2019年、AIを取り巻く環境は目まぐるしく変化し、
技術の進歩、企業での活用事例、組織や
人材論など幅広いテーマが話題に
なったそうです。
ここ数年続いた急激な技術の進化ですが、
話題性としては落ち着きを見せてきました。
自動的に機械学習モデルを作成するツールの
「AutoML」や、自然言語処理技術の「BERT」、
ディープフェイクによる画像や動画生成などが
話題になりましたが、これらは19年以前に発表された技術です。
19年は技術の進歩よりも、ビジネスで
どのようにAIを使いこなして事例化するかが
話題になりました。
大手企業からAIによる自動化・
省力化の事例がいくつも発表され、
業務時間削減などの成果が出ていることが示されています。
これまでは、社長などの経営層が
AI活用を突然思いつき、部下に
導入を丸投げする「いきなり!AI」が
問題になっていましたが、19年は
「業務課題の解決に向け、RPAなどと
組み合わせて導入する」という現実的な
事例が増えたそうです。
AIもなかなか実用で使うのは
難しいですね。
どうやって、改善に結びつけるかですね。
技術の進歩、企業での活用事例、組織や
人材論など幅広いテーマが話題に
なったそうです。
ここ数年続いた急激な技術の進化ですが、
話題性としては落ち着きを見せてきました。
自動的に機械学習モデルを作成するツールの
「AutoML」や、自然言語処理技術の「BERT」、
ディープフェイクによる画像や動画生成などが
話題になりましたが、これらは19年以前に発表された技術です。
19年は技術の進歩よりも、ビジネスで
どのようにAIを使いこなして事例化するかが
話題になりました。
大手企業からAIによる自動化・
省力化の事例がいくつも発表され、
業務時間削減などの成果が出ていることが示されています。
これまでは、社長などの経営層が
AI活用を突然思いつき、部下に
導入を丸投げする「いきなり!AI」が
問題になっていましたが、19年は
「業務課題の解決に向け、RPAなどと
組み合わせて導入する」という現実的な
事例が増えたそうです。
AIもなかなか実用で使うのは
難しいですね。
どうやって、改善に結びつけるかですね。