6大産業にわたるAIの交差点：ビジネスの視点から最新のAIアプリケーションを探る

AI の台頭により、ヘルスケア、金融、テクノロジー、販売、マーケティングなど、さまざまな主要業界でビジネス ユースケースや AI アプリケーションの発見が促進されています。 AI の活用は前例のないレベルに達しており、 投資 そして、現実世界のシナリオで自動化を強化することを目的とした研究。

Hubspot Statista調べ、現在の約 100 億米ドルの AI 市場価値は、2030 年までに XNUMX 兆米ドル近くに急増すると予測されており、これは XNUMX 倍に増加することを示しています。

組織内で AI 導入を始めるためのヒントとともに、6 つの主要業界にわたるさまざまな AI アプリケーションを見てみましょう。

AI はビジネスに何ができるのでしょうか?

AI を使用すると、従来は人間の注意が必要であったものの反復的なタスクを機械が実行できるようになります。 膨大な量のデータとアルゴリズムを使用して情報を分析および解釈できるため、正確な予測と情報に基づいた意思決定が可能になります。

AIツール ビジネスに次のようないくつかのメリットをもたらします。

• 人間がより価値の高いタスクに集中できるようにすることで、効率と生産性を向上させます。
• ビジネス上の意思決定と運用を高速化することで、開発サイクルを短縮し、開発コストのより迅速な ROI を実現します。
• 新しい収益源の特定など、アジャイル機能とビジネス モデルの拡張。
• 財務調整でエラーのない結果を提供するなど、人的エラーが減少し、品質が向上します。
• 監視機能の向上により、 高額で そして破壊的な故障。

6 つの主要産業にわたる AI アプリケーション

人工知能は、さまざまな業界にわたって業務を改善し、ワークフローを合理化し、顧客エクスペリエンスを向上させます。 以下でその一部を見てみましょう。

1.マーケティングにおけるAIアプリケーション

による画像 エアダン from Adobe Stock

マーケティングにおける世界の AI 市場は、次の規模に達すると予測されています 40.09年までに2025億XNUMX万ドル, 29.7 年から 2020 年までの年間平均成長率は 2025% です。

企業は AI を活用して業務改善を図ります マーケティング カスタマイズされたコンテンツや動的な価格設定から、AI 主導のメール配信時間や広告ターゲティングまで、戦略を立ててクライアント エンゲージメントを向上させます。

マーケティングにおける AI アプリケーションをいくつか紹介します。

パーソナライズドコンテンツ

AI テクノロジーは、機械学習アルゴリズムを使用してデータを評価し、消費者の好みを予測できるため、企業は各顧客の固有の要件や関心に合わせてコンテンツをカスタマイズできます。例えば、 Buzzfeed は、AI を使用して視聴者に合わせてコンテンツを調整するメディア企業です。

会話型AI

会話型 AI とは、ユーザーが自然言語を介してコミュニケーションできるようにするチャットボットや仮想エージェントなどのテクノロジーを指します。これらのテクノロジーは、機械学習と自然言語処理を利用して、人間のような対話をシミュレートします。会話型 AI は、パーソナライズ、拡張、ユーザーとの効果的なコミュニケーション能力により、企業がシームレスで動的な消費者エクスペリエンスを提供できるようになります。

広告ターゲティング

AI は、膨大な量のデータを分析して包括的な顧客プロファイルを生成し、マーケティング担当者が広告のターゲティングをより正確に行えるようにすることで、広告のターゲティングに大きな影響を与えました。 その結果、マーケティング担当者はコンバージョン率が向上し、獲得あたりのコストが低くなり、投資収益率が向上します。

2. 法律サービスにおける AI の応用

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AI の導入は、日常業務の自動化、コストの削減、精度の向上により、法律業界の変革において重要な役割を果たしています。 の報告書によると、弁護士やパラリーガルが担う責任の最大60％が自動化される可能性があるという。 アクセンチュア.

AI がどのように社会に革命をもたらしているかを見てみましょう。 法律業界.

