- 将来の生成AIおよびデータ分析の可能性は、執筆時点では人間の想像力に比べてさらに重要かつ無条件である。
- 改善された強化: 将来、生成AIはデータの表現にのみではなく、分析ツールにも使用される。これには以下が含まれる:
- データの自動探索と仮説の生成: AIは、パターン、関連、または調査が必要な異常の可能性などを示すことができる。
- 物語やレポートの作成: AIを使用して結果を講義理解可能な言語に再構築し、強化された理解のために箇条書きを使用する。
- シナリオの予測とシミュレーション: これにより、意思決定の質を向上させるために実際のビジネス環境を模倣し、新鮮な情報に基づいて情報が提供される。
- 将来、記事を書く機械や記事自体があり、起こること、なぜ起こるのかなどを説明する人工知能がある。
- 生成AIをサポートし、一般の人々に完全に公開されたデータを分析するタイプとしてもサポートされる。これには以下が含まれる:
- データの効率化された準備: データのクレンジングやソートのような一部の計算タスクは時間がかかり、AIがこれらを行うことができる。
- 創造的なAIシステム: 他の大規模な技術、例えばGANsやVAEsなどが進化し、より現実的かつ複雑な合成データを作成するという合理的な見解が得られる。
- これにより、説明可能なAIフレームワークの成長が促進され、特定のAIモデルが特定の決定を行った方法についての洞察が増える。
- エッジコンピューティング: データの増加に伴い、エッジでのデータ分析が急速に上昇し、革新的で効果的なエッジAIソリューションが必要とされる。
- 研究開発へのリソース投入: 資金は、生成AI手法の改善とxAIフレームワークの開発に使用されるべきである。
- データを中心とした文化の創造: 組織文化を促進し、データに基づいた意思決定を奨励し、人工知能のツールをテストする必要がある。
- 倫理的な実践の重視: 企業は、他者の権利を害さず、完全な開示を確保しつつ、生成AIを悪用しないようにし、倫理的な実践を重視すべきである。
私の考え:
生成AIとデータ分析の進歩は、将来の技術と意思決定に大きな影響を与える可能性があります。特に、AIが自動化されたデータ探索やシナリオの予測、説明可能なAIの発展など、様々な分野での活用が期待されます。ただし、倫理的な観点からも十分な配慮が必要であり、データ中心の文化を築くことが重要であると感じます。