考えるとき 人工知能（AI） ユースケースでは、次のような質問がされるかもしれません。 しません AIはできるのか？簡単な答えは、ほとんどが肉体労働ですが、現在肉体労働となっているものの多くが、AI によって制御されるロボット デバイスによって実現される日が来るかもしれません。しかし現在、純粋な AI は、思考と思考を必要とする多くのタスクのためにプログラムすることができます。 インテリジェンスただし、そのインテリジェンスをデジタルで収集し、AI システムのトレーニングに使用できる限り。 AI は夕食後に食器洗い機にまだ水を入れていませんが、法的準備書面、新製品のデザイン、おばあちゃんへの手紙の作成には役立ちます。

私たちは皆、AI ができることに驚いています。しかし、ビジネスに携わる私たちにとっての疑問は、何が最良なのかということです。 ビジネス 用途は？ヴィンセント・ファン・ゴフのスタイルでモナ・リザを組み立てるのは楽しいですが、どれくらいの頻度で収益が向上するでしょうか?ここでは、AI のユースケースが企業の収益向上に役立つ、生産性の高い 27 の方法を紹介します。

顧客対応の AI ユースケース

優れた顧客サービスを提供する

会話型 AI によって顧客とのやり取りをリアルタイムで支援できるようになりました。音声ベースのクエリの使用 自然言語処理 (NLP) と音声認識のための感情分析により、会話をすぐに始めることができます。使用する 機械学習アルゴリズム、 AI は顧客の口調だけでなく、話している内容も理解して、次のような指示を与えることができます。 カスタマーサービス 必要に応じてエージェントをサポートします。テキスト読み上げと NLP を使用すると、AI はテキストによるクエリや指示に即座に応答できます。よくある質問 (FAQ) への回答を顧客に待たせたり、購入の次のステップに進んでもらったりする必要はありません。また、デジタル カスタマー サービス エージェントは、カスタマー サービス エージェントにアドバイスやガイダンスを提供することで、顧客満足度を高めることができます。

顧客体験をパーソナライズ

創造にはAIの活用が有効 パーソナライズされた体験 大規模に チャットボット、デジタルアシスタント、顧客インターフェース、カスタマイズされたエクスペリエンスとターゲットを絞った広告を顧客とエンドユーザーに提供します。たとえば、Amazon は顧客に、最も頻繁に購入する商品を再注文するよう促し、関連する商品や提案を表示します。マクドナルドは次のような AI ソリューションを構築しています IBM Watson AIテクノロジーによるカスタマーケア と NLP は、自動注文受領 (AOT) テクノロジーの開発を加速します。これは、市場全体で AOT 技術を拡張するのに役立つだけでなく、追加の言語、方言、メニューのバリエーションを含む統合に取り組むのにも役立ちます。 Spotify では、顧客が楽しく聴くために新しいアーティストを提案します。 YouTube は、顧客の興味に合わせて厳選されたコンテンツのフィードを配信します。

クロスセルとアップセルを促進する

レコメンデーション エンジンは、消費者の行動データと AI アルゴリズムを使用して、消費者の発見を支援します データの傾向 より効果的なアップセルおよびクロスセル戦略の開発に使用され、オンライン小売業者のチェックアウト時に顧客にとってより有用なアドオンの推奨事項が提供されます。他の用途には、視聴履歴から収集されたデータセットを処理するモデルを活用した視聴推奨を提供する Netflix が含まれます。 LinkedIn は ML を使用してニュースフィード内のアイテムをフィルタリングし、雇用の推奨や連絡先の提案を行います。 Spotify は ML モデルを使用して曲の推奨を生成します。

スマートフォンをスマート化

顔認識は機械学習を利用してスマートフォンと音声アシスタントを起動し、Apple の Siri、Amazon の Alexa、Google アシスタント、Microsoft の Copilot は NLP を使用して私たちの発言を認識し、適切に応答します。企業はまた、スマートフォンのカメラで ML を利用して、画像分類子を使用して写真を分析および強化したり、画像内のオブジェクト (または顔) を検出したり、人工ニューラル ネットワークを使用して境界の向こうにあるものを予測して写真を強化または拡大したりすることもできます。

