グローバル化とビジネス成長における人工知能(AI)の役割

人工知能(AI)が及ぼしたグローバルな影響は相当なものになることが予想されます。また、そのインパクトはすでにある程度明らかとなっており、今後もまだまだ進展の余地があります。

国際ビジネスの成長、人工知能 (AI)、グローバルな拡大はしばしば密接に関係します。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは最近、国連、世界銀行、世界経済フォーラムの経済データを分析し、 2030までに、（AI）は世界経済に16 ％、つまり約13兆ドルを追加する可能性があると報告しました。また、世界の国内総生産 (国内総生産) を最大26 % 押し上げる可能性もあります。

マッキンゼーはまた、同年までに少なくとも70 %の企業が少なくとも1つの形態の（AI）技術（おそらくコンピュータビジョン、高度な機械学習、自然言語処理、ロボティックプロセスオートメーション、または仮想アシスタント）を採用する可能性が高いと報告している。

しかし、人工知能(AI)とは正確には何であり、グローバルな拡大にどのように貢献するのでしょうか? 以下では、人工知能（AI）がどのように機能するのか、それが経済成長にどのような影響を与えるのか、そして現在および将来にわたって世界規模の拡大にどのように貢献する可能性があるのかについて説明します。

人工知能とは何か？

人工知能（AI）の父は、第二次世界大戦中に連合国を支援した暗号解読コンピュータで最も有名なアラン・チューリングであると広く考えられています。チューリングはまた、後にチューリングテストとして知られるようになるテストを提唱した。これは、コンピュータが質問に対する回答を人間の回答と区別できない場合にのみ、コンピュータが合格できるというテストである。

人工知能(AI)とは

1950年代以降、科学者たちは、機械や、機械がデータを解釈し質問に答えるために使用するアルゴリズムに関して、「思考」や「知能」が何を構成するのかについて頭を悩ませてきた。

（AI）の定義は難しい場合もありますが、一般的に、機械は（AI）を備えていると考えられています。それは、人間が通常反応するような方法で質問に応答し、人間のレベルの知能を必要とする意思決定を行うことができる場合です。

人工知能(AI)の主要コンポーネント

ブルッキングス研究所の最近の論文では、人工知能（AI）には主に3つの特徴があると主張している。

意図性： （AI）の観点から言えば、意図性とは、システムがあらかじめ決められた応答をプログラムされるだけでなく、自ら意思決定を行うことを意味します。意図性には、（AI）がクエリの意味を理解し、意図を持ってデータを解析して回答を決定することが必要です。そのためには、（AI）システムは、異なるソースからのデータを組み合わせ、即座に分析し、導き出した結論に基づいて行動する必要があります。
知能：人工知能（AI）の知能は、多くの場合、機械学習やデータ分析プログラムとの相互作用から生まれます。これらの技術の組み合わせにより、私たちが考えるインテリジェントな意思決定が可能になります。例えば、生徒を異なる学校システムに割り当てる（AI）システムは、単なる計算に頼ることはできません。公平性や正義といった価値観も考慮に入れ、すべての人にとって有益な結果を生み出す必要があります。
適応性:適応性とは、 (AI) システムが新しいデータを受け取り、意思決定を行い、結果を解釈する際に調整を行うことを意味します。財政状況や環境状況が変化した場合、あるいは自動運転車の場合は道路状況が悪化した場合、（AI）は新しいデータを考慮に入れ、それに応じて意思決定を調整することができます。

さらに、人工知能 (AI) には、機械学習とディープニューラルネットワークが組み込まれています。

機械学習は、膨大な量のデータと高度なコンピューターアルゴリズムを用いて予測を行う。機械学習アルゴリズムは、正確な予測を行うために、可能な限り多くの過去の結果を評価する必要があるため、膨大な量のデータが不可欠である。人工知能（AI）が発展し、より高性能になるにつれて、予測精度はますます向上していくと考えられます。

機械学習には、教師あり学習と教師なし学習の2種類がある。

教師あり機械学習では、データにはラベルや解釈された事実（例えば、水は摂氏0度で凍るなど）といった役立つ情報が付随しており、機械学習の進行を速めるのに役立ちます。
教師なし機械学習では、ラベルや事実が関連付けられていないデータのみが提供されるため、アルゴリズムはパターンを解釈し、正しい解釈を自ら行う方法を学習する必要がある。教師なし機械学習には、強化学習と呼ばれるものがあり、これはアルゴリズムが学習する過程で自らデータを選択し、生成するものである。