法的研究

AI は、法律専門家が法的調査を行う際の時間と労力を節約するのに役立つ高度なアルゴリズムを提供します。 弁護士は、AI を活用した法的調査ツールを使用して大量のデータを迅速に評価および分析でき、より良い選択を行うのに役立ちます。

例えば、 ロスインテリジェンス は、次のようないくつかの法律事務所を支援する AI を活用したプラットフォームです。 Dentons、研究手順を自動化し、生産性を向上させます。

電子情報開示

法的要求に応じて電子的に保存された情報 (ESI) を検索、収集、作成することは、電子証拠開示として知られています。 AI を使用すると、従来の手動によるアプローチと比較して、電子証拠開示をより迅速、正確、かつ低コストで実行できます。 と 相対性 AI 主導のテクノロジーにより、法律専門家は収集から生産プロセスまでを合理化できます。

ジャッジボット

AI が注目を集めている分野の XNUMX つは、裁判官ボットの開発です。裁判官ボットは、裁判官が判例とデータ分析に基づいて、より多くの情報に基づいた決定を下すのに役立つ AI を活用したシステムです。 裁判官ボットは、裁判官に法的問題をより徹底的に理解し、より正確で一貫した判決を下すのに役立ちます。

中国が採用したのは、 国内初の裁判官ボットXiozhiという名前で、判決を通じて特定の民事事件を効果的に処理することができます。

3. 営業における AI の活用

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AI によりデータに基づいた選択が可能になり、見込み顧客の発掘と顧客エンゲージメント全体でパフォーマンスが向上するため、販売部門は大きな変化を迎えています。 による報告によると、 マッキンゼー、見込み顧客の発掘と商談の特定に AI を使用する営業チームは、生産性を最大 50% 向上させることができます。

ここでは、営業における AI の応用例をいくつか紹介します。

会話インテリジェンス

Conversation Intelligence (CI) は、AI を使用して音声を記録および分析し、販売代理店と顧客の間の会話からデータに基づいた洞察を抽出します。 企業は会話インテリジェンスを使用して、顧客の行動や好みに関する洞察に富んだ情報を収集できます。 これにより、顧客の期待に応えるために販売戦略をカスタマイズできるようになります。

CI は、人間のコミュニケーション パターンに関する洞察を提供し、共通の問題点を特定することで、システムの設計と開発に情報を提供します。 会話型AI 顧客のニーズにさらに応えるシステムを構築します。

AIアバター

AIアバターは、市場を騒がせている最新のAI技術の一つです。 これらは、機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して、個別の顧客ケアと販売支援を提供する仮想アシスタントです。 AI アバターの助けを借りて、営業チームは反復的な業務を自動化し、ビジネスクリティカルな活動に時間を割くことができます。 例えば、 Synthesia.io は、プロのビデオ用の AI アバターを作成できる AI ビデオ作成プラットフォームです。

リードジ​​ェネレーション

AI が進歩したもう XNUMX つの分野は、見込み顧客の発掘です。 機械学習アルゴリズムを使用することで、 予測分析、企業は、コンバージョンの可能性に基づいて、質の高い見込み客を効果的に特定し、優先順位を付けることができます。

自動化されたリードスコアリング手順により、営業スタッフは貴重な時間を解放し、潜在的な顧客との有意義な関係の構築に集中できるようになります。 このようにして、企業は見込み顧客管理プロセスを合理化しながら、販売活動を最適化し、取引成立の可能性を高めることができます。

たとえば、 Leadzen.ai は、AI を活用した潜在顧客獲得ツールであり、見込み顧客開拓プロセスにおいてリアルタイムの最新情報を企業に提供します。

4. テクノロジーにおける AI の応用

による画像 ブルー プラネット スタジオ Adobe Stockより

IDC は、2024 年までに世界は人工知能に 110 億ドルを費やし、テクノロジー部門が支出のほとんどを占めると予測しました。

テクノロジー分野における AI の最新の応用例には次のようなものがあります。

機械学習ソフトウェア開発

ML ソフトウェア開発とは、データから学習し、時間の経過とともに改善できるインテリジェントなシステムを開発することを指します。 これには、ML 操作 (MLOps) の自動化、バックエンド開発、データ エンジニアリング、ML モデルのデプロイが含まれます。

自然言語処理

自然言語処理（NLP） 機械が単なる読書を超えて、人間の言語の理解と解釈の領域に入ることができるようになります。 NLP の力を利用することにより、マシンは書かれたテキストまたは話されたテキストから意味を抽出し、音声認識、感情分析、自動テキスト要約などのさまざまなタスクを実行できるようになります。

