリケーションに存在するNarrow AIは、特定の定義されたタスクを達成するために構築されたAIです。 チャットボット、音声認識プログラム、自動翻訳サービス、自動運転車などで利用できます。 Amazon、Google、Netflixなどの企業のコンピュータもAIを使用して消費者の閲覧、購入、視聴パターンを分析し、それらのパターンを使用してパーソナライズされた推奨を行います。
- 今後、より強力なツールに発展する可能性を秘めた一般AIには、幅広い用途で使用できる機械学習システムが含まれています。 理想的な形では、一般的なAIは人間よりも速く学習することができ、その能力は知的およびパフォーマンスタスクの人間の能力を上回ることができます。
コンピュータは、現在、人間とまったく同じようにコミュニケーションを取ることはできません。また、質問されたときに、自分の選択や推奨事項をどの程度説明できるかという点にも限界があります。 しかし、彼らはプロの環境で多くの利点を提供します。
AIが世界経済に与える影響
AIの世界的な経済的影響はすでに大きい。 AIは、さまざまな方法で経済成長に影響を与えます。
- 生産性と貿易機会の増加：AIの経済成長への影響の1つは、そのマクロ経済効果によるものです。 例えば、AIが生産性の成長を増大させると、その生産性の成長は経済成長も増大する。 国際貿易の機会も増える。
- 複雑な生産ユニットの管理の改善：AIは、集中管理システムを提供することで、複雑で遠距離の生産ユニットをより適切に処理するのに役立ちます。 たとえば、企業は AI を使用して倉庫をより効率的に管理し、消費者の需要を予測し、迅速なターンアラウンドとデリバリー システムの精度を向上させることができます。
- デジタルプラットフォームの拡大：AI技術によりデジタルプラットフォームによる取引が可能。 たとえば、オンラインオークションサイトのeBayは、AIを使用してその操作を自動化します。
AI が企業をグローバルに拡大させる方法
世界的な拡大とAIは実りあるパートナーシップを結んでいます。 AI は、さまざまな方法で企業をグローバルに拡大させます。
- デジタル プラットフォームによる容易な拡張： デジタル プラットフォームによる AI の自動化は、企業が国際的に拡張するための便利な方法を提供します。 米国では、AIを使用するeBayで活動している97中小企業の%が、自社製品の一部を輸出しています。 一方、AIを使用しないオフラインビジネスでは、自社製品を輸出するのは4わずか%です。
- 正確な翻訳サービス： AIはまた、対話を改善し、ミスコミュニケーションを減らし、国際協力をより合理化し、効果的にする、瞬時的で正確な翻訳サービスを提供します。 ビジネスでAI翻訳を使用することは、貿易収益にプラスの影響を与えることが示されています。これは、国間の距離を 35%以上短縮する効果に相当します。
- 貿易交渉の改善：AIはコミュニケーションを強化するだけでなく、結果も向上させます。 AIは、様々なシナリオにおける交渉パートナーの経済パスを分析し、貿易シナリオのさまざまな変数が結果にどのように影響するかを予測し、交渉の当事者ではない国からの貿易反応を予測するために使用できます。 例えば、ブラジルは、貿易交渉の構成要素としてAIを含むことを強調するIntelligent Tech + Trade Initiativeを開発しました。
- サプライチェーン管理：AIシステムは、サプライチェーンにリアルタイムで対応することもできます。 パターンや傾向を検出し、需要がいつ、どこで増加するかを予測できます。 また、その需要を満たすために生産を自動的に増やすこともできます。あるいは、需要の減少に対応するために生産量を減らし、無駄な労働力と余剰在庫を削減することもできます。 最適な数の製品を新しい市場に供給する方法を見出す方法を必要とするビジネスを拡大するために、AI はかけがえのないことを証明しています。
- 日常業務の自動化：企業が事業を拡大する場合、通常、戦略のような高レベルのタスクにエネルギーを集中させ、官僚的な問題のような低レベルのタスクにエネルギーを集中させようとします。 AI は、日常的な官僚的なタスクを自動化することで役立ちます。 例えば、企業はさまざまな国で新しい労働者を雇用しているため、給与や福利厚生などのタスクの管理に苦労している可能性があります。 AI は、これらのタスクを自動化し、人間の労働者を煩わしさや不満から救うのに役立ちます。
- 効率性と正確性の向上：AIは、効率と正確性を高めることで、企業内のさまざまなプロセスを合理化することもできます。 従業員が給与計算業務を行っている場合、または健康保険プランに従業員を登録している場合、彼は間違いを犯し、遅延、誤った支払い、または補償の欠如につながる可能性があります。 疲れたり気が散ったりしない自動システムでは、エラーの可能性ははるかに小さくなります。 また、AIアルゴリズムは、人間の従業員よりも速く計算とデータ入力を完了し、効率を高めることができます。
