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コンシューマー360でジェットソンズに追いつく:AI、機械学習、データ管理における次の課題

4分で読む|2018年6月

テクノロジーの進歩が急速に加速する中、私たちは人工知能(AI)と機械学習に関して可能性の限界を押し広げ続ける世界に住んでいます。私たちが日々従事する意思決定やタスクに関連する新しいイノベーションやパラダイムは、進化し続けます。

では、これらの機会は企業にとってどのようなものなのでしょうか?The Trade Deskのチーフ・クライアント・オフィサーであるBrian Stempeck氏は、今年の Consumer 360 イベントでパネルディスカッションのモデレーターを務め、これらの新進気鋭のテクノロジーに関連する課題と機会を評価しました。パネリストは、これらのブレークスルーがどのように開発されているか、そしてそれらが明日のビジネス界にとって何を意味するかについて議論しました。

しかし、パネルディスカッションが始まる前に、Google Cloud のプロダクト マネジメント(AI)担当シニア ディレクターである Rajen Sheth 氏が、いくつかの背景を説明しました ニールセンについて AIの力は、現在利用可能なデータ量とコンピューティングパワーにより、驚くべきことが可能になっていることを指摘し、テクノロジーが私たちに代わって意思決定を開始できる段階に来ていると述べています。その結果、ラボの外で使用を開始するのに、これまでよりもはるかに良い場所にいます。

「AIは今後20〜30年、コンピュータサイエンスの基盤となるでしょう。これは業界全体にとって何かの始まりに過ぎず、消費者にとって本当に重要なものを提供するために利用できると信じています」と彼は述べています。

Rajen氏は、AIと人間のインタラクションの最適なアプリケーションについて具体的に議論し、次のように話しました ニールセンについて テクノロジーを信頼し、それを学ぶには、ある程度の時間がかかるでしょう。「産業革命によって人間が身体能力を拡張できるようになったように、AIは人間の精神的能力に対しても同様のことをしています」と彼は言います。

Rajen氏は、AIの用途は多岐にわたり、顧客とのやり取りをパーソナライズし、データに構造を追加し、効率性と俊敏性を提供し、パターンを特定して顧客の共感を呼ぶ特性を特定すると付け加えました。同氏は、AIの旅を、問題の特定、データの収集、アルゴリズムの設計、ソリューションの構築から始まる、インサイトをソリューションに変える取り組みであると説明しました。と語っていただきました ニールセンについて ディープラーニングモデルを開発できる人材の人材ギャップを埋めるためにAlのスキルセットを拡張し、データを持つすべての人にとってAIをより身近なものにするという業界内の現在の課題です。

では、AIの応用にはどのようなものがあり、この急成長するインテリジェンスの現在の有用性と可能性について、業界のリーダーはどのような視点を持っているのでしょうか?

パネルディスカッションでは、AIのアクセシビリティと、より多くの人々がAIの恩恵を受けられるように、企業や組織内でAIをスケーラブルにする方法について議論しました。AIのスケーリングに関して、パネルディスカッションでは、より多くのユーザーが使用できるアプリケーションを構築できる追加のデータサイエンティストの必要性について議論しました。

クライアントの視点から見るとき、考えることが重要です ニールセンについて 最終目標です」とThe Trade Deskのブライアンは述べています。「成功とはどういうものかを定義することから始めなければ、自分自身を危険な不利な立場に置いていることになります」

しかし、機械学習のすべてのアプリケーションが将来オフになるわけではありません。Google を含む多くの企業にとって、AI はすでに組織の俊敏性、俊敏性、ペースの速さの向上に役立っています。また、広告分野では、キャンペーンやデジタルターゲティングの管理に役立っています。

「現在の広告キャンペーンは非常に複雑で、人間が管理することは非常に困難であり、データ量が多すぎるため、困難になっています」と、GroupM North Americaの最高製品責任者であるJack Smith氏は述べています。「層を剥がし始めると、それが結果とほとんど関係がないことに気づきます。最終的には、それに対してどのように構築し、市場に適用するかがわかります。」

IBMのWatson Marketingのオファリング管理担当バイスプレジデントであるMark Simpson氏は、同社が過去数年間、プログラマティック広告購入の効率を向上させるためにAI(Watson)を使用していると述べました。「当社のキャンペーンは平均で35%効率が上がり、AIを使用することで支出がさらに増えました。ですから、そこから得られる実際の結果は驚異的です。」

ニールセンのプロダクトリーダーシップ担当シニアバイスプレジデントであるケリー・アブカリアン氏とIBMのマーク氏は、AIが企業の時間の最適化に活用され、人間がより重要な問題に時間を費やせるようになることを望んでいるという点で意見が一致しています。

「AIは、その初歩的な形で、私たち全員が日常的なアプリケーションでその効果を体験できるようにしています」とKelly氏は述べています。「そして、私たちはそれを経験していることに気づいていません。これらすべてが私たちの行動を変え、生活を合理化することを可能にしています。」

パネリストは、ビジネスにおけるAIの未来がどのようなものになるかについて議論して締めくくりました。彼らは、パーソナライズされた顧客とのやり取り(コールセンターなど)や、コンピューターを使用して顧客の質問に効果的かつ効率的に実際に回答する機会を提供しました。彼らはまた話しました ニールセンについて 拡張知能の可能性、それによってコンピュータは十分に知ることができる ニールセンについて ビジネスシナリオで最善の行動方針を推奨するための特定の主題または状況。

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