2023年におけるビジネスの変革をもたらすMachine Learning

機械学習（ML）は、人工知能の一種であり、ビジネス革新にとって非常に貴重な資産となっています。機械学習は、機械がパターンを認識し、大量のデータから予測を行うことを可能にし、企業がさまざまな業界で運営し、競争し、繁栄することを可能にします。

機械学習は、プロセスを自動化し、業務を最適化し、顧客体験を向上させ、より良い行動可能な予測を行いながら精度とスピードを向上させることで、あなたのビジネスを革命的に変えることができます。また、コスト削減の機会も提供します。機械学習（ML）は、あなたの会社にとって必要不可欠な資産となることができます。

この記事では、2023年における機械学習（ML）の利点とビジネスへの応用可能性を検討します。

機械学習とは正確に何であり、どのようにビジネスに影響を与えているのでしょうか？

機械学習は、コンピュータが明示的なプログラミングなしに以前のデータや経験から学習できるようにする人工知能のサブセットです。これは、機械が大量のデータの中からパターンを認識し、統計モデル技術を通じて自らの結果を予測するのに役立ちます。このプロセスでは、高度なカスタムMLアルゴリズムと統計モデルが機械に大量の情報を分析させるのに役立ちます。

機械学習の革新的な特性は、実行可能な洞察を生成し、データ駆動型の意思決定を行う能力にあります。これは、手動分析や事前に定義されたルールに大きく依存していた従来の方法とは異なります。機械学習は、組織がデータの潜在能力を最大限に引き出すことを可能にし、手動分析や事前に定義されたルールに大きく依存する従来の方法とは異なり、複雑なタスクを自動化したり、隠れたパターンを発見したり、変化する状況に迅速に適応することによって、ビジネスに貴重な機会を見出すことを可能にします。

ここでは、ノーコードMLが提供できる主な利点のいくつかを紹介します：

1. 顧客体験の向上

AIは顧客との相互作用を強化し、パーソナライズすることができます。機械学習は、過去の行動に基づいて顧客や従業員に提案を行うことで、ここで重要な役割を果たします。さらに、AIは過去の会話で収集されたデータを利用して正確な応答を提供するチャットボットなどを介して相互作用を自動化します。

2. 新しい機会の創出：

AIは新しいビジネス機会を開放することができます。企業はデータを分析することで、未開拓の市場、顧客セグメント、および製品ニッチを発見できます。AIと機械学習は、顧客の需要に特化した製品やサービスの開発を助けることによって、新しい収益源を開き、絶えず進化する市場でのビジネスの拡大の機会を提供します。

3. 実行可能な予測

高度な ノーコードAIプラットフォーム 消費者行動パターンを分析して消費者行動を予測でき、将来的な金融業務ではAIにより動かされるロボットアドバイザーが増えると期待されています。

AIと機械学習技術は急速に進化し、企業にとって不可欠なビジネステクノロジーとなり、組織がデータを分析・アクセスする方法を革命的に変え、より賢明な意思決定と効率の向上を実現しています。ITチームとデータサイエンスチームの両方が、組織内でAI駆動のプラットフォームの利点に備えています。

4. 精度の向上

機械学習は、ビジネスがタイムリーで情報に基づいた意思決定を行うことを可能にし、より高い効率性と効果をもたらし、運用効率と効果の向上につながります。たとえば、機械学習モデルは金融業界で使用され、大量のデータを迅速に処理しながら、詐欺取引をより正確に検出することができます。これにより、ビジネスや顧客に対する詐欺の影響が軽減されます。

5. 自動化された意思決定

マッキンゼー・アンド・カンパニーが発表した報告書によれば、45%以上の作業活動がMachine Learningによって自動化できることがわかり、ビジネスにとっての重要性が強調されています。この報告書は2015年に最初に公開されましたが、その結果は今日でも関連性があり、Deep Learningモデルはデータ内のパターンを分析して未来の状態やイベントを予測するAIの分野となっています。

6. カスタマイズ

機械学習は、マスカスタマイゼーションを可能にすることで製造業を変革できます。カスタム製品は以前は煩雑な手作業によってのみ作成できましたが、現在では高度なノーコード機械学習プラットフォームが顧客の仕様に基づいて自動的にパーソナライズされたデザインを作成し、製造業者が追加コストをかけずにカスタマイズされたアイテムを迅速に大量生産できるようになっています。

