私たちの AI の未来: Davos 2024 から学んだこと
2025/1/21 - 読み終える時間: 2 分
Our AI Future: Takeaways from Davos 2024 の翻訳版です。
私たちの AI の未来: Davos 2024 から学んだこと
2025年1月14日
著者: Kalyan Kumar / Chief Product Officer, HCLSoftware
今年のダボスでは、世界経済フォーラムは暗号通貨に背を向け、代わりにさまざまなタイプの人工知能を採用しました。HCLSoftware の Kalyan Kumar 氏は、7 つの主要テーマを特定しました。
1 年で大きな変化が起こりました。
ダボスで開催される毎年恒例の WEF 会議は、ここ数年間暗号通貨に熱中し、その伝道師たちが革命を宣伝するために中心的役割を果たしてきました。しかし、今年の世界経済フォーラムでは、新たな福音が生まれました。円卓会議やプレス リリースからプロムナードの看板まで、メッセージははっきりとしていました。未来は AI です。
その未来はどのようなものになるのでしょうか。そして、そこに到達するにはどうすればよいでしょうか。それが、Davos 2024 の大きなテーマでした。
AI への焦点の移行は、2023 年の ChatGPT やその他の生成 AI アプリケーションの台頭に象徴されるように、過去 1 年間の AI 投資と関心の急速な高まりを反映しており、まったく意外なことではありませんでした。これらの新しいツールが一般の人々の想像力を捉えると、AI の可能性に対する熱意が高まり、その社会的影響がプラスであり続けるようにする必要性に対する現実主義が生まれました。
もちろん、プラスの結果を達成するための鍵は、AI を戦略的に捉え、次に私たちが望む AI の未来をもたらすために必要な戦術的ステップを踏むことです。それらのステップが何であるべきかは、誰に尋ねるかによって異なりますが、今年の WEF に溢れた AI に関する発表の嵐の下には、いくつかの重要なテーマが明らかでした。
1. AI と信頼
すべての AI に関する議論に浸透した包括的なテーマは、テクノロジー、データセット、プレーヤー、今後の道筋、そして来たる AI 時代に期待できる結果に対する信頼を構築する必要性でした。
個々のプレーヤーは実践的なアプローチについて独自の見解を持っていましたが、AI の成功には信頼が不可欠であるという明確なコンセンサスがありました。これは、デジタル格差を解消し、信頼できる透明性のある方法ですべての人を前進させる AI ソリューションを提示するためのデジタル インクルージョンも意味します。
2. AI とデータ
ダボスで AI を推進したほとんどの企業は、データと、それを AI と組み合わせてさまざまな機能的成果を達成する方法に焦点を当てていました。多くの場合、これらの成果は、過去 1 年間で慣れ親しんできた単純なユース ケースをはるかに超えています。このユース ケースでは、データからすばやく「洞察」を抽出して、マーケティング担当者、製品チーム、またはファイナンシャル プランナーの今後の方向性を照らします。代わりに、高レベルの戦略から最小の戦術的詳細まで、包括的な意思決定を促進する複雑なデータの詳細な分析について話しています。
3. AI とセキュリティ
ダボスで重要かつ広範囲に渡るトピックは、このデジタル + 経済において、AI がデータ、トランザクション、作業環境をより安全にする方法でした。金融情報や医療情報の安全確保から、侵害、ウイルス、ランサムウェアへの対策まで、AI とインテリジェント オートメーションがサイバー セキュリティの状況をどのように変革できるか、特に AI ベースの脅威予測という成長分野において、大きな焦点が当てられました。
4. AI と生産性
当然のことながら、特に Gen AI の場合、AI を使用して職業生活と私生活の両方で日常の生産性を向上させる可能性は、ダボスで発表された AI ソリューションの主な焦点でした。タスク自動化、予測分析、ワークフロー最適化における AI の役割が強調されたほか、生産性向上のために AI を実装するには、慎重な計画、既存のワークフローとの統合、継続的な監視、倫理的配慮と従業員のプライバシーの考慮が必要であるという認識も強調されました。