人工知能 (AI) は、いわゆるディープニューラルネットワーク(DNN) を使用して機能します。ディープニューラルネットワークは、複数の学習タスクを1つのパッケージに統合することで、汎用機械学習（GPML）を実現します。GPMLの利点は、ビデオ、オーディオ、テキスト情報など、さまざまな入力データを容易に理解できる点にある。

歴史上の人工知能(AI)の有名な例

人工知能 (AI) システムは、過去 20 年にわたって話題になりました。 IBMのディープブルーは、 20年以上前にチェスのグランドマスターに勝つことができ、最近では、ワトソンがクイズ番組「ジェパディ！」のチャンピオンに勝利しました。

IBMの（AI）実験は数十年前から行われてきたが、より強力なアルゴリズムの開発に伴い、徐々に高度化してきた。例えば、クイズ番組「ジェパディ！」で勝つことは、チェスで勝つよりもはるかに難しい。なぜなら、「ジェパディ！」は言語能力を競うゲームだからだ。そのため、機械は単に盤上の動きについて戦略を立てるのではなく、言語、慣用句、文化的背景、その他人間のコミュニケーションにおける無数のニュアンスを解析する必要がある。

人工知能（AI）プログラムがチェスに非常に長けている理由の一つは、人間とは異なるアプローチで問題に取り組むからである。チェスをプレイする際、私たちは通常、戦略の一部としてパターン認識と直感を組み合わせて用いる。コンピュータはパターン認識も行うが、それだけでなく、数秒で膨大な数の可能な局面と結果のデータベースを検索し、最善の手を見つけることもできる。

ワトソンがクイズ番組「ジェパディ！」の遊び方を学ぶときも、ほぼ同じことをする。つまり、統計的手法とルールに基づいたアプローチを用いて問題を解釈し、答えを絞り込むのだ。そして、得られた結果からのフィードバックを取り入れることで、どのアルゴリズムがどのような状況下で最も効果的に機能するかを徐々に判断できるようになる。この「学習」によって、システムは将来より正確に答えを見つけることができるようになる。

もちろん、ほとんどの企業はコンピューターを使ってチェスをしたり、クイズゲームで勝ったりする必要はありません。しかし、チェスの試合やクイズ番組でAIが勝利するのに役立つのと同じ特性は、プロフェッショナルなアプリケーションにも応用できます。

例えば、医師を（AI）システムに置き換えることは考えにくい。なぜなら、診断、病気の治療、患者と医師の関係における多くのニュアンスは、データセットにまとめるのが難しいからである。しかし（AI）は人間の医師にとって有益な補完となることができる。

人工知能（AI）プログラムは、何十万もの潜在的な診断や治療プロトコルをスクロールして、医療現場で提案を行うことができる。ワトソンは、その音声認識機能と機械視覚機能のおかげで、既にこのような用途で有用であることが証明されている。例えば、放射線画像を分析し、その結果を医師に伝えることができる。

人工知能(AI)の種類

人工知能(AI)は、狭義人工知能(AI)と一般人工知能(AI)の2種類に分類できます。

今日多くのアプリケーションに存在する狭義の人工知能 (AI)は、特定の定義されたタスクを達成するために構築された人工知能 (AI) です。チャットボット、音声認識プログラム、自動翻訳サービス、自動運転車などに搭載されている。Amazon、Google、Netflixなどの企業のコンピューターも、（AI）を使用して消費者の閲覧、購入、視聴パターンを分析し、それらのパターンを使用してパーソナライズされたレコメンデーションを行います。
一般的に、AI（人工知能）は、将来的にさらに強力なツールへと発展させる可能性を秘めており、幅広い用途で使用できる機械学習システムを包含しています。理想的な形態では、汎用 (AI) は人間よりも速く学習でき、知的およびパフォーマンス上のタスクにおいて人間の能力を超えることができます。

コンピュータは現状では人間と全く同じようにコミュニケーションをとることはできず、また、質問された際に自分の選択や推奨事項をどれだけうまく「説明」できるかという点でも限界がある。しかし、それらは専門的な場面では多くの利点を提供する。

人工知能(AI)の種類

人工知能(AI)が世界経済に与える影響

人工知能 (AI) が世界的な経済に与える影響はすでに大きくなっています。人工知能 (AI) は、さまざまな形で経済成長に影響を与えます。

生産性と貿易機会の増加： （AI）の経済成長への影響の一つは、マクロ経済効果を通じて現れます。たとえば、人工知能（AI）が生産性の成長を高めると、その生産性の成長は経済の成長も促進します。また、国際貿易の機会も増加します。
複雑な生産ユニットのより良い管理： (AI)は、集中管理システムを提供することで、企業が複雑で広範囲に分散した生産ユニットをより適切に管理できるよう支援します。例えば、企業は (AI) を利用して倉庫をより効率的に管理したり、消費者の需要を予測したり、迅速な対応と配送システムの精度を向上させたりすることができます。
デジタルプラットフォームの拡大：デジタルプラットフォームを介した取引は、 AI（人工知能）技術のおかげで可能になっています。たとえば、オンラインオークションサイト eBay は、人工知能 (AI) を使用して業務を自動化しています。

