人工知能：未来への飛躍

ソフトウェア・アルゴリズムの革新は、人工知能（AI）の概念を世界に広めた。AIが予測、インテリジェントな支援、データ主導の推薦などの能力を発揮するにつれ、企業はビジネスの効率を最適化し、収益を上げることができるようになった。ビッグデータ解析と機械学習技術はすぐにあらゆる組織機能に浸透し、少なくともその可能性を示すようになった。予測によれば、2025年までに3Dプリンティング・カーが世界中を走り回り、老眼鏡はインターネットに接続され、処方箋はロボット薬剤師によって手渡されるようになる。いずれにしても、AIは人々の生活や選択に不可欠な存在となるだろう。

データを分析し、自己学習するAIの能力により、従来の自動化技術が担ってきたタスクに特化した役割の枠を超えた冒険が可能になる。インテリジェント・オートメーションは、反復可能で俊敏なタスクを、擬人化された適応性で実行することを可能にする。柔軟な手先の器用さを実現することは、イノベーターのバケットリストにまだ載っているが、産業用ロボットは物理的環境に動的に適応する能力が向上している。視覚と模倣ニューラルネットワークを活用することで、機械は無造作に配置されたブロックを積み上げるように仮想的に訓練することができる。また、コンピュータ・ビジョン・アルゴリズムを搭載したカメラを使えば、ロボットはやみくもに対象物に移動して与えられたタスクをこなすのではなく、対象物を感知することができる。

見る能力があれば、ロボットは人間に害を与えることなく、人間と一緒に作業することが容易になる。このような協働ロボットや「コボット」は、従来のロボットに比べて性能が3倍向上し、人間とロボットが別々に作業するよりも生産性が85％向上する。また、他のロボットとコミュニケーションをとり、忙しい環境でも協力することができる。

ロボット間のコミュニケーションと協力は、特に、機械部品の組み立てや爆弾の信管除去中のマルチアーム動作のような複雑なタスクを完了するために、産業の生産性を最適化する。強化学習のようなAI技術は、ロボットが試行錯誤を行い、失敗から学び、タスクを成功裏に完了するための最善のアプローチを自動的に選択するためのコミュニケーションを支援することができる。各ロボットのプログラミングやコーディングという時間のかかる作業を軽減するために、AIを搭載したビジョンシステムを使用することができる。センサーと処理能力で武装したシステムにより、ロボットは人間と同じように視覚的なデモンストレーションからトレーニングを行うことができる。

AIを搭載したビッグデータ・テクノロジーは、テラバイト単位の情報を処理し、パターンを導き出すことを可能にする。これらのグラフは、エンジニアが機械の故障を予測し、将来の決定を導くことを可能にする。例えば、産業プラントでは、あらゆるセンサーからのデータを分析し、AIベースの状態監視を導入することで、エラーが発生する前に特定することができる。そして、予知保全システムは、工場で実際に災害が発生する前に、予防措置を自動的に展開することができる。これにより、点検コストを25％、年間メンテナンスコストを10％削減できる可能性がある。

石油・ガス分野では、AIによってドローンが遠隔操作で欠陥箇所を発見し、問題を修正することが可能になった。このプロセスは、海の真ん中の石油プラットフォームや砂漠のガスパイプラインのような危険な場所での人間の介入を減らし、安全性と業務効率の向上を約束する。

ある大手医療機器メーカーは、コネクテッド・フィールド・サービス（CFS）を世界中に導入し、現場技術者を派遣することなく遠隔操作で機器の故障を診断・修正した。同社では、遠隔サービスイベントが78％増加し、サービス効率、生産性、収益、顧客満足度の向上につながった。

パーソナライズド・ヘルスケアでは、AIが最大のディスラプションの先駆けとなる。この技術は、電子カルテ（EMR）を予測モデリングに利用することを可能にし、ひいては医療サービス提供者が疾病の経過と有病率を測定し、合理化することを可能にする。このディープ・ペイシェント・メソッドは、米国の有名病院が心臓病患者の再入院率を予測し、日常的なケア管理を強化するのに役立った。

EMRと日常的にモニターされるバイオマーカーやIoT対応ウェアラブルを組み合わせることで、AIの助けを借りて医療データをさらに充実させることができる。目標は、疾患決定因子と特定されたリスク予測因子に基づく機械学習アルゴリズムを適用することで、疾患増悪リスクを予測することである。医師は患者の状態が悪化する前に介入することができるようになり、その結果、健康アウトカムが改善され、病院の資源効率が向上する。

医療データの量が増加の一途をたどるなか、ディープラーニングは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のような高度なニューラルネットワークを用いて、データのより複雑な非線形パターンを探索する。高次元の画像解析にCNNを導入することで、医療従事者は病気の早期診断を確実にし、90％の精度で治療計画を提案することができる。

AIは、より明るく、より安全で、より健康的な未来の構築を約束する一方で、起業家イーロン・マスクが "最大の存続的脅威"と呼ぶ破壊的な可能性も示している。AIによる乗っ取りから世界を救い、経済成長を強化するためには、技術、政治、社会、知的、産業、倫理的な利害関係者が、普遍的な使用ガイドラインを確立する必要がある。一方、エンジニアは、AIが人間の要求をよりよく理解できるように、AIの感情的知性に焦点を当てる必要があるだろう。こうしたステップを踏むことで、AI搭載ロボットは人間の生活を脅かすのではなく、むしろ向上させる準備が整うだろう。