AIは今後、世界の拡大にどのような影響を与えるのか？
AIは、将来、現在よりもはるかに力強いグローバル展開に影響を与える可能性があります。 その理由の1つは、新しい技術を採用し、効果的に取り入れるには時間がかかることです。 企業がAIをより多く利用し、AIが自分にできることをよりよく理解するにつれて、企業はAIの機能をより効果的に活用できるようになります。
また、AIが改善するにつれて、その影響も大きくなります。 マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは、AIの影響がS字曲線に沿って増加し、物流的な成長を示す可能性が高いため、AIが世界経済に与える影響は、現在2030よりも3倍高いと推定しています。
今後、AIは、以下の方法でグローバル展開に影響を与える可能性があります。
- 将来のトレンドの予測を改善する： 国際的なビジネスの成功の多くは、将来のトレンドを予測し、それに対応する能力に基づいています。 AIは、予測モデリングでこれらの傾向を正確に予測し、国際市場に進出するにつれて企業がより多くの情報に基づいた意思決定を行うことによって、この分野で役立ちます。
- スマートマニュファクチャリングの増加：スマートマニュファクチャリングには、センサーシステム、サイバーシステム、物理機械間の相互接続が必要です。 AIが高度化するにつれて、特定のプロセスを専門化し合理化することで、スマートマニュファクチャリングを大幅に改善することができます。 また、AIは、昼夜を問わず、常に製造を行うことを可能にし、生産性を向上させることができます。 そして、その感覚システムは、人間のオペレーターへの依存の減少とともに、製造現場での安全性を高めることができます。
- 証拠を解析し、結論を出す能力の向上：将来的には、AIを使用して膨大な量のデータを読み、解釈することができます。 例えば、法律分野では、AIはパラリーガルのように機能するかもしれませんが、はるかに高速で、大量の事例の先例を読み、現在の事例で使用するための関連情報を収集します。
- たとえば、人事（HR）プロセスでは、自動化は、採用、オンボーディング、トレーニング、給与、福利厚生の提供を合理化するのに役立ちます。 そして、より洗練されたAIは、税法や国際規制を人間よりもはるかに迅速かつ効果的に解析できるでしょう。 したがって、AI によるこれらのプロセスの自動化は、企業が時間と労力を節約し、ペナルティに対する脆弱性を減らすのに役立ちます。
- より信頼性の高い自動運転車：自動運転車、または自動運転車には、車両周辺の物体に関する情報を収集する多くのセンサー、特にレーダーと光検出器があります。 AI システムは、このデータを使用して、物体がどの程度近くにあるか、道路に危険があるかどうか、それらを避けるためにどのような道を歩む必要があるかについて瞬時に判断します。 自動運転車は、企業が拡大するにつれてお金を節約するのに役立ちます - 彼らはドライバーに支払う必要はありません。 また、AIシステムが即座に学習できるため、異なる国で新しい道路規則を学ぶために従業員を訓練する必要はありません。 また、AIの発展は、これらの車両をより安全にし、路上での存在感を高めることができます。
- 精度と効率の向上：AIプロセスは比較的効率的であると考えるかもしれませんが、AIシステムにはいくつかのバグがあります。 処方箋を補充するために自動薬局に電話をかけたことがありますか？AIシステムを混乱させ、問題をまっすぐにするためにあなたを人間に引き渡すためだけにですか？ または、有用な情報を提供できないチャットボットとやり取りしたことがありますか？ 将来的には、より高度なシステムが、改善されたほぼ人間的なパフォーマンスとエラーや制限の削減につながります。
- ビジネスイノベーションへの注力強化：企業が日常的な日常的なプロセスにあまり注力しなければならなくなると、メンタルリソースとクリエイティブリソースはより高度な仕事を自由に行えるようになります。 将来的には、AIが高度化するにつれて、企業内でますます管理上の役割を担うようになります。 そのため、会社の脳力を解放して、より多くの知的課題に取り組み、創造的な飛躍を遂げることができます。 ビジョンと創造性への注目が高まれば、国際的な成功につながる可能性があります。
- 費用対効果：AIは購入コストのみを必要とするため、人間の従業員よりも費用対効果が高い。 給与、昇給、医療給付、退職金は必要ありません。 また、病気になったり、仕事を失ったり、生産性が損なわれたりすることはありません。 企業がAIを採用するにつれて、運用コストが下がり、利益が急増する可能性があります。 これらの2つの事実が組み合わさり、グローバルな拡張ベンチャーのために、非常に必要な資本を解放します。
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