7. コスト削減

時間のかかる繰り返し作業を自動化することで、カスタムMLアルゴリズムは運用効率を向上させ、無駄になる可能性のあるリソースを解放できます。

8. 人的エラーの削減

ビジネスにおけるAIと機械学習の主要な利点の一つは、人的エラーを削減することです。 ノーコードAI ツールはデータ入力などの繰り返し作業を自動化して人的エラーのリスクを減らし、また人間が見逃す可能性のあるパターンや異常を検出できます。これにより、ビジネスに問題を引き起こす前にエラーを検出することが可能になり、マッキンゼーの研究ではMLを使用することでエラーを最大80%削減できることがわかりました！

9. 予知保全

予測保守は、運用パフォーマンスを測定するために状態監視ツールを活用するデータ分析技術です。企業は、メンテナンスをより効率的にスケジュールすることでコストを削減し、混乱を回避できます。AI/MLアルゴリズムは大きな利点を提供し、ジェネラル・エレクトリックのような企業がAIおよびMLベースのメンテナンスソリューションを導入し、ジェットエンジンの故障を最大33%削減したことがその証拠です。

10. パーソナライズ

ノーコードAI技術は、カスタマイズされたショッピング体験を作成するのに役立ちます。アマゾンは機械学習アルゴリズムを使用して、顧客の履歴に基づいて製品を提案します。これにより、探しているものを見つけるのが非常に速くなり、顧客にとって楽しいショッピング体験を作り出します。

11. 感情分析

顧客レビューを分析するために感情分析を使用している企業は、機械学習（ML）を活用して顧客のフィードバックやレビューのトレンドや感情を検出し、改善のための領域を特定できます。このデータにより、企業は顧客の好みをよりよく理解し、顧客サービスの品質を向上させ、より情報に基づいた製品開発の意思決定を行うことができます。

たとえば、ホスピタリティ企業は、機械学習（ML）を利用して、一般的な苦情や優れた点を明らかにするオンラインレビューを特定することができ、これにより顧客の期待に応じてサービスを向上させることができます。

AI搭載のプラットフォームを利用するeコマースプラットフォームは、ブラウジング履歴や過去の購入に基づいてパーソナライズされた商品推奨を提供するために機械学習を活用し、顧客満足度を向上させながら収益成長を促進します。このレベルのカスタマイズは、顧客の忠誠心を高め、収益成長を促進します。

12. アノマリ検出

高度なMLプラットフォームは、大量のデータを迅速かつ正確に分析し、詐欺やその他のリスクを示す異常、パターン、トレンドを迅速に検出することができ、自社や顧客を保護し、潜在的なリスクがあると特定された問題に迅速かつ効果的に対処することで、財務損失を回避します。

銀行は、他の業界と同様に、詐欺を検出するために機械学習に大きく依存しています。ユーザーの行動、地理的位置、取引履歴、支出パターン、ユーザー履歴などのさまざまな変数を使用して予測モデルを開発します。カード検証モデルは、顧客が短時間に複数の国でカードを使用する場合など、短期間に複数のカード使用が行われると詐欺を特定できる可能性があります。

結論

機械学習はビジネスオペレーションを革命的に変えました。それはデータ駆動型の意思決定を支援し、組織に競争上の優位性を与え、より多くのデータの可用性により、機械学習は多くの業界で不可欠な資産となります。Grand View Researchは、2027年までに世界の機械学習産業が60億ドルに達し、2020年から2025年の間に43.8%の成長が見込まれると推定しています。

人工知能（AI）は、MLのスーパーセット技術領域であり、企業が自動化プラットフォームを採用するのを助ける上で重要な役割を果たしています。MicrosoftのCopilot AIコーディングアシスタントやChatGPT会話型AI搭載プラットフォームは、技術的でないユーザーや開発者のタスクを効率化するのに役立っています。

AIとMLは、ビジネスオペレーションを変革する巨大な可能性を秘めています - 小規模な企業においても。両領域は前進し続け、企業の機能を根本的に変えるでしょう。

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