NLP では、GPT 開発とは、GPT-3 および GPT-4 に基づいたテキスト生成モデルの開発を指します。 これには、企業が商品やサービスを改善し、手順を自動化し、顧客エクスペリエンスを向上させるのに役立つカスタム モデル トレーニングとモデルの最適化が含まれています。

5.ヘルスケアにおけるAIアプリケーション

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AI は、より迅速な診断を可能にし、患者の転帰を改善することで医療業界をサポートします。 いくつか調べてみましょう ヘルスケアにおける AI アプリケーション。

創薬

各薬剤の臨床試験には平均して次の費用がかかります。 1.3億ドル規模の製品検査を、そして市場に流通する薬はわずか10％です。 しかし、AI は薬の副作用や有効性を分析および予測することで創薬を加速します。 AI はまた、救命救急薬の市場投入までの時間を短縮します。

例えば、 治療データコモンズ は、コラボレーションを促進し、医薬品開発のすべての段階で複数の治療法のためのデータセットのキュレーションとアルゴリズム設計を提供するオープンアクセス プラットフォームです。

AI支援ロボット手術

外科手術におけるロボットの人気は急速に高まっており、病院は低侵襲手術や開胸手術でロボットに依存しています。 ロボット支援手術により、合併症が減り、痛みが軽減され、回復が早くなります。

例えば、 メイヨークリニック 米国では、ロボット支援手術を利用して人間の能力を超える精度、柔軟性、制御を実現し、医師が複雑な手術を簡単に実行できるようにしています。

AI を活用したバーチャル セラピスト

AI を活用した仮想セラピストは、ヘルスケアとデジタル患者エンゲージメントへのアクセスを改善することで、日常のメンタルヘルスの課題に対する革新的なソリューションを提供します。 さらに、ヘルスケア チャットボットは人間のセラピストとリアルタイムで連携して、フィードバックや提案を提供できます。

6.ファイナンスにおけるAI

による画像 良い一日を from Adobe Stock

AI はさまざまな業界に変革をもたらしましたが、銀行業界ほど大きな業界はありません。 ファイナンス。 金融サービスによると レポート, 銀行は AI アプリを使用することで 447 年までに 2023 億ドルを節約できる可能性があります。

そのアプリケーションのいくつかを見てみましょう。

AI を活用したパーソナライズされたバンキング

AI を活用したパーソナライズされたバンキングは業界に革命をもたらしています。 モバイル バンキング アプリに統合された機械学習アルゴリズムは、顧客の支出パターンを特定し、貴重なヒントを提供することで、より適切な財務上の意思決定を支援します。

例えば、 タリーは、フィンテック企業であり、どの借金を最初にいつ支払うべきかについてのガイダンスを提供することで、顧客のクレジット カード借金の返済を支援しています。

行動に基づく投資予測

行動ベースの投資予測は、機械学習アルゴリズムを活用して投資家の行動に基づいて市場トレンドを予測する投資戦略です。 これらの戦略では、ニュース記事、ソーシャルメディアのセンチメント、投資家のセンチメントなどの財務データと非財務データを組み合わせて、将来の市場の動きを予測するために使用できるパターンと傾向を特定します。

などのマイクロ投資アプリ ドングリ AI を使用してユーザーの支出パターンを分析し、日常の出費に影響を与えることなく少額のお金を節約または投資できる時期を予測します。

マネーロンダリング防止

AI の活用により、金融機関は不正行為をリアルタイムで検出できるようになり、誤検知を減らし、不審な取引や行為の特定を改善できるようになりました。 これは、AI アルゴリズムが大量のデータを分析し、人間が見落とす可能性のあるパターンを検出できるためです。 例えば、 Feedzai は、銀行が財務リスクを管理するのに役立つ不正検出ソフトウェアです。

ビジネスにおける AI の導入

組織内で AI の導入を始めるのは、大変なことかもしれません。 始めるための XNUMX つのヒントを紹介します。

• AI ソリューションから恩恵を受けることができるビジネス上の問題を特定することから始めます。
• データ品質、テクノロジー インフラストラクチャ、従業員のスキル セットなど、組織の AI 導入準備状況を評価します。
• IT、ビジネス、データ サイエンスの代表者からなる部門横断的なチームを設立し、AI 導入プロセスを監督します。

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