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G-Pは、業界をリードするGlobal Employment Platform™（グローバル雇用プラットフォーム）を使用して、数か月ではなく数日で高度なスキルを持つグローバルチームを創り上げることで、企業がその潜在能力を最大限に発揮できるよう支援します。しかし、至る所に存在する労働力をうまく連携させるにはどうすればよいのでしょうか？ここでは、私たちが皆で分かち合えるグローバルな成長と成功に向けたチャンスと課題について説明します。
G-P。Global Made Possible
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
- 人工知能とは何ですか？
- AIの主要コンポーネント
- 歴史におけるAIの有名な例
- AIの種類
- AIが世界経済に与える影響
- AIが企業のグローバル展開をどのように支援しているか
- AIは将来のグローバル展開にどのように影響しますか？
- 詳細はこちら Globalization Partners 'グローバル拡張プラットフォーム
国際的なビジネスの成長、人工知能、およびグローバルな拡大は、しばしば密接に関連しています。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、および世界経済フォーラムからの経済データを分析し、 2030 、AIは追加する可能性があります 16 ％ - また 約$ 13 兆 —世界経済へ。また、世界の国内総生産（GDP）を最大で押し上げる可能性もあります。 26 ％。
マッキンゼーはまた、同じ年までに、少なくとも 70 企業の％は、少なくとも1つの形式のAIテクノロジーを採用している可能性があります。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、ロボットプロセス自動化、仮想アシスタントなどです。
しかし、AIとは正確には何であり、AIはどのようにグローバルな拡大に貢献するのでしょうか。以下では、AIがどのように機能するか、AIが経済成長にどのように影響するか、そしてAIが現在および将来のグローバルな拡大にどのように貢献する可能性があるかについて説明します。
人工知能とは何ですか？
人工知能の父は、第二次世界大戦中に連合国を支援した暗号解読コンピューターでおそらく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。これは、質問への応答が人間の応答と区別できない場合にのみコンピューターが合格できるテストです。
1950年代以来、科学者たちは、機械と、データを解釈して質問に答えるために使用するアルゴリズムに関して、「思考」と「知性」を構成するものについて困惑してきました。
AIの定義は難しい場合がありますが、通常、マシンは 人工知能を持っていると思った 人間が一般的に応答する方法でクエリに応答するかどうか、および人間レベルのインテリジェンスを必要とする決定を下すことができるかどうか。
AIの主要コンポーネント
ブルッキングス研究所からの最近の論文は、AIが 3つの主な特質 :
- 志向性： AIに関しては、志向性とは、システムが単に事前に決定された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。志向性では、AIがクエリの意味を理解し、答え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組み合わせ、すぐに分析し、導き出した結論に基づいて行動する必要があります。
- 知能： AIのインテリジェンスは、多くの場合、機械学習およびデータ分析プログラムとの相互作用から得られます。これらのテクノロジーの組み合わせにより、私たちがインテリジェントな意思決定と考えることが可能になります。たとえば、生徒をさまざまな学校のシステムに割り当てるAIシステムは、暗記の計算に依存することはできません。また、すべての人に有益な結果をもたらすには、公平性や正義などの価値を比較検討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、結果を解釈するときに調整することを意味します。財政状況や環境状況が変化した場合、または自動運転車の場合は道路状況が悪化した場合、AIは新しいデータを考慮に入れ、それに応じて意思決定を調整できます。
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 膨大な量のデータと高度なコンピューター 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、正しい予測を生成するために可能な限り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重要です。AIが開発され、より機能的になるにつれて、AIはますます正確に予測できるようになる可能性があります。
機械学習は、教師ありまたは教師なしのいずれかになります。
- の 教師あり機械学習、データには、ラベルや解釈された事実などの役立つ情報が付属しています — たとえば、水が 0 摂氏度 - 機械学習の進行をより速くするのに役立ちます。
- 教師なし機械学習 関連するラベルや事実のないデータのみを提供するため、アルゴリズムはパターンを解釈し、正しい解釈を独自に行うことを学習する必要があります。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ます。強化学習では、アルゴリズムが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、または DNN。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つのパッケージに組み合わせて、汎用の機械学習（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、さまざまな入力を簡単に理解できることです。
歴史におけるAIの有名な例
AIシステムは、過去数十年にわたって見出しを作りました。IBMのDeepBlueコンピューターは、チェスでグランドマスターを打ち負かす可能性があります 20 数年前、そして最近では、そのワトソンは ジェパディで殴られたジェパディチャンピオン 。
