2020年の人工知能（AI）についてのマッキンゼーのグローバル調査によると、企業の50％以上が少なくとも1つのビジネスユニットまたは機能でAIを採用しています。 AIは彼らに大きな価値をもたらし、収益や顧客の忠誠心を高めます。 主要なAI企業は、金利税引前利益（EBIT）の少なくとも20％をAIに投資しています。 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）がデジタルトランスフォーメーションを加速する際、この数は増える可能性があります。 この記事では、Tech Townが読者と一緒に、2022年に普及する新しいAIトレンドについて調べ、企業がAIの将来について正確な予測を行い、成功率を高めるのに役立ちます。

2022年のAIトレンド

2022年以降、AIは運用を簡素化し、効率を高めるために、活用されます。 企業は、ITインフラストラクチャやデータ管理を改善するために人工知能を適用することの利点を活用するべきです。 しかし、すべてのAIモデルがパフォーマンスの監視に役立ち適切であるとは限りません。 Tech Townは、主流になる可能性が高いAIトレンド2021〜2022に焦点を当てます。

トレンド1.セキュリティや監視におけるAI

AI技術は、顔認識、音声認識、ビデオ分析に適用され、生体認証の監視や認証ための最適な組み合わせを形成しています。そのため、2022年には、ビデオ監視におけるAIの強力な活用を予測できます。

人工知能は、セキュリティシステムを柔軟に設定するのに役立ちます。以前は、画面上の特定のピクセル数が変更されたときにアラームがトリガーされ、誤ったアラームが多すぎました。 これらのアラームは、落ち葉や走っている動物によって引き起こされます。 AIのおかげで、セキュリティシステムはオブジェクトを識別し、より柔軟なシステムセットアップに貢献します。

ビデオ監視のAIは、顔ではなく異常な行動に焦点を当てることで、疑わしい活動を発見できます。 この機能は、潜在的な脅威を特定することを通じて、パブリックとプライベートの両方でより安全なスペースを作成することを許可します。 このようなAIベースのビデオソリューションは、ロジスティクス、小売、製造業で役立つ可能性があります。

AIアプリに有望な展望を提供するニッチ市場の一つは、音声認識です。 音声認識に関するテクノロジーは、アイデンティティを識別できます。 アイデンティティから、人の年齢、性別、感情状態を判断することができます。 監視のための音声認識に基づく原則は、AlexaやGoogleアシスタントの場合と同じであるかもしれません。 音声検出や録音が統合された防止モデルは、セキュリティと監視のための素晴らしい機能です。

セキュリティの最も重要なテクノロジーの1つは、顔認証です。悪意のあるアプリは、本物の写真ではなく偽の写真を提供することで、セキュリティシステムをだまそうとしています。 このようなケースに対処するために、現在、多くの防止技術が開発され、大規模に使用されています。

トレンド2.リアルタイムビデオ処理におけるAI

リアルタイムビデオストリームを処理することに対するチャレンジは、データパイプラインを処理することです。 AIは、ビデオ処理の精度を確保し、遅延を最小限に抑えるのに役立ちます。

ライブ動画処理のAIベースのアプローチの方法を実装するまめに、事前にトレーニングされたニューラルネットワークモデル、クラウドインフラストラクチャ、ユーザーの状況を処理するためのソフトウェアレイヤーが必要です。リアルタイムライブ配信に対して処理速度が重要であるため、これらすべてのコンポーネントを緊密に統合しなければなりません。より高速な処理のために、プロセスを並列化するか、アルゴリズムを改善するべきです。並列化は、ファイル分割またはパイプラインアプローチを通じて実現されます。このパイプラインアーキテクチャは、モデルの精度を低下させず、、複雑さを伴わずにリアルタイムでビデオを処理するためのAIアルゴリズムを使用することを許可しますから、最良の選択です。また、パイプラインアーキテクチャの場合、顔検出やぼかしなどの追加エフェクトを適用できます。

リアルタイムのストリーム処理のプロセスは、背景の除去やぼかしのアプリケーションと密接に関連しています。 これらのツールの需要は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19） パンデミック中のビデオ会議のトレンドの盛んなおかげで増加しました。 GlobeNewswireによると、これらのトレンドは積極的に発展すると予想されており、世界のビデオ会議市場は2021年の92億ドルから2026年には225億ドルに成長すると予想されています。

トレンド3.コンテンツやチャットボットを作成するAI

最新のAIモデルは、実際の非合成データとほとんど区別がつかない非常に高品質のテキスト、サウンド、画像を作成できます。

執筆プロセスの中心は自然言語処理 Natural Language Processing (NLP)です。 NLPの急速な進歩は、言語モデルが出現することにつながります。 たとえば、BERTモデルは、GoogleやMicrosoftが検索エンジンを補完するために使用しています。

NLPに関する技術の開発は企業を促進しました。 具体的には、NLPツールとAIツールを組み合わせることで、チャットボットを作成することを許可します。 Business Insiderによると、チャットボット市場は2024年までに94億ドルに達すると予想されており、企業はAI主導のチャットボットを実装することで明らかなメリットを得ることができるということです。