パーソナルアシスタントの紹介

Amazon の Alexa や Apple の Siri などの仮想アシスタントまたは音声アシスタントは AI を利用しています。誰かが音声またはテキストで質問すると、ML は答えを検索するか、その人が以前に尋ねた同様の質問を思い出します。同じテクノロジーは、Facebook Messenger や Slack で使用されているメッセージング ボット、また Google アシスタント、Cortana などのメッセージング ボットを強化することができます。 IBMワトソンxアシスタント NLPを組み合わせて、 質問やリクエストを理解する、適切な行動をとり、応答を作成します。

人材を人間化する

AI はスキル優先の人材を惹きつけ、開発し、維持できる 労働人口。大量の応募書類を正確に選別、分類し、人事チームのメンバーに渡すことができます。 手動昇進評価 タスクを自動化できるため、昇進を目指す従業員や昇進の有無を評価するなど、人事に関する重要な洞察をより簡単に得ることができます。 主要なベンチマーク。スタッフからの日常的な質問には、AI を使用して迅速に回答できます。

クリエイティブな AI の使用例

生成 AI で作成する

生成AI ChatGPT、Bard、DeepAI などのツールは、生成されるコンテンツ内の次の単語、フレーズ、または視覚要素を予測するために、限られたメモリ AI 機能に依存しています。生成 AI は、トレーニングに使用されたデータに基づいて、高品質のテキスト、画像、その他のコンテンツを生成できます。

IBM Research は、顧客が生成モデルを使用して高品質なデータを作成できるよう支援することに取り組んでいます。 ソフトウェアコード より早く、発見する 新しい分子、信頼できるトレーニングを提供します 会話型チャットボット 企業データに基づいています。 IBM チームは、生成 AI を使用して、 合成データ より堅牢で信頼できる AI モデルを構築し、プライバシーと著作権法によって保護されている現実世界のデータの代わりをします。

新しい洞察を提供する

エキスパート システムは、コーパス (機械学習モデルのトレーニングに使用されるメタデータ) でトレーニングして、人間の意思決定プロセスをエミュレートし、この専門知識を適用して複雑な問題を解決できます。これらのシステムは、膨大な量のデータを評価して傾向やパターンを明らかにし、意思決定を行うことができます。また、企業が将来のイベントを予測し、過去のイベントが発生した理由を理解するのにも役立ちます。

コンピュータビジョンを明確にする

AI を活用したコンピューター ビジョンにより、 画像分割には、医用画像診断の支援、ロボット工学や自動運転車の移動の自動化、衛星画像内の関心のあるオブジェクトの識別、ソーシャルメディアでの写真のタグ付けなど、幅広いユースケースがあります。実行中 ニューラルネットワーク、コンピューター ビジョンにより、システムはデジタル画像、ビデオ、その他の視覚入力から意味のある情報を抽出できるようになります。

技術的な AI の使用例

AIOps による操作の高速化

使用することには多くの利点があります  IT 運用のための人工知能 (AIOps)。 AIを導入することで、 IT運用、企業は NLP、ビッグデータ、ML モデルの大きな力を活用して、運用ワークフローを自動化および合理化し、イベントの相関関係と因果関係の判断を監視できます。

AI Ops これは、デジタル トランスフォーメーションへの投資から ROI を高める最速の方法の 1 つです。プロセスの自動化は、多くの場合、支出の最適化、業務効率の向上、新しい革新的なテクノロジーの導入を中心とした取り組みが行われ、多くの場合、より良い顧客エクスペリエンスにつながります。 AI のさらなる利点には、より持続可能な IT システムの構築や継続的インテグレーション/継続的 (CI/CD) デリバリー パイプラインの改善などがあります。