IBMのAI実験は何十年も前から存在していましたが、より強力なアルゴリズムの作成により、徐々に洗練されてきました。たとえば、ジェパディは言語ベースのゲームであるため、ジェパディで勝つことはチェスで勝つことよりも大きな課題です。したがって、マシンは、ボード上の動きについて単に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優れている理由の1つは、人間とは異なる方法で問題に取り組むことです。チェスをするときは、通常、戦略の一部としてパターン認識と直感を組み合わせて使用します。コンピューターもパターン認識を実行しますが、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、最良の動きを見つけることもできます。
ワトソンがジェパディをプレイすることを学ぶとき、それはほとんど同じことをします—それは使用します 統計的およびルール指向のアプローチ 質問を解釈し、答えを絞り込みます。次に、取得した結果からのフィードバックを組み込みます。これにより、どのアルゴリズムがどのような状況で最適に機能するかを徐々に判断できます。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、雑学クイズに勝つためにコンピューターを必要としません。しかし、AIがチェスの試合やジェパディゲームに勝つのに役立つのと同じ品質は、プロのアプリケーションにも変換できます。
たとえば、診断、病気の治療、患者と医師の関係のニュアンスの多くをデータセットにカプセル化するのは難しいため、医師をAIシステムに置き換えることはほとんどありません。しかし、AIは人間の医師に役立つ補完を提供することができます。
AIプログラムは、数十万の潜在的な診断または治療プロトコルをスクロールして、医療現場で提案を提供する可能性があります。ワトソンは、そのため、すでにこのように有用であることが証明されています 音声認識とマシンビジョン 機能。たとえば、放射線画像を分析し、その結果を医師に伝えることができます。
AIの種類
AIは2つのタイプに分けることができます： 狭いAIと一般的なAI 。
- ナロー AI今日多くのアプリケーションに存在する 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、自動運転車に搭載されています。Amazon、Google、Netflixなどの企業のコンピューターも、AIを使用して消費者のブラウジング、購入、視聴のパターンを分析し、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事項を作成します。
- 一般的な AIは、将来的により強力なツールに開発される可能性があり、さまざまなアプリケーションで使用できる機械学習システムを網羅しています。理想的な形では、一般的なAIは人間よりも速く学習でき、その能力は知的タスクやパフォーマンスタスクで人間の能力を超えることができます。
コンピュータは現在、人間とまったく同じように通信することはできません。また、クエリを実行したときに、選択や推奨事項をどれだけうまく「説明」できるかという点でも制限があります。しかし、それらはプロの設定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かなりのものです。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が経済成長に与える影響の1つは、 マクロ経済効果 。たとえば、AIが生産性の伸びを高めると、その生産性の伸びは経済成長も高めます。また、国際貿易の機会も増えます。
- 複雑な生産ユニットのより良い管理： AIは、集中管理システムを提供することにより、企業が複雑で遠く離れた生産ユニットをより適切に処理できるように支援します。たとえば、企業はAIを使用して 倉庫をより効率的に管理する 、消費者の需要を予測し、迅速な納期と配送システムの精度を向上させます。
- デジタルプラットフォームの拡大 : デジタルプラットフォームを介した取引 AI技術のおかげで可能です。たとえば、オンラインオークションサイトのeBayは、AIを使用して運用を自動化しています。
AIが企業のグローバル展開をどのように支援しているか
グローバル展開とAIは実りあるパートナーシップを築いてきました。AIは、企業がさまざまな方法でグローバルに拡大するのを支援します:
- デジタルプラットフォームによる簡単な拡張： デジタルプラットフォームを介したAIの自動化は、企業が国際的に拡大するための便利な方法を提供します。米国では、 97 中小企業の割合 AIを使用するeBayで活動している企業は、一部の製品を輸出しています。比較すると、 4 AIを使用しないオフラインビジネスの割合は、自社製品を輸出しています。
- 正確な翻訳サービス： AIはまた、対話を改善し、誤解を減らし、国際協力をはるかに合理的かつ効果的にする、瞬時の正確な翻訳サービスを提供します。ビジネスでAI翻訳を使用すると、貿易収益にプラスの効果があることが示されています。これは、国間の距離を縮めることと同等の効果です。 以上で 35 ％ 。
- 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、結果も強化します。AIを使用して、さまざまなシナリオでの交渉パートナーの経済的経路を分析し、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できます。たとえばブラジルは、貿易交渉の構成要素としてAIを含めることを強調するインテリジェント技術＋貿易イニシアチブを開発しました。
- サプライチェーンマネジメント： 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。彼らはパターンと傾向を検出することができ、需要がいつどこで増加するかを予測することができます。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、需要の減少に対応するために生産を減らすこともできるため、無駄な労働力と余剰在庫を減らすことができます。新しい市場に最適な数の製品を供給する方法を見つける方法を必要とするビジネスを拡大するために、AIは非常に貴重であることが証明されています。