チャットボットは、標準のコマンドだけ実行するかわりに、人々の意図を理解しようとします。 さまざまな分野で人間レベルで顧客やユーザーと通信するためにチャットボットを使用します。 チャットボットは、ヘルスケア、銀行、マーケティング、観光、ホスピタリティなどのビジネス分野で広く適用されています。

AIに操作されるチャットボットは、管理タスクの自動化に役立ちます。 たとえば、ヘルスケアでは、チャットボットは、予約をスケジュールし、薬の服用に関連するリマインダーを送信し、患者に質問への回答を提供することで、手作業の量を減らすのに役立ちます。 他の分野では、チャットボットは、ターゲットを絞ったメッセージを配信し、顧客エンゲージメントとサポートを改善し、ユーザーにパーソナライズされたオファーを提供するために、応用されます。

チャットボットに加えて、NLPは他の最先端テクノロジーソリューションの中心にあります。 たとえば、NLPの執筆はビジネスアプリケーションで使用できます。

最近出現したGPT-3モデルは、AIエンジニアは1日あたり平均45億語を作成することを許可します。 これにより、AIの幅広いダウンストリームアプリケーションが、社会にとってより有用な目的を達成できるようになります。 また、研究者は系統発生パターンを検出する技術に投資するよう促されました。 2022年には、GPT-4「一般的な人工知能AI」が出現することに注意してください。

人間が作成した画像と見分けがつかない画像を作成できるようになったGAN（Generative Adversarial Networks：敵対的生成ネットワーク）技術に注目したいと思います。それは、人、動物、存在しないオブジェクト、音声やテキストなどの他のタイプのメディアの画像である可能性があります。今がGANを展開してその機能を活用するのに最適な時期です。彼らは実際のデータの分布をモデル化し、AIパイプラインを改善し、データを保護し、異常を見つけ、特定の現実世界のシナリオに適応するための有用な表現を見つけることができるからです。

トレンド4.品質保証とAIベースの検査

コンピュータービジョン（Computer Vision）の最も注目すべき分野は、AI外観検査です。 近年、精度と性能が向上しているため、この方向が盛んになっています。 企業は、コンピュータビジョンシステムをより速い速度で開発するために、コンピュータと財源の両方に投資し始めました。 AI外観検査の集中的な開発は、ビデオフレームでのオブジェクト検出の分野における急速な進歩とも関連しています。

生産における自動テストとは、品質基準への準拠に従って製品を分析するということです。 この方法は、デバイスの監視にも適用できます。

AI外観検査のいくつかのユースケースは次のとおりです:

• 組立ラインで製品の欠陥を検出します。
• 機械部品やボディワークの欠陥を特定します。
• 手荷物を確認し、飛行機をメンテナンスします
• 原子力発電所を検査します。

トレンド5.ヘルスケアにブレークスルーをもたらすAI

ヘルスケア業界でのAIの実装に関する次の傾向は、近年多くの議論がなされています。 科学者は、新型コロナウイルスとの戦いで、AIモデルやコンピュータービジョンアルゴリズムを使用して、パンデミック検出、ワクチン開発、創薬、熱スクリーニング、認識マスクによる顔のモデリング、CTスキャン分析などの分野を含めています。

新型コロナウイルスの流行に対抗するために、AIモデルは潜在的な脅威を検出し、分析し、正確な予測を行うことができます。また、AIは、ワクチンを機能させる主要な成分を特定することで、ワクチンの開発にも役立ちます。

AIベースのソリューションは、Internet of Medical Thingsの効果的なツールとして、また医療業界に固有のセキュリティ問題に対処するために適用できます。 ヘルスケアにおけるAIのユースケースを体系化すれば、それらは1つの目的によって明確に統合されます。それは、患者が迅速かつ正確に診断されることを保証するということです。

トレンド6.コードレスAI基盤

コードレスAI基盤は、中小企業は、以前は大企業しか利用できなかった強力なテクノロジーを応用することを許可します。 そのような基盤が2022年に企業にとって重要なAIトレンドである理由を調べてみましょう。

AIモデルを最初から開発するには、時間や関連する経験が必要です。 コードレスAI基盤を応用することは、参入障壁が低くなるため、タスクを簡素化します。 利点は次のとおりです：

• ゼロからコーディングするよりも高速に実行し、データを操作してデバッグし、最大90％の時間を節約します。
• 自動化を介した開発コストの削減で、企業はビッグデータ科学者のチームの必要性を排除しました。
• ドラッグアンドドロップ機能の使いやすさは、ソフトウェア開発を簡素化し、コーディングなしでアプリケーションを作成するのに役立ちます。

コードレスAI基盤は、ヘルスケア、金融、マーケティングで大きな需要がありますが、利用可能なソリューションはあまりカスタマイズできません。 最も検索されているコードレスAI基盤は、Google Cloud Auto ML、Google ML Kit、Runaway AI、CreateML、MakeML、SuperAnnotateなどです。

AIの進化と未来

トレンドは、AIソリューションが盛んになっているため、人工知能の将来が有望であることを示しています。 自走する車、製造における予測分析のためのロボットとセンサー、ヘルスケアにおける仮想アシスタント、メディアレポートのためのNLP、仮想教育アシスタント、AIアシスタント、チャットボットなどがカスタマーサービスで人間を置き換えることができます。 すべてのAIを活用したソリューションは大きな進歩を遂げていると言えます。

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