人工知能（AI）と機械学習（ML）は、今後も定着していく。調査によると、世界のAI市場は2025年に最大1,900億ドル規模に達する可能性がある。さらに2022年には、企業が業務の中で約35件のAIプロジェクトを実行すると予想されている。
AIとMLがこれほど広く普及している今、企業は2022年に向けて、自社の業務と今後の方向性に直接影響を与える7つのトレンドを把握しておく必要がある。これらのトレンドは、より具体的な業務運営の側面に影響を与えるだけでなく、AIをめぐるより抽象的な倫理的問題も浮き彫りにする。
サイバーセキュリティ
AIの台頭に伴い、サイバーセキュリティへの懸念が生じるのは避けられない。ハイパーオートメーションや5Gなど、AIを基盤とするテクノロジーにはいずれもセキュリティ上の影響があり、こうした懸念をさらに強めている。企業が処理するデータ量を増やす中、より厳格なサイバーセキュリティ対策を講じる必要があり、その大部分をAIOpsが支援することになる。
サイバーセキュリティ企業も、こうした脅威領域の拡大に歩調を合わせ、悪意ある攻撃への対策にAIとMLを活用している。この分野のリーダーであるNortonLifeLock、CrowdStrik、Darktraceは、過去の攻撃からAIに学習させ、将来の侵害防止に役立てている。これらのソフトウェアソリューションの多くは手作業をほとんど必要としないため、手頃な価格で拡張性も高く、今後数年間のAIOpsプラットフォームのさらなる普及を後押しする。
ハイパーオートメーション
ハイパーオートメーションとは、可能な限り多くのプロセスを特定し、自動化することだ。Microsoft Power AutomateやLaiye RPAなど、ハイパーオートメーションの下で導入されるソリューションの多くは、AIに重点を置いている。ハイパーオートメーションとAIが交差する一例がロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ツールであり、さまざまなソフトウェアアプリケーション内でボットを使い、単純で定型的なプロセスを自動化する。
ハイパーオートメーションとAIが企業にもたらすメリットは、従業員のスキル向上と業務効率化の2つだ。これは主に、ハイパーオートメーションの下で導入されるローコードおよびノーコードのソリューションが成長し、一般のユーザーでもこれまで以上に高度な手法やスキルを利用できるようになったためである。
AIOps
前述のとおり、ITリーダーや企業が直面する主要な問題の1つは、対処すべきデータ量の増加だ。AIOpsは、ITチームによる障害の軽減、データセットの整理、パフォーマンス問題の最適化を支援できる。
企業は特に、現代のリモートワーク環境でAIOpsの有用性を実感するだろう。AIOpsテクノロジーは、主に3つの方法でリモート企業を支援できる。
- 可視性：在宅勤務への移行によって、全社的な可視性は大きく損なわれた。企業や主要なビジネスリーダーは業務を監督する能力を失ったが、AIOpsはその回復を目指す。例えばITチームは、各部門が適切なツールにアクセスできるよう、アプリケーションの利用状況を追跡できる。
- ヘルプデスク：従来、ITチームはソフトウェアの問題にケースごとに対処しなければならない。AIOpsを使えば、従業員がチケットを起票すると、問題への回答と解決が自動的に行われる。もちろん、自動化には複雑すぎる問題が発生した場合、AIOpsソリューションはITチームに警告できる。それでも、既存モデルから見れば大きな改善だ。
- アプリケーションエラー：AIOpsはAIとMLの両方を活用し、過去のアプリケーションエラーを特定して学習する。これにより、ITチームは同じチケットに繰り返し対応する必要がなくなる。代わりに、こうした問題は自動的に診断され、完全に防止することさえ可能になる。
ローコードおよびノーコードソリューション
デジタルトランスフォーメーションに取り組む企業が増える中、AIソリューション導入の大きな障壁となっているのが、AIの開発者やエンジニアの不足だ。これらは現在のテクノロジー分野の求人市場で、そして今後も、最も需要の高いスキルの2つである。
これに対処するため、ローコードおよびノーコードのテクノロジーが急速に成長している。こうしたソリューションにより、ユーザーは非常にシンプルなインターフェースを使って、複雑なAI駆動型システムを開発できる。ローコードおよびノーコードソリューションは、かつては高度だったスキルをより幅広い人々に提供することを目的に構築されているため、さまざまな業界の従業員がスキルを伸ばせるようになる。その結果、企業は業務効率の向上を実現できる。
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メタバース
メタバースとは、既存のコミュニケーション手段と比べ、個人がより魅力的かつ没入感のある形で交流するために利用するオンライン空間の総称だ。
企業は、メタバースが主に3つの方法で業務を形作ると期待できる。
- 顧客や企業との新たな関係構築
- 暗号資産やNFTなど、新たな通貨や取引形態の導入
- リモート勤務の従業員間のコミュニケーションを効率化する。
AI倫理
企業は、AI導入の実際的なメリットと影響を理解しようとしている。しかし、こうした関心は、AIの倫理的影響についての継続的な疑問によって抑制されている。
AIは、データプライバシーに関する課題や、偽情報の拡散に利用されることなど、数多くの倫理的ジレンマを提起する。企業運営における、より実行可能な側面とは直接結びつかないように見えるかもしれないが、ビジネスリーダーがこうした影響を理解し、正面から向き合うことは極めて重要だ。
AIの導入は職場の力学にも影響を与える。急速な導入が進めば、最終的にAIが人間に取って代わるのではないかと考える人も多い。AIをサービスとして導入する際には、従業員の賛同を得ることが不可欠だ。テクノロジーの利用方法を説明し、こうした不安を和らげる必要がある。
業界全体の変化
最後に、AIは2022年だけでなく、この10年間を通じて、さまざまな業界を変革すると予想される。AIが市場を代表する主要業界の一部を今後もどのように形作っていくのか、いくつか例を挙げる。
ヘルスケア：ヘルスケア業界は、AI導入の最前線に立ち続けてきた。この分野のリーダーたちは今後もAIを活用し、患者データを分析して診断の精度を高めるほか、そのデータを新薬の発見に利用する可能性もある。
カスタマーサービス：カスタマーサービス分野では、自動音声メッセージをはるかに超える用途でAIが利用されている。過去の顧客行動から学習し、顧客データを活用するチャットボットが、2022年の顧客体験を個別化している。AIによって、顧客はカスタマイズされた即時対応を受けられるようになっている。
マーケティング：ソーシャルメディア企業や従来型のマーケティング企業も、AIを活用して過去のキャンペーンから学習し、今後のキャンペーンを最適化している。AIを活用したマーケティングにより、企業は顧客基盤をより深く理解し、より効果的なキャンペーンを展開できる。
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