ビジネスにおいて「アダプティブAI」を重視すべき理由とは？

アダプティブAIでは、一連のメソッド (エージェント・ベースの設計) とAI手法 (強化学習) を組み合わせて、システムが自らの学習方法や振る舞いを調整し、本番環境での実際の状況変化に適応できるようにします。

人間や機械の過去の経験やランタイム環境内から行動パターンを学習することで、結果を改善してデリバリを迅速化します。例えば、米国陸軍／空軍は、学習者個人の強みと弱みに合わせた訓練を提供する学習システムを構築しました。このシステムは、何を教え、いつテストし、どのように進捗を測定するかを判断します。このシステムは、個人教師のように機能し、指導内容を学習者に応じて調整します。

どの企業にとっても意思決定は極めて重要ですが、その取り組みはますます複雑化しており、意思決定インテリジェンス・システムの自律性の向上が求められるようになるでしょう。しかし、アダプティブAIシステムでは、意思決定を自動化するためにプロセスのリエンジニアリングが必要になります。これは、既存のプロセス・アーキテクチャに大きな影響を与える可能性があります。また、ビジネス・ステークホルダーは、AIが倫理的に利用されるようにし、法規制を遵守する必要があります。

アダプティブAIシステムを実装するには、ビジネス部門、IT部門、サポート部門から代表者を集めます。ユースケースを特定し、テクノロジに関する知見を提供し、ソーシングとリソース調達の影響を明らかにします。アダプティブAIシステムを構築するためには、少なくとも、ビジネス・ステークホルダーがデータ／アナリティクス、AI、ソフトウェア・エンジニアリングの担当者と連携する必要があります。AIエンジニアリングは、アダプティブAIアーキテクチャの構築と継続的な運用化において重大な役割を果たします。

最終的には、適応性の高いシステムは新しい方法でのビジネスを可能にし、意思決定のサイロ化を打破する新しいビジネスモデルやプロダクト、サービス、チャネルへの扉を開きます。

詳細を見る (英語)：人工知能 (AI) の経営幹部向けガイド

Erick Brethenouxは、ガートナー リサーチのアナリストでディスティングイッシュト バイス プレジデントであり、機械学習、人工知能、応用コグニティブ・コンピューティングを専門としています。成長の原動力として高度なアナリティクスを活用するための戦略、組織、テクノロジについて組織を支援しています。