人工知能と機械学習

Sep 03, 2023

管理ツール

人工知能 (AI) は、明示的にプログラムされていなくても、コンピューターが関係を検出し、結果を予測し、データのパターンに基づいて動作できるようにする一連の分析手法です。

簡単な

人工知能 (AI) は、明示的にプログラムされていなくても、コンピューターが関係を検出し、結果を予測し、データのパターンに基づいて動作できるようにする一連の分析手法です。 機械学習は、経験に基づいて学習および改善するアルゴリズムを使用するテクノロジーであり、AI の主要なサブ分野です。 AI と機械学習を組み合わせると、企業にとって強力なツールとなり、手動プロセスの自動化、顧客への推奨事項の最適化、革新的な製品の開発が可能になります。

機械学習と AI のさまざまなサブ分野は、創造的な分野、科学、エンジニアリングなどの分野でイノベーションを生み出しています。 たとえば、ディープ ラーニングは人間の学習を模倣し、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学などを実現する主要な要因です。 AI と機械学習の導入により、新たな機会と洞察が得られ、コストが削減され、プロセスが改善されますが、課題がないわけではありません。 懸念が高まっているのは、AI のトレーニングに使用されるデータセットが現実世界の偏見や差別を反映している可能性があるリスクなど、AI の倫理的影響です。 同時に、クラウド機械学習プラットフォーム、コンピューティング アクセラレータ、マネージド AI サービスなどのイネーブラーにより、企業が AI 製品を活用するための技術的障壁が軽減されています。

人工知能と機械学習を適用するには、企業は次のことを行う必要があります。

オートメーション

データマイニング

ディープラーニング

機械学習の運用

予測分析

ロボット工学

企業は通常、次の目的で人工知能と機械学習を使用します。

ブラックマン、リード。 「なぜ AI 倫理委員会が必要なのか」、ハーバード ビジネス レビュー、2022 年 7 ～ 8 月。

ブロック、ユルゲン・カイ＝ウーヴェ、フロリアン・フォン・ヴァンゲンハイム。 「AI の謎を解く: 現実的な人工知能についてデジタル変革リーダーが教えてくれること」、California Management Review、Vol. 61(4) 110–134、2019。

ドーハティ、ポール R.、H. ジェームス ウィルソン。 人間 + 機械: AI 時代の仕事を再考する。 ハーバード ビジネス レビュー プレス、2018 年。

グッドフェロー、イアン、ヨシュア・ベンジオ、アーロン・クールヴィル。 ディープラーニング。 MIT プレス、2016 年。

ヘンライン、マイケル、アンドレアス・カプラン。 「人工知能の簡単な歴史: 人工知能の過去、現在、未来について」、California Management Review、Vol. 61(4) 5–14、2019。

ジェームス、ギャレス、他 『統計学習の概要: アプリケーションを使用して』R. Springer、2021 年。

マーフィー、ケビン。 確率的機械学習: 入門。 MIT プレス、2022 年。

オーバーゴア、ギス、マヌエル・チカ、ウィリアム・ランド、アンソニー・ワイシャンペル。 「コンピューターに引き継がせる: AI を使用してマーケティングの問題を解決する」、California Management Review、Vol. 61(4) 156–185、2019。

ラッセル、スチュアート、ピーター・ノーヴィグ。 人工知能: 現代的なアプローチ。 ピアソン エデュケーション リミテッド、2022 年。

タンベ、プラサンナ、ピーター・カペリ、ヴァレリー・ヤクボビッチ。 「人事管理における人工知能: 課題と前進」、California Management Review、Vol. 61(4) 15–42、2019。

ヤオ、マリヤ、マーレーン・ジア、アデリン・チョウ。 応用人工知能: ビジネス リーダーのためのハンドブック。 トップボッツ株式会社、2018年。

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