コーディングとアプリの最新化を自動化する

大手企業は現在、コーディング、デプロイ、スケーリングの自動化など、アプリケーションのモダナイゼーションやエンタープライズ IT 運用に生成 AI を使用しています。コーディングの場合、開発者は自然言語インターフェイスを通じてコーディング コマンドを簡単な英語の文として入力し、自動的に生成されます。 コード。コード生成機能を備えた生成 AI を使用すると、あらゆる経験レベルのハイブリッド クラウド開発者が、コードの一貫性、エラーの削減、速度を確保しながら、レガシー アプリケーション コードを新しいターゲット プラットフォームに大規模に移行および最新化できるようになります。

アプリケーションのパフォーマンスを向上させる

過剰なプロビジョニングや過剰な支出を発生させずに、アプリが一貫して継続的に実行されるようにすることが重要です。 AI オペレーション (AIOps) 使用事例。自動化はクラウド コストを最適化するための鍵ですが、IT チームがどれほど熟練していても、最低コストでパフォーマンスを実現するために必要な正確なコンピューティング、ストレージ、データベースの構成を継続的に決定する能力を常に備えているわけではありません。 AI ソフトウェアは、リソースがいつどのように使用されるかを特定し、実際の需要とリアルタイムで一致させることができます。

エンドツーエンドのシステム復元力を強化する

サービスの中断のない可用性を確保するために、大手組織はリアルタイムを使用しています。 根本原因分析 AI とインテリジェントなオートメーションを活用した機能。 AIOps を使用すると、ITOps チームはインシデントの根本的な原因を迅速に特定し、両方を削減するための即時措置を講じることができます。 平均故障間隔 (MTBF) 平均修復時間 (MTTR) インシデント。

また、AIOps プラットフォーム ソリューションは、複数のソースからのデータを統合し、イベントをインシデントに関連付け、動的なインフラストラクチャの視覚化、統合された AI 機能、推奨される修復アクションを通じて IT 環境全体を明確に可視化します。

予測型 IT 管理を使用することで、IT チームは AI を使用して IT とネットワークの運用を自動化し、インシデントを迅速かつ効率的に解決できます。また、問題が発生する前にプロアクティブに防止し、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、管理タスクのコストを削減できます。ツールの無秩序な増加を防ぐために、エンタープライズ グレードの AIOps プラットフォームは、監視と管理のための中央の画面上で IT 運用の全体像を提供できます。

サイバーセキュリティをロックインする

AI が ML を使用してサイバーセキュリティを向上させる方法は数多くあります。たとえば、認証のための顔認識、不正行為の検出、マルウェアを検出してブロックするウイルス対策プログラム、サイバー攻撃を識別して対応し、侵入を検出するモデルをトレーニングするための強化学習、ラベルを付ける分類アルゴリズムなどです。イベントを異常またはフィッシング攻撃として認識します。

ロボティクスの準備を整える

AIは猫が作った俳句を求めるだけではありません。ロボットは物理的な物体を扱い、動かします。産業環境では、 狭いAI マテリアルハンドリング、組み立て、品質検査などの日常的な反復作業を実行できます。 AI は、バイタルを監視し、処置中に潜在的な問題を検出することで外科医を支援できます。農業機械は自律的に剪定、移動、間伐、播種、散布を行うことができます。 iRobot Roomba などのスマート ホーム デバイスは、コンピューター ビジョンを使用して家の内部をナビゲートし、メモリに保存されたデータを使用してその進行状況を理解できます。 AI がルンバを誘導できれば、高速道路で自動運転車を誘導することもできます。 ロボット 物流センター内での商品の移動や、セキュリティと安全の手順のためのパトロール。

予測メンテナンスによるクリーンアップ

AIを活用できるのは、 予知保全 機械からのデータを直接分析して問題を特定し、必要なメンテナンスのフラグを立てます。 AI は、エンジンの機械効率を向上させ、二酸化炭素排出量を削減するためにも使用されています。メンテナンス スケジュールでは、AI を活用した予測分析を使用して効率を高めることができます。