- 日常業務の自動化： 企業が拡大するとき、彼らは通常、戦略のような高レベルのタスクにエネルギーを集中し、官僚的な問題のような低レベルのタスクには集中したくない。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。たとえば、企業がさまざまな国で新しい労働者を法人化すると、給与や利益の提供などのタスクの管理に苦労す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欲求不満から救うのに役立ちます。
- 効率と精度の向上： AIは、企業内のさまざまなプロセスをより効率的かつ正確にすることで、それらを合理化することもできます。人間の従業員が給与計算タスクを実行している場合、または従業員を健康保険プランに登録している場合、彼は1つか2つの間違いを犯し、遅延、誤った支払い、または補償範囲の欠如につながる可能性があります。疲れたり気を散らしたりすることのない自動システムにより、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することができるため、効率も向上します。
AIは将来のグローバル展開にどのように影響しますか？
AIは、現在よりもはるかに強力に将来の世界的な拡大に影響を与える可能性があります。その理由の1つは、新しいテクノロジーを採用して効果的に組み込むには時間がかかることです。企業がAIをより多く使用し、AIが彼らのために何ができるかをよりよく理解するにつれて、企業はその機能をより効果的に利用できるようになります。
また、AIが向上するにつれて、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の効果はロジスティック成長を示し、S字型の曲線に沿って増加する可能性が高いため、AIが世界経済に与える影響は次のようになると推定しています。 3倍高い の 2030 今日よりも。
将来的には、AIは次のように世界的な拡大に影響を与える可能性があります:
- 将来の傾向の予測の改善： 国際ビジネスの成功の多くは、将来のトレンドを予測して対応する能力に基づいています。AIは、予測モデリングを使用してこれらの傾向を正確に予測し、企業が国際市場に拡大する際に、より多くの情報に基づいた意思決定を行えるようにすることで、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向上： スマートマニュファクチャリング 相互接続性が必要 センサーシステム、サイバーシステム、および物理的な機械の間。AIが高度化するにつれて、特定のプロセスを専門化および合理化することで、スマート製造を大幅に改善できます。AIはまた、昼夜を問わずいつでも製造を継続して生産性を向上させることができます。また、その感覚システムは、人間のオペレーターへの依存度が低下するとともに、製造現場の安全性も向上させることができます。
- 証拠を解析して結論を出す能力の向上： 将来的には、AIを使用して大量のデータを読み取って解釈する可能性があります。たとえば、法曹界では、AIは多くの分野で機能する可能性があります パラリーガルのやり方 、しかしはるかに高速で—大量の判例を読み、現在の事件で使用するための関連情報を収集します。
- タスクの自動化の向上： たとえば、人材（HR）プロセスでは、自動化により、採用、オンボーディング、トレーニング、給与、およびメリットの提供を合理化できます。また、より洗練された形式のAIは、人間よりもはるかに迅速かつ効果的に税法や国際規制を解析できる可能性があります。したがって、AIを介してこれらのプロセスを自動化することで、企業は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ことができます。
- より信頼性の高い自動運転車： 自動運転車、つまり自動運転車には、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、具体的にはレーダーや光検出器が搭載されています。AIシステムはこのデータを使用します 瞬時に決断する 物体がどれだけ近いか、車道に危険があるかどうか、そしてそれらを回避するためにどのような経路をたどる必要があるかについて。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。ドライバーにお金を払う必要はありません。また、AIシステムが即座に新しい道路規則を学習できるため、さまざまな国で新しい道路規則を学習するために従業員を訓練する必要もありません。また、AIの開発により、これらの車両はより安全になり、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プロセスは現在比較的効率的だと思うかもしれませんが、AIシステムにはいくつかのバグが存在します。自動化された薬局のラインに電話して処方箋を補充したことがありますが、AIシステムを混乱させて、問題を解決するために人間に転送するだけです。または、有用な情報を提供できなかった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、より洗練されたシステムにより、ほぼ人間らしいパフォーマンスが向上し、エラーと制限が軽減されます。
- ビジネスイノベーションへの注目の高まり： 企業が日常の日常的なプロセスにあまり集中しなければならない場合、彼らの精神的および創造的なリソースは、より高いレベルの仕事を自由に行うことができます。将来的には、AIが高度化するにつれて、企業内でますます多くの管理者の役割を担うようになります。したがって、企業の頭脳を解放して、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ると、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は購入費用のみを必要とするため、人間の従業員よりも費用効果が高くなります。給与、昇給、健康上のメリット、または退職金は必要ありません。また、病気になったり、仕事を逃したり、生産性が低下したりすることもありません。企業がAIを採用することが増えるにつれて、運用コストが減少し、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って、グローバルな拡張ベンチャーのために切望されていた資本を解放します。
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