1950 年代に、有名な現代科学エンジニアのアラン・チューリングは、今後 10 年間でコンピューターが人間の知能を模倣するようになるだろうと予測しました。2022 年に早送りすると、Google のエンジニアは AI チャボットが知覚力を持つようになり、人間中心の AI は大きく進歩したと主張しました。2023 年には、人間中心の AI 市場は 80 億米ドルを超えます。このブログでは、人間中心の AI システムのさまざまなユースケースを詳しく調べ、将来の側面を理解します。
多くのヘルスケア システムが人工知能に賭けており、病院の約 90.5% が AI 戦略を導入しています。AI をスマートに使用すれば、ヘルスケア システムで超大国として機能することができます。例えば、人工知能は患者のスケジュールを最適化し、患者ができるだけ早く診察を受けられるようにするのに役立ちます。また、AI は放射線技師が特定の患者に適した画像検査の準備と選択を行うのを支援し、不要な再スキャンの必要性を排除することができます。
人工知能ベースの HR ツールは、タスクと目標が異なりますが、共通の方法を共有しています。開発者は、HR ライフサイクルの約すべての段階で AI ツールを製造しています。
選択の段階 |
タスク |
特定して引き付けます |
職務内容 ソーシング 人材の発掘 |
取得します |
スクリーニングと評価 面接 オンボーディング |
デプロイ |
パフォーマンス評価 スケジュール 福利厚生と報酬 |
開発します |
トレーニング コーチングとメンタリング キャリア開発 |
保持 |
エンゲージメント 表彰と昇進 社内の動き |
分離 |
離職率の予測 後継者計画 人材計画 |
Research Nester が実施した調査によると、2025 年までに米国の免許保有者の約 70.1% が AI 接続車両を運転するようになることが示唆されています。人間中心の AI は、自動車業界のバリュー チェーンのすべての段階に適用されています。
バリューチェーンの段階 |
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製造業 |
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現代の自動車メーカーは、よりスマートな自動車の製造と設計に人間中心のAIを活用しています。そして、ロボットや外骨格をより効率的に活用するために |
交通機関 |
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人間中心のAIは運転支援技術の基盤です。AIは高速道路での運転を助け、疲労を認識し、AIはより安全になっています。 |
サービス |
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自動車にIoTセンサーを搭載することで、高度なAIシステムがエンジンの故障を予測し、バッテリーの性能を最適化できます。 |
自動化における人間中心の AI を導入している大手企業としては、ダイムラー、BMW、ヒュンダイ、ホンダ、トヨタなどが挙げられます。
人民大学が発表したデータによると、教育機関の約 92.3% がすでに AI テクノロジーを定期的に使用しています。しかし、これは初期段階であり、人間中心の AI の領域ではさらに多くのことを行う必要があります。教育における人間中心の AI の可能性を見てみます。
人間中心の AI 市場規模は、2036 年末までに 480 億米ドルに達すると予測されており、予測期間中に 9% の CAGR で成長します。2023 年には、人間中心の AI の業界規模は約 80 億米ドルを超えました。このセグメントの成長は、次の要因に起因しています:
- AI のカスタマイズと回復力
- AI 開発を人間のニーズと価値観に合わせることの重要性に関する研究と分析の増加
この分野の著名な企業には、IBM Corporation、Google LLC、Open AI、Microsoft Corporation、Apple Inc.、Amazon Inc.、NVIDIA Corporation、Cognizant、Salesforce Inc.、Accenture などがあります。
日本は、AI が社会に与えるプラスの影響を最大化するための AI 関連の目標を策定しました。日本は、政府業界全体での広範な利害関係者の関与とコラボレーションを重視しています。最近、経済産業省(METI)は2024年2月に生成型人工知能アクセラレータチャレンジGENIACを立ち上げ、GENIACの資金調達のために、METIはGenAI機能の強化のために約53億米ドルを確保しました。日本政府は、新興企業を後押しし、国内企業に資金を提供することで、人間中心のAI市場で優位に立つ準備を進めています。日本のAI環境は、成長のダイナミックな姿を映し出しています。
人間中心のAIは、将来的に有利な機会を提供しており、初期段階にあります。将来的には、市場プレーヤーが莫大な利益を獲得できる機会が数多くあります。しかし、健全な決定を下すには、市場の複雑さを理解することが重要です。徹底的な市場調査レポートには、将来の価値、市場の制約、成長要因などの重要なパラメーターが含まれています。これらの要素は、ニッチを切り開き、競争で優位に立つために重要です。さらに、多くの労働者が人工知能でスキルアップし、それぞれの企業に競争上の優位性を取り入れています。