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Oct 20, 2023

2023 年にトップの人工知能 (AI) 企業 100 社以上

Le principali aziende di intelligenza artificiale guidano i progressi dell'IA dai giganti alle imprese

巨人から先見の明のある企業まで、AI を前進させるトップの人工知能企業。

人工知能企業は超加速された成長曲線に乗っています。 2022 年 11 月の ChatGPT の驚くべきデビューは、スタート号の号砲のような音でした。このプラットフォームは数か月以内に 1 億人のユーザーを魅了しました。 世界は AI、特に生成 AI の膨大な可能性に目覚めました。

しかし実際には、AI企業は長年にわたり巨額の投資を享受してきました。 企業は、機械学習、自動化、ロボティクス、AI ベースのデータ分析、さらには生成型 AI ツールに惜しみなく資金を投入してきました。 アルゴリズムはビジネスの基礎技術となっています。

この成長を記録するために、この AI 企業のリストは、テクノロジー業界を破壊する混沌とした瞬間ごとの変化を反映しています。 AI ベンダーのエコシステム全体を網羅しています。新しい生成型 AI 企業、確固たる地位を確立した大手企業、さまざまな業界の AI 供給業者、そして目を輝かせる新興の先見の明のある企業などです。

これらのグループのどれが AI の将来に最も影響を与えるかはわかりません。 人工知能は、これまでにないテクノロジーです。 これは人間の助けなしで進化できる史上初のテクノロジーであり、非常に予測不可能です。

しかし、これらの AI 企業の多くは生き残ることはできないでしょうが、このリストに載っている企業は全体として、教育、芸術、小売、そして文化全体は言うまでもなく、テクノロジーを大きく再構築することになるでしょう。

すべての最終結果は？ しっかりと注意していきましょう。

カテゴリにジャンプします:

AI 企業: 巨人

AI 企業: パイオニア

AI 企業: ビジョナリー

AI 企業: 生成 AI

AI 企業: エンタープライズ大手

AI 企業: ロボティクスとオートメーション

AI 企業: 会話型 AI

AI 企業: ヘルスケア

AI 企業: 金融

AI 企業: 教育

AI 企業: サイバーセキュリティ

AI 企業: 小売業

AI 企業: AI 業界団体

結論: AI 企業

これらのトップ AI 企業のほとんどがクラウド プロバイダーで構成されているのは偶然ではありません。 人工知能には、トップのクラウド プラットフォームが提供するレベルの大規模なストレージとコンピューティング能力が必要です。

さらに、これらのクラウド リーダーはいずれも、既存の顧客に AI ソリューションのメニューを拡大して提供しています。 これにより、AI 市場シェアをめぐる戦いにおいて、大きな競争上の優位性が得られます。 さらに、クラウドのリーダーはいずれも潤沢な資金を持っており、AI の開発には異常なほどの費用がかかります。

エンタープライズ ソリューションの有力なプロバイダーであり、クラウド リーダー (Azure クラウドは AWS に次ぐ規模) として、Microsoft は AI に多額の投資を行っています。 ChatGPT の作成者である OpenAI との関係を拡大しています。 その大規模なスーパーコンピューティング プラットフォームを活用して、その目標は、顧客が世界規模で AI アプリケーションを構築できるようにすることです。 おそらく Microsoft が企業向け AI ソリューションの主要プロバイダーとなるでしょう。

極めて重要なクラウドコンピューティングの世界におけるトップ企業として、その大規模な顧客ベースに AI サービスと機械学習を提供する上で AWS ほど有利な立場にある企業はありません。 まさに AWS のやり方で、その豊富な新しいツールは無限であり、企業のバイヤーが AI にアクセスできるようにすることに重点が置かれています。 AWS の AI サービスの長いリストには、品質管理、機械学習、チャットボット、自動音声認識、オンライン詐欺の検出などが含まれます。eWeek ビデオ: AWS VP Bratin Saha が Bedrock Generative AI ツールについて語る

検索巨人の歴史的な強みは、AI のまさに基礎であるアルゴリズムにあります。 Google Cloud はクラウド市場では常に 3 位に離されていますが、そのプラットフォームは顧客に AI サービスを提供する自然なパイプとなっています。 Google は、AI への競争力の重視を示し、OpenAI が ChatGPT をデビューさせた直後に AI プラットフォーム Bard を展開しました。 Google が今後数年間 AI のリーダーになることは間違いありません。

