増加し続けるデータセットに基づき、スマートかつ迅速に意思決定を行う方法
現在、ビジネス上の問題の多くは、極めて大規模かつ多様なデータセットの分析が必要とされ、手に負えないほど複雑なものになることもあります。例えば、企業は「自社のコミュニティー・ウェブ・フォーラムが迷惑な書き込みで溢れかえっています。迷惑な書き込みを停止するスパム対策アプリケーションを IT 部門で構築することはできますか?」といった課題に直面することがあります。
このような複雑でデータ負荷の高い問題を解決するには、従来のビジネス・インテリジェンス (BI) システムやルールベースの分析システムでは力不足かもしれません。クラウドや、ソーシャルメディア、スマート・モバイルデバイス、IoT からビッグデータが洪水のように押し寄せる現代の変化し続けるビジネス環境では、このような従来型のアプローチは先見性や柔軟性に欠ける場合があります。膨大な量のデータ資産への対応を含め、急速に変化する課題を正しく理解して解決するために、医療、銀行、輸送、製造、教育、小売など、あらゆる産業の企業が、マシンラーニングを活用することで分析能力をアップグレードしています。
AI の一部であるマシンラーニングは、反復的に「学習」と適応を行う特殊なソフトウェア・アルゴリズムを使用して、大量のデータセットを選別するプログラムを実現します。マシンラーニングにより、企業や組織は、パターン、洞察、傾向を見出し、それに基づいて行動できるようになります。また、マシンラーニングは、時間の経過とともに、人の介入なしにより優れた成果をもたらすようになります。このようなメリットにより、マシンラーニングは日々、主流のテクノロジーとしての地位を固めています。学習するコンピューターは、さまざまな業界の実環境で応用され、その分野は IoT データ分析や、コンピューター・サーバー・モニタリング、広告ターゲティング、画像認識、経路スケジューリング、遺伝子シーケンシング、ゲーム、自動運転車、エネルギー探査、顔認識など、多岐にわたります。
マシンラーニングは、手動分析や従来型 BI、ほかの AI アプローチよりもはるかに迅速かつ確実に、極めて大規模なデータセットからデータ駆動型の洞察や高度で実用的な意思決定を引き出します。また、業務の効率性を高め、セキュリティーを強化し、顧客の行動に合わせた新しい製品やサービスを提供する、データ駆動型の革新を促進します。