人工知能(AI)は企業の世界展開にどのように貢献しているか

世界的な展開と人工知能 (AI) は実りあるパートナーシップを築いてきました。人工知能 (AI) は、企業のグローバル展開をさまざまな方法で支援します。

デジタルプラットフォームを通じた容易な拡大：デジタルプラットフォームを通じた（AI）自動化は、企業が国際的に事業を拡大するための便利な方法を提供する。米国では、eBayで活動している中小企業の97 %が、（AI）を利用して製品の一部を輸出しています。比較すると、人工知能 (AI) を使用していないオフライン企業で製品を輸出しているのはわずか4 % です。
正確な翻訳サービス:人工知能 (AI) は、対話を改善し、誤解を減らし、国際協力をより効率的かつ効果的にする、即時的で正確な翻訳サービスも提供します。ビジネスにおける（AI）翻訳の利用は、貿易収益にプラスの影響を与えることが示されており、これは国間の距離を35 ％以上縮めることに相当する効果です。
貿易交渉の改善:人工知能 (AI) はコミュニケーションを強化するだけでなく、結果も強化します。（AI）は、さまざまなシナリオにおける交渉相手の経済経路を分析し、貿易シナリオにおけるさまざまな変数が結果にどのように影響するかを予測し、交渉に参加していない国の貿易反応を予測するために使用できます。例えばブラジルは、貿易交渉の構成要素として（AI）を含めることを重視するインテリジェント技術＋貿易イニシアチブを開発しました。
サプライチェーン管理: AI システムはサプライチェーンにリアルタイムで対応することもできます。彼らはパターンや傾向を検出し、需要がいつどこで増加するかを予測することができる。また、需要に応じて生産量を自動的に増やすことも、需要の減少に応じて生産量を減らすこともできるため、無駄な労働力や過剰在庫を削減できる。新しい市場に最適な数の製品を供給する方法を見つける方法を必要とするビジネスの拡大にとって、人工知能 (AI) は非常に貴重であることが証明されています。
定型業務の自動化：企業が拡大すると、通常は戦略などのより高度な業務にエネルギーを集中させ、事務的な問題などの低レベルの業務にはエネルギーをあまりかけたくないと考えます。人工知能 (AI) は、日常的な官僚的なタスクを自動化することで役立ちます。例えば、企業が様々な国で新たな従業員を採用する際、給与計算や福利厚生の提供といった業務の管理に苦労する可能性がある。人工知能 (AI) は、これらのタスクを自動化し、人間の作業者を煩わしさやフラストレーションから救うのに役立ちます。
効率と精度の向上: (AI) は、企業内のさまざまなプロセスをより効率的かつ正確にすることで、合理化することもできます。従業員が給与計算業務や従業員の健康保険加入手続きを行う場合、一つや二つミスを犯す可能性があり、その結果、遅延、誤った支払い、あるいは保険適用外となる事態が生じる可能性がある。疲れたり気が散ったりすることのない自動化システムであれば、エラーが発生する可能性ははるかに低くなります。また、人工知能 (AI) アルゴリズムは、人間の従業員よりも速く計算とデータ入力を完了できるため、効率も向上します。

人工知能(AI)は将来の世界展開にどのような影響を与えるのでしょうか?

人工知能（AI）は、将来的には現在よりもはるかに強力に世界規模の拡大に影響を与える可能性があります。その理由の一つは、新しい技術を採用し、それを効果的に活用するには時間がかかるということだ。企業が人工知能(AI)をさらに活用し、人工知能(AI)が何をしてくれるのかをより深く理解するにつれて、その機能をより効果的に活用できるようになります。

そして、人工知能（AI）が向上するにつれて、その影響も増大します。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは、AIの影響はロジスティック成長を示し、S字曲線に沿って増加する可能性が高いため、AIが世界経済に与える影響は、今日よりも2030には3倍高くなると推定しています。