トップのハイブリッド/マルチクラウド ベンダー – 2019 年の Red Hat 買収によって成長した – IBM の豊富な資金を持つ世界的な顧客ベースには、AI に多額の投資を行うためのリソースがあります。 IBM は、Watson プラットフォームに代表される広範な AI ポートフォリオを有しており、会話型 AI、機械学習、自動化に強みを持っています。 同社は研究開発に多額の投資を行っており、特許の宝庫を持っています。 MIT との AI 提携も進歩を促進する可能性があります。eWeek 特集: IBM Think 2023: AI と量子コンピューティング

米国ではほとんど知られていないが、Baidu は中国のインターネット検索市場の大部分を所有している。 同社の AI プラットフォームである Baidu Brain は、テキストと画像を処理し、ユーザー プロファイルを構築します。 Baidu は、AI テクノロジーを使用して自動運転配車サービスを構築する計画を発表しました。 また、独自の ChatGPT に似たツール、Ernie と呼ばれる生成 AI チャットボットも立ち上げました。

Oracle のクラウド プラットフォームはここ数年で飛躍的に進歩し、現在ではトップ クラウド ベンダーの 1 つとなっており、そのクラウドの強みは AI サービスを提供するための主要なパイプラインとなるでしょう。 AI 認証情報を大量に取得するために、Oracle は Nvidia と提携して、企業による AI の導入を促進しました。 同社は機械学習と自動化の提供を強調しており、より迅速な AI 導入を可能にする事前構築モデルのメニューも販売しています。eWeek ビデオ: Oracle Cloud の Leo Leung が語るクラウドの課題とソリューション

アジアのクラウドコンピューティングのリーダーである中国の電子商取引大手は、2023年初めに6つの部門に分割し、それぞれに資本調達の権限を与えると発表した。 注目すべきは、クラウドとAIを担当するクラウド・インテリジェンス・グループが新設されたことだ。 注目すべきは、アリババのCEOがこのグループを率いることになるということだ。 アリババは政府の弾圧によって大きな妨害を受けてきたが、初期の報道によれば、この新たな組織は政府の意向に沿っており、クラウド・インテリジェンス・グループはAIを急速に成長させることができるという。 同社は ChatGPT のようなツールを開発しています。

AI の重要性がますます高まる中、すべての道は Nvidia に通じています。 この強みの中心となるのは、計算集約型の AI アプリケーションにパワーと速度を提供する、同社の非常に高速な GPU です。 さらに、Nvidia は、生成 AI から AI トレーニング、AI サイバーセキュリティに至るまで、ソフトウェア ソリューションの完全なスイートを提供しています。 また、AI を開発するための大企業とのパートナーシップのネットワークも持っており、AI スタートアップに資金を提供しています。eWeek ビデオ: Nvidia CSO David Reber が AI とサイバーセキュリティについて語る

こちらもご覧ください: トップの生成 AI アプリとツール

これらの AI 企業は、AI を前進させるシステムを発明し、サポートしている将来を見据えた企業だと考えてください。 AI に対するさまざまなアプローチが混在しており、他のものよりも AI に直接焦点を当てたものもあります。

彼らはテクノロジー業界の議論の中心にいます。AI の将来を最も左右するのはどの企業グループでしょうか?

AI の未来を大きく創造するのは、これらのパイオニアや革新的なプレーヤーでしょうか? それとも、AI に必要な高度なインフラストラクチャを備え、自社の AI ツールを自社の顧客ベースに販売できる巨大なクラウド ベンダー (上記参照) になるのでしょうか?

スマートマネーはクラウドプレーヤーに賭けていますが、それは未解決の問題のままです。

ところで、これらの企業のほとんどがいつ設立されたかに注目してください。およそ 2009 年から 2013 年の間で、データ/AI イニシアチブを立ち上げるのに適した時期であり、ChatGPT の誇大宣伝サイクルよりずっと前です。

こちらもご覧ください: 生成型 AI 企業: トップ 12 のリーダー

2022 年 11 月に OpenAI が ChatGPT をデビューさせたとき、世界は永遠に変わりました。これは人工知能の歴史における大きなマイルストーンです。 2015 年に 10 億ドルのシード資金で設立されたサンフランシスコを拠点とする OpenAI は、OpenAI に 130 億ドルを投資した Microsoft とのクラウド パートナーシップの恩恵を受けています。 OpenAI はその成功に満足せず、すぐに GPT-4 を立ち上げました。 同社は、ユーザーのテキストプロンプトから芸術的な画像を作成する Dall-E も提供しています。

