AI 主導のデータ エンゲージメント: それが何であり、ビジネスにどのようなメリットをもたらすのか

企業はデジタル トランスフォーメーションを継続するにつれて、増大するデータ量と、何年も保存してきたデータに信じられないほどの可能性と価値があることにすぐに気づき始めています。実際には、 マッキンゼー 報告によると、意思決定者の約 3 分の 2 が、機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理などの AI アプリケーションが利益の増加と目標の達成に役立っていると述べています。

データは、高度なデータ分析や、人工知能 (AI) や機械学習などのその他のテクノロジーのおかげで、今日組織が保有できる最も貴重な資産の 1 つです。 AI とデータ分析を使用すると、組織はデータを処理し、運用、プロセス、サービスなどについて深く重要な洞察を得ることができます。これらの洞察は、販売記録、顧客のソーシャル メディア投稿、オフィス内のコミュニケーション、マーケティング活動など、さまざまな組織情報間のつながりと相関関係に基づいています。 AI 駆動のシステムは、人間には認識できないパターンやデータセット間の関係を特定できます。

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エコシステム全体に対する深い洞察があれば、従業員のインセンティブから季節の広告キャンペーン、販売プロセス、バックオフィス業務やポリシーに至るまで、ビジネスの事実上あらゆる側面に関して、組織はより適切な意思決定を行うことができます。 AI とデータ分析は、今日の進化し続ける市場において組織の競争力を維持できる強力なツールです。

いくつかの組織がデータをどのように有効活用しているかを詳しく見てみましょう。

医療分野でより正確な予測を実現する

国立科学財団で新たに資金提供されたプログラム AI を使用して長期的な健康データを予測的に研究することを目的としています。 NSF の科学者たちは、定期的な健康診断やその他の健康診断や機器の際に定期的に収集された健康データにアクセスし、識別可能なパターンに基づいて予測を行うために、データを長期的かつ集合的に研究するアルゴリズムを開発しています。

科学者たちは、AI を使用して長期的なデータに対するより柔軟なモデリング技術を開発し、多数の変数を含む大量のデータの中でより正確な複雑な相関関係を導き出すことができると考えています。研究者らは、開発中の技術は経済学、社会科学、教育、生命科学などの他の分野にも応用できると考えている。チームは、他の研究者が自分の研究の多様な使用例を見つけられるように、ソフトウェアとデータセットだけでなく結果も公的に共有する予定です。

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教育における意思決定の改善

ネブラスカ州教育省 は、州内の各学校から収集された徹底的なデータを理解するために、州全体の縦断データ システムを開発しました。このシステムは、ほぼリアルタイムでデータを調査し、数百のデータ ソースから実用的なインテリジェンスを生成し、教育者や管理者がデータに基づいてより適切な意思決定を行えるようにします。

この取り組みは新型コロナウイルス感染症によって加速した。教育者は、ロックダウン中に生徒のニーズに適切に対応し、生徒が遠隔学習にどのように取り組んでいるか、どこで教育が行われているかを理解する方法についての洞察を緊急に必要としていました。

クラウド テクノロジーにより、教育者にとってさらに優れたデータ収集の実践と可視化が可能になり、データ ネットワークがますます複雑になるにつれて、教育における AI の革新的な使用に対するサポートが強力になっています。国連の教育機関であるユネスコは、教育における AI の倫理的使用に関する世界協定を支援するとともに、世界中で教育の平等とベストプラクティスを促進するために AI とデータ分析の使用を研究し推進するための Global Education Coalition を設立しました。

工業的農業におけるさらなる価値の推進

創業 186 年の農業および産業ソリューション プロバイダーである John Deere は、過去 3 年間だけでその価値が 2 倍以上に成長しました。同社の幅広いポートフォリオの価値を支え、推進しているのは、AI とロボティクスの専門知識レベルです。 John Deere は、平均的な人々が Mapquest の結果を印刷できることに気づいたばかりの 90 年代に GPS テクノロジーに投資しました。同社は、自社の農業製品に地理空間データ機能を装備することで効率が大幅に向上し、現場での無駄が削減できることに早くから気づいていました。

それ以来数十年にわたり、同社は農業施設の世界的なネットワークによって収集されたデータの運用を継続し、技術を磨き、正確なデータドリブンの物流を革新してきました。大規模農業へのアプローチは、進行中の物理世界のデジタル化によってさらに進歩しています。

2023年のCESで, ジョン・ディア氏は、食品廃棄物、二酸化炭素排出量、上水道への流出に伴う環境問題を大幅に削減しながら作物の収量を高めるために同社が導入した並外れたイノベーションと効率性について語った。

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高度な Phison ソリューションは AI 主導のデータ分析をサポートします

医学研究、世界的な教育、農業産業のいずれであっても、AI ベースの分析では、データ ストレージ ソリューションからの信じられないほどの密度と読み取り/書き込みパフォーマンスが必要です。 Phison は、エッジ展開、マルチクラウド ネットワーク、コア データのカスタム設計を自社全体で提供することに優れています。 完全にカスタマイズ可能な IMAGIN+ プラットフォーム.

20 年以上フラッシュ ソリューションを提供してきたファイソンは、会社の予算の大部分を常に 80% を研究開発に投資することで、ソリューションと研究開発プロセスを洗練してきました。エンジニアリング インフラストラクチャへの投資により、個々の AI 導入の特定のニーズに合わせて構築されたオーダーメイドのフラッシュ プラットフォームを品質を高め、迅速に提供できるようになります。

クラウドがユビキタスでエッジに接続され、AI が利用可能な世界では、データのパフォーマンスと効率の必要性を強調するのは困難です。より正確な医療予測を可能にすること、遠隔教育をより公平にすること、最上位の農業アプリケーションを設計することなど、エッジからコアまでデータを活用し続けるために必要なインフラストラクチャへの長期投資は、努力する価値があります。 Phison にとって、それはチップレベルのデータパフォーマンスです。

よくある質問（FAQ）：