5. AI と産業
ダボスでの議論に基づくと、自動車製造から医療サービスまで、あらゆる分野で産業生産における AI のドメイン固有の使用が急増すると予想されます。医療サービスでは、診断と治療における AI が盛んに議論されました。品質管理やプロセス最適化（センサーと制御システムのデータを AI と強力に組み合わせることができる）などの簡単な課題の他に、予知保全（機器の健全性の監視など）、サプライ チェーンの最適化、ロボット プロセス オートメーション（RPA）などのトピックがあります。
スマート製造分野では、IoT 統合により、AI がセンサーや接続されたデバイスからのデータを分析できます。また、AI は「デジタル ツイン」、つまり物理的な製造プロセスのデジタル レプリカを作成して、変更を加える前にテストして最適化することもできます。これは、議論されたソリューションのほんの一部にすぎません。
6. AI と持続可能性
主要なトピックは、持続可能性の促進において AI が果たす重要な役割でした。たとえば、AI はスマート グリッドでのエネルギー配分を最適化し、センサーとスマート メーターのデータを分析して需要を予測し、変動を管理し、効率を向上させることができます。
気象パターンを予測して再生可能エネルギー源の利用を最適化したり、膨大な量の気候データを処理して気候モデリングを改善したり、自然災害の予測と対応を支援したりできます。センサー、衛星、ドローンからのデータを分析して農業慣行を最適化し、空気と水質を監視できます。また、AI は生産から廃棄まで製品のライフサイクル全体を追跡して最適化し、廃棄物を最小限に抑えて循環型経済を推進できます。
7. 生成 AI
GenAI のユースケースは単純なテキストや画像の生成をはるかに超えています。ただし、社会に良い結果をもたらすために制御が必要となる場合もあります。ビデオ生成、音声合成、音楽、アート、デザインの制作は、GenAI の豊富な用途ですが、議論の余地があります。
創薬、ゲーム開発、ファッション デザイン、建築はすべて Gen AI の有望な分野であり、金融??モデリングや生物医学画像などの分野も同様です。生成モデルは、異常検出、推奨システム、翻訳にも役立ちます。
これらすべてから、最初に考えた質問に戻ります。AI が未来なら、どうやってそこに到達するのでしょうか?
HCLSoftware では、この疑問を Digital+ Economy の視点から捉えています。 Digital+ Economy とは、私たちの仕事、コミュニケーション、コラボレーション、生活様式における大規模なデジタル変革から生まれた、新しいハイパーコネクテッド エコノミーです。
HCLSoftware はイノベーションを続け、この Digital+ Economy で企業や個人が成功するためのエコシステムを構築しています。ハイパースケーラーと提携して GenAI を採用し、開発と運用に統合することで、製品の速度を向上させています。パートナー エコシステムの GenAI ソリューションを自社製品に組み込み、独自の GenAI コンポーネントを水平レイヤーとしてソリューションにプラグインし、複数の製品で共通に使用しています。最後に、AI と GenAI の機能を Intelligent Automation Cloud 環境に組み込み、ワークロードの自動化、運用インテリジェンス、運用中断の自己修復、セルフサービス ワークフローを組み込んで、信頼性、安定性、顧客満足度を高め、自律的に実行できるようにしています。
この軌道は、人間が主導し、自動化が支援するシステムから、AI とインテリジェント オートメーションがハンドルを握り、人間は目的地に確実に到達するために必要な場合にのみ介入するシステムへのパラダイム転換につながります。AI の可能性に関するこのビジョンは、ダボスで見られたもう 1 つの焦点の変化と一致しています。AI を部分的に魔法的で部分的に脅威的なソリューションとして描写することから、よりバランスのとれた実用的な見方への変化であり、AI の可能性と限界を、責任あるガバナンスと共通の利益のための倫理的開発の文脈で捉えています。
この記事の短縮版は、2024 年 1 月 30 日に Tech Informed に掲載されました。