2009 年に設立された C3.ai は、「AI ベンダー」と呼ぶことができる新種のベンダーの一部です。 AI に移行した従来のテクノロジー企業ではなく、AI ソリューションを企業に販売するために特別に設立された企業です。 同社はターンキー AI ソリューションの豊富なメニューを提供しているため、企業は複雑な構築をせずに AI を導入できます。 クライアントには、AI を使用してシステム障害を予測する米空軍や、AI を使用して広大なインフラストラクチャ全体の機器を監視するシェルが含まれます。eWeek 特集: C3.ai 対 DataRobot: トップ クラウド AI プラットフォーム

2011 年に設立された H20.ai も、企業に AI ソフトウェアを提供するという使命を持ってゼロから設立された会社です。 H20 では「AI の民主化」に焦点を当てています。 つまり、これまで AI は少数の人しか利用できませんでしたが、H20 は社内に AI に関する大きな専門知識を持たない企業でも AI を実用化できるよう取り組んでいます。 AI ミドルウェア、アプリ ストアの AI、AI アプリケーションのソリューションにより、同社は H20 クラウドの顧客を 20,000 人と主張しています。eWeek ビデオ: AI とコンピューター ビジョンに関する H20.ai の Prashant Natarajan 氏

2012 年に設立された DataRobot は、「クラウドに依存しない」AI クラウドを提供しているため、すべてのクラウド リーダー (AWS、Azure、Google) と連携できます。 マルチクラウド アーキテクチャで構築されており、あらゆる種類のデータ プロフェッショナルがアクセスできる単一のプラットフォームを提供します。 その価値は、これらのデータ専門家にデータ分析のための詳細な AI サポートを提供し、データ分析と処理を大幅に強化できることです。 その成果の中には、機械学習モデルのより迅速かつ柔軟な作成が含まれます。eWeek 特集: DataRobot 対 H20.ai: トップ クラウド AI プラットフォーム

2012 年に設立された Snowflake は、次世代のデータ ウェアハウスです。 人工知能には、適切に準備、整形、処理された大量のデータが必要ですが、このレベルのデータ処理をサポートすることは、Snowflake の強みの 1 つです。 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 全体で動作する Snowflake のデータ クラウドは、データのサイロを排除してデータを最大限に収集し、処理することを目指しています。eWeek ビデオ: Snowflake の Torsten 氏が AI とデータの民主化について語る

2013 年に設立されたこの AI および機械学習プラットフォームは、データ専門家とビジネス専門家の両方がデータ モデルを作成できるようにすることでテクノロジーの民主化を目指しています。 Dataiku ユーザーは、共有可能なダッシュボードと組み込みアルゴリズムを使用して、機械学習または深層学習モデルを起動できます。 最も便利なのは、ユーザーがコードを書かずにモデルを作成できることです。

エンタープライズ グレードのデータ サイエンス プラットフォームである同社のプラットフォームには、コード不要の AI アプリ構築機能が含まれているため、技術者以外のユーザーでもソフトウェアを作成せずに作成できます。 また、コンテナ化されたアプローチを使用するノーコード MLOps ソリューションも提供します。 時代の兆しとして、ユーザーはビジュアル、コードベース、または自動化されたアプローチを使用してモデルを構築できます。 RapidMiner は 2007 年に設立され、2022 年に幅広いエンタープライズ テクノロジー サービスを提供する上場 IT 企業 Altair に買収されました。

2013 年に設立された Domino Cloud は、スケーラブルなエンタープライズ データ サイエンス開発をサポートする、フルマネージドの MLOps (機械学習オペレーション) 製品です。 特に企業顧客にとって、同社のオープンソース プラットフォームは生成 AI モデルを作成およびトレーニングできます。 Domino Data Lab は、より高速な開発環境を提供するために Nvidia と提携しました。eWeek ビデオ: Domino Data Lab の Jack Parmer が「Code First」データ サイエンスについて語る

2013 年に設立された Databricks は、AI および ML の導入に必要な柔軟なデータ処理をサポートするエンタープライズ AI クラウド プラットフォームを提供しています。 このデータ ソリューションは、人工知能の重要な構成要素であると考えてください。 Databricks は、無数のソースからデータを取り込んで準備します。 同社のデータ管理ツールとデータ ガバナンス ツールは、主要なクラウド プレーヤーと連携して動作します。 同社は、データ ウェアハウス (データが処理される場所) とデータ レイク (データが保存される場所) の統合を宣伝しています。eWeek ビデオ: Databricks の Chris D'Agostino が AI とデータ管理について語る