将来的には、人工知能 (AI) は次のような形でグローバル規模の拡大に影響を与える可能性があります。

将来のトレンド予測の精度向上：国際的なビジネスの成功の多くは、将来のトレンドを予測し、それに対応する能力にかかっています。 AIは、予測モデリングによってこれらのトレンドを正確に予測し、企業が国際市場に進出する際に、より情報に基づいた意思決定を行えるようにすることで、この分野で役立ちます。
スマート製造の強化：スマート製造には、センサーシステム、サイバーシステム、および物理的な機械間の相互接続性が必要となる。人工知能（AI）がより高度化するにつれて、特定のプロセスを専門化および効率化することで、スマート製造を飛躍的に向上させることができる。（AI）は、昼夜を問わず継続的な製造を可能にし、生産性を向上させることもできます。さらに、そのセンサーシステムは、人間のオペレーターへの依存度を低減させることと相まって、製造現場の安全性を向上させることもできる。
証拠を分析し結論を出す能力の向上：将来的には、人工知能（AI）が膨大な量のデータを読み取り、解釈するために使用される可能性があります。例えば法律分野では、（AI）はパラリーガルとほぼ同じように機能するが、はるかに高速で、大量の判例を読み込み、現在の事件で使用するための関連情報を収集することができる。
タスクの自動化の強化:たとえば、人事 (人事、人事部) プロセスでは、自動化によって採用、入社プロセス、トレーニング、給与計算、福利厚生の提供が合理化されます。さらに高度な形態の（AI）は、おそらく人間よりもはるかに迅速かつ効果的に税法や国際的な規制を解析できるようになるでしょう。したがって、人工知能 (AI) によってこれらのプロセスを自動化することで、企業は時間と労力を節約し、間違い約金に対する脆弱性を減らすことができます。
より信頼性の高い自動運転車：自動運転車、つまり自走式自動車には、車両周辺の物体に関する情報を収集する多くのセンサー（特にレーダーと光検出器）が搭載されています。（AI）システムは、このデータを使用して、物体との距離、道路上に危険物があるかどうか、そしてそれらを回避するためにどのような経路をたどる必要があるかについて、瞬時に判断を下します。自動運転車は、企業が事業を拡大する際にコスト削減に役立つ可能性がある。なぜなら、運転手への賃金を支払う必要がなくなるからだ。また、AIシステムが瞬時に学習できるため、従業員に各国の新しい交通ルールを学習させるための研修を行う必要もなくなります。そして、人工知能（AI）の発展は、これらの車両の安全性を高め、道路上での存在感を高めることができる。
精度と効率の向上:現在、人工知能 (AI) プロセスは比較的効率的であると思われるかもしれませんが、人工知能 (AI) システムにはいくつかのバグが存在します。処方箋の再発行のために自動音声薬局に電話したのに、（AI）システムが混乱して、問題を解決するために人間に転送された経験はありますか？あるいは、役に立つ情報を提供できなかったチャットボットとやり取りした経験はありますか？将来的には、より高度なシステムによって、人間とほぼ同等のパフォーマンスが向上し、エラーや制約が軽減されるだろう。
ビジネスイノベーションへの注力強化：企業が日常的なルーチン業務に費やす時間を減らすことで、精神的・創造的なリソースをより高度な業務に振り向けることができるようになる。将来的には、人工知能（AI）がより高度になるにつれて、会社内でAIが管理上の役割を担うことも多くなるでしょう。そうすることで、企業はより多くの知的課題に取り組み、創造的な飛躍を遂げるための頭脳を解放できるでしょう。ビジョンと創造性への注力を強化することで、国際的な成功につながる可能性が高い。
費用対効果: (AI)は購入費用のみで済むため、人間の従業員よりも費用対効果が高い。給与、昇給、健康保険、退職金積立金は必要ない。また、病気になったり、仕事を休んだり、生産性が低下したりすることも決してない。企業が（AI）をますます導入するにつれて、運営コストが削減され、利益が急増する可能性が高い。これら 2 つの事実が組み合わさって、グローバル拡大のベンチャーに必要な資金が解放されます。

G-Pについてもっと詳しく知る

人工知能 (AI) テクノロジーを使用して人事、人事部のプロセスを自動化し、法的官僚主義を簡単に突破する準備ができたら、 G-P雇用代行業者（EOR）のような記録のある雇用主に頼ってください。

当社のGlobal Employment Platform ™ （グローバル雇用プラットフォーム）は、入社プロセス、給与計算、福利厚生のタスクを効率的かつ正確に実行できるため、貴社の優秀な推進者や思想家は、貴社の拡大を支援するために戦略を立て、創造的な新しいアイデアを開発するという重要な作業に戻ることができます。

詳細については、今すぐお問い合わせください。