これから先のことを見てみましょう

AI が支援できるのは、 予報。たとえば、サプライ チェーン機能はアルゴリズムを使用して、将来のニーズと、製品が適時に到着するまでに出荷する必要がある時間を予測できます。これにより、新たな効率が生まれ、過剰在庫が削減され、再注文の見落としを補うことができます。

業界の AI ユースケース

AI は、ほぼすべての業界のタスクやツールを強化して、効率と生産性を向上させることができます。 AI が実現できるのは インテリジェントな自動化 手作業で行われていたビジネス プロセスやレガシー システムで実行されていたビジネス プロセスを合理化します。これは、リソースを大量に消費し、コストがかかり、人的ミスが発生しやすい可能性があります。ここでは、AI の追加パワーから現在恩恵を受けている業界をいくつか紹介します。

自動車

AIの応用により、 自動車 メーカーは、需要と供給の変化に対応するために、より効果的に生産を予測および調整できるようになります。ワークフローを合理化して効率を高め、生産、サポート、調達などの分野で時間のかかるタスクやエラーのリスクを軽減できます。ロボットは手作業の必要性を減らし、欠陥発見を改善するのに役立ち、企業にとってはより低コストで高品質の車両を顧客に提供します。

教育

In 教育訓練, AIは生徒一人ひとりのニーズに合わせて教材をカスタマイズできます。教師とトレーナーは AI 分析を使用して、生徒が追加のサポートや注意を必要とする可能性がある場所を確認できます。論文や宿題を盗用しようとする学生にとって、AI はコピーされたコンテンツを特定するのに役立ちます。 AI を活用した言語翻訳ツールとリアルタイム文字起こしサービスは、非母語話者がレッスンを理解するのに役立ちます。

エネルギー

の企業 エネルギー AI とデータ分析を需要予測、省エネルギー、再生可能エネルギーの最適化、スマート グリッド管理に活用することで、コスト競争力を高めることができます。 AI をエネルギーの生成、送電、配電プロセスに導入することで、顧客サポートを向上させ、イノベーションのためのリソースを解放することもできます。また、サプライヤーベースの AI を使用している顧客は、エネルギー消費をより深く理解し、需要のピーク時の消費電力を削減するための措置を講じることができます。

金融業務

AI電源 フィンオプス (財務 + DevOps) が役立ちます 金融機関 アラート疲労と予算の無駄を最小限に抑えるために、データドリブンのクラウド支出決定を運用してコストとパフォーマンスのバランスを安全に確保します。 AI プラットフォームは機械学習を使用でき、 深い学習 疑わしい取引または異常な取引を特定します。銀行やその他の貸し手は、ML 分類アルゴリズムと予測モデルを使用して、ローンの決定を提案できます。

多くの株式市場取引では、数十年にわたる株式市場データを含む ML を使用して傾向を予測し、最終的にはいつ売買するかを提案します。 ML は人間の介入なしでアルゴリズム取引を実行することもできます。 ML アルゴリズムはパターンを予測し、精度を向上させ、コストを削減し、人的エラーのリスクを軽減します。

ヘルスケア

　 ヘルスケア 業界は、NLP によるインテリジェントな自動化を使用して、データ分析、診断、治療に対する一貫したアプローチを提供しています。遠隔の医療予約でチャットボットを使用すると、人間の介入が少なくなり、多くの場合、診断までの時間が短縮されます。

オンサイトでは、ML を放射線画像処理に使用でき、マンモグラムの分析や早期肺がんスクリーニングに AI 対応コンピューター ビジョンがよく使用されます。 ML は、治療計画の作成、腫瘍の分類、骨折の発見、神経障害の検出を訓練することもできます。