AI を推進する巨大テーマの代表的な例である Alteryx の目標は、AI モデルの構築を容易にすることです。 目標は、人工知能の導入に伴う複雑さとコーディングを抽象化することです。 このプラットフォームを使用すると、ユーザーはドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを使用してデータ ソースを自動モデリング ツールに接続できるため、データ プロフェッショナルは新しいモデルをより効率的に作成できます。 ユーザーは、視覚化されたデータ環境内のデータ ウェアハウス、クラウド アプリケーション、スプレッドシートからデータを取得します。 1997年に設立されました。eWeek ビデオ: データ分析の民主化に関する Alteryx の Suresh Vittal 氏

かつての競合他社である Hortonworks と合併した同社は、現在、Cloudera Data Platform とその Cloudera Machine Learning ソリューションを提供しており、データ専門家が統合プラットフォームで共同作業して AI 開発をサポートできるようにしています。 ML ソリューションは、データの準備と予測レポートを実行します。 新しいトレンドの一例として、Cloudera は「ポータブルなクラウドネイティブ データ分析」を提供しています。 Cloudera は 2008 年に設立されました。 ホートンワークスは2011年に設立されました。eWeek ビデオ: Cloudera のロードマップについて語る Cloudera の Ram Venkatesh

こちらもご覧ください: ジェネレーティブ AI スタートアップ

そして: 最高の機械学習プラットフォーム

AI の先駆者たちがさまざまなグループであるとすれば、この AI の先見の明を持つグループは、さらに幅広い方向性を組み合わせて進んでいます。 これらの AI スタートアップ企業はエッジに近く、想像しながらも新しいビジョンを構築しており、生成的な AI 環境をリアルタイムで発明しています。 これまでのどのテクノロジーよりも、AI の成長に向けたロードマップは存在しません。にもかかわらず、これらの生成 AI スタートアップ企業はフルスピードで前進しています。

現在、DALL-E や GPT-4 などの生成 AI プラットフォームは、ユーザーのテキスト プロンプトに応じて画像や記事を作成します。 アデプトは次のステップを構築中です。 テキスト プロンプトに基づいて一連の複雑なコマンドを実行する、本格的なデジタル アシスタント、つまり「みんなの AI チームメイト」を作成しています。 たとえば、「これを顧客を販売機会に変換します」というプロンプトを入力すると、Adept デジタル アシスタントがさまざまなアクションを実行して販売を完了します。 Adept のプラットフォームは、理想的には、あらゆる API、ソフトウェア アプリ、Web サイトを人間と同じように使用できるようになります。 Adept は 2022 年設立の新興企業ですが、すでに 4 億ドルの資金を集めています。

ビデオの中の人物は現実ですか、それとも仮想ですか? Synthesia は AI を使用して、まるで人間であるかのように話したり表現したりするビデオ アバターを作成します。 AI 会社は、ユーザーがテキスト プロンプトを使用して仮想トーキング ヘッドを作成できるように、150 を超えるストック AI アバターを提供しています。 現実感を加えるために、眉を上げたり、うなずいたりするなどの顔のジェスチャーをアバターにカスタマイズできます。eWeek ビデオ: Synthesia CEO の Victor Riparbelli が AI とビデオ アバターについて語る

2019 年に AI 専門家のエリート グループ (そのほとんどが Google Brain の元研究者) によって設立されたこの生成スタートアップの目標は、人間と機械の間のより自然なコミュニケーションを可能にすることです。 Cohere は企業顧客向けに API 経由でアクセスできる大規模な言語モデルを構築していますが、これは明らかに儲かる新しいニッチ市場です。 資金が流入し、同社の評価額は現在約 20 億ドルとなっており、Google は Cohere と提携して、インフラストラクチャの徹底したサポートを提供しています。

Abacus プラットフォームは、クライアントが既存のデータ ソースを補完する合成データを作成できるようにする生成 AI サービスを提供します。 合成データは、実際のイベントの代わりに人工知能によって作成されたデータです。 機械学習モデルの構築に役立ちます。 2019 年に設立された Abacus は、Google Cloud、Azure、AWS などのデータ ソース間にパイプラインを作成し、ユーザーが機械学習モデルをカスタム構築して監視できるようにします。