遺伝子研究、遺伝子改変、ゲノム配列決定では、遺伝子が健康にどのような影響を与えるかを特定するために ML が使用されます。 ML は、特定の治療法や薬剤に反応するか反応せず、特定の人々に重大な副作用を引き起こす可能性がある遺伝子マーカーや遺伝子を特定できます。

保険

AI を使用すると、 保険 プロバイダーは手動による料金計算や支払いの必要性を事実上排除し、請求や評価の処理を簡素化できます。インテリジェントな自動化により、保険会社が要件を確実に満たすことで、コンプライアンス規制をより簡単に順守できるようになります。このようにして、個人または法人のリスクを計算し、適切な保険料率を計算することもできます。

製造

分析機能を備えた高度な AI が役立ちます メーカー 市場トレンドに関する予測的洞察を作成します。ジェネレーティブ AI は、企業が複数の設計オプションを作成できるようにすることで、製品設計を迅速化し、最適化できます。 AI は生産効率を高めるための提案も支援します。生成 AI は、生産の履歴データを使用して、機器の故障をリアルタイムで予測または特定し、機器の調整、修理オプション、または必要なスペアパーツを提案します。

錠剤などの医薬品

　 ライフサイエンス 産業、創薬、生産には、膨大な量のデータの収集、照合、処理、分析が必要です。開発とテストを手動で行うと計算エラーが発生し、膨大なリソースが必要になる可能性があります。対照的に、記録的な速さでの Covid-19 ワクチンの生産は、インテリジェントな自動化によって生産速度と品質を向上させるプロセスがどのように可能になるかを示す一例です。

小売商

AI は次の秘密兵器になりつつあります。 小売業者 消費者の需要をより深く理解し、それに応えることができます。高度にパーソナライズされたオンライン ショッピング、消費者直販モデル、および小売業と競合する配送サービスにより、生成 AI は小売業者や e コマース企業が顧客ケアを改善し、マーケティング キャンペーンを計画し、人材やアプリケーションの能力を変革するのに役立ちます。 AI は在庫管理の最適化にも役立ちます。

生成 AI は、電子メール、画像、ビデオ、オーディオ ファイル、ソーシャル メディア コンテンツなどの多様なデータ ソースの処理に優れています。この非構造化データは、モデルの作成と生成 AI の継続的なトレーニングのためのバックボーンを形成するため、長期間にわたって有用であり続けることができます。この非構造化データを活用すると、チャットボットによる顧客サービスの強化やより効果的な電子メール ルーティングの促進など、小売業務のさまざまな側面にメリットを拡大できます。実際には、これはユーザーを適切なエージェントにつなぐことや、ユーザー ガイドや FAQ に誘導することなど、適切なリソースにユーザーを誘導することを意味します。

輸送手段

AIは多くの人に情報を提供します 輸送サービス 最近のシステム。たとえば、Google マップは ML アルゴリズムを使用して、現在の交通状況を確認し、最速ルートを決定し、「近くを探索する」場所を提案し、到着時間を推定します。

Uber や Lyft などのライドシェア アプリケーションは、ML を使用して乗客とドライバーをマッチングし、料金を設定し、交通状況を調査し、Google マップと同様にリアルタイムの交通状況を分析して運転ルートを最適化し、到着時間を推定します。

コンピュータービジョンが自動運転車を導きます。教師なし ML アルゴリズムにより、自動運転車はカメラやセンサーからデータを収集して周囲で何が起こっているかを理解し、リアルタイムの意思決定が可能になります。

AI の約束を実現する

AI ができることの多くは奇跡のように思えますが、一般メディアで報道されることの多くは、軽薄な面白さ、または単に怖いものです。現在ビジネスで利用できるものは、多くの業界や部門の大きな進歩に役立つ非常に強力なツールです。最も有益な AI ユースケースを模索して採用しない企業は、すぐに競争上で深刻な不利な立場に陥ることになります。 IBM などの最も便利な AI ツールに注目してください^® watsonx.ai™ を今すぐマスターすれば、大きな成果が得られます。

IBM® watsonx.ai™ を探索する