Runway の 3 人の創設者は美術学校で出会い、そこでデジタル デザイン ソフトウェアに没頭していました。 同社の生成 AI プラットフォームはブラウザベースでプラグインを必要とせず、テキスト プロンプトから画像やビデオを作成します。 それを映画制作者の夢だと考えてください。それを想像できれば、ランウェイ プラットフォームはそれを実現するのに役立ちます。 ランウェイはすでに、2023年のアカデミー賞作品賞を受賞した映画『エヴリシング・エブリウェア・オール・アット・ワンス』で主要な製作クレジットを獲得している。

Openstream.ai は、急速に成長する会話型 AI 市場のプレーヤーです。 OpenStream.ai の Eva プラットフォームは、構造化データと非構造化データの両方を使用した高度なナレッジ グラフを活用します。 ソーシャル メディア ネットワークから収集されたデータは構造化されていないため、この組み合わせは重要です。 Openstream.ai は、この AI アーキテクチャを使用して、読解レベルを伴う NLU (自然言語理解) を強化します。

スタンフォード大学の元機械学習教授によって設立された Insitro の目標は、AI を使用して人間の生物学的パターンを分析し、創薬プロセスを改善することです。 創薬には莫大な費用がかかり、成功率も低いため、AI の支援が大いに必要とされています。 この開発を推進しているのは、データサイエンティスト、バイオエンジニア、医薬品研究者を含む同社の専門家からなる混合チームです。

農地の雑草を殺すために化学薬品を使う必要はありません。FarmWise の除草ロボットは AI とコンピューター ビジョンを使用して、除草剤を使わずに雑草を引き抜きます。 FarmWise マシンは多数のアームを備えたトラクターに似ており、同社がインテリジェント プラント スキャナーと呼ぶものを使用しており、インチ未満の精度で除草が可能です。

OpenAI の元シニア メンバー 2 人によって設立された、Anthropic の生成 AI チャットボットである Claude は、ユーザーの質問に対して詳細な書面による回答を提供します。 本質的には、ChatGPT の別のバージョンです。 しかし、ChatGPTの親会社であるOpenAIはMicrosoftから多大な資金提供を受けているのに対し、AnthropicはGoogleからの3億ドルの投資から恩恵を受けている。 Anthropic は、Claude は ChatGPT よりも有害な物質を生成する傾向が低いと主張しています。

こちらもご覧ください: 生成 AI の例

生成 AI は、ユーザーのテキスト プロンプトに基づいてコンテンツを生成できる人工知能の一種です。 生成 AI のメリットは顕著です。完成したエッセイ、興味深いグラフィックス、複雑なソフトウェア コードです。 最悪の場合、生成 AI は「幻覚」を起こす可能性があり、これは虚偽の情報、さらには中傷的な情報を作成することを意味します。 こうした課題にもかかわらず、企業は新しいテクノロジーに群がっており、私たちがまだ完全には予測できないレベルで大規模な混乱が起こることが予想されています。 一方、生成 AI スタートアップは毎日立ち上がっています。

また、生成 AI セクターでは、非常に激しい議論が巻き起こっています。これらの AI プラットフォームは、アーティストや作家の作品を含む、既存の素材の膨大なストアに基づいてトレーニングされています。 著作権の問題は何ですか? 生成 AI アプリケーションの出力を「所有」するのは誰ですか? これらは難しい問題であり、現時点では明確な答えはありません。

こちらも参照してください: ChatGPT と GitHub Copilot の比較

そして: ChatGPT 対 Google Bard

この生成 AI プラットフォームは、テキストをビデオに変換するスタジオです。 プロンプトをデジタル アバター付きのビデオに変換します。 マーケティング活動を支援するために、このソリューションは、ビデオを公開した後の支援活動のモニタリングを支援します。 Rephrase.ai は AI を使用して人々の顔のパターンを「学習」し、ビデオをよりリアルにします。

Midjourney は、自然言語のテキスト プロンプトから画像を作成する生成 AI サービスで、最も人気のある生成 AI ツールの 1 つです。 2022 年に設立され、驚くほど注目度の高いアートを生成するためにすでに使用されています。英国の出版物 The Economist が表紙画像の作成に使用し、コロラド ステート フェアが主催するデジタル アート コンテストで Midjourney の画像が最高の栄誉を獲得しました。

同社は、AI を利用して合成データを作成および形成することで、デジタル モデルの構築プロセスを高速化しています (合成データとは、モデルを満たすために大量に生成されるコンピューター生成データです)。 本質的に、Infinity は AI を使用して、Synthetic-Data-as-a-Service を提供しています。これは、今後数年間で非常に急速に成長するニッチ分野です。

誰が人間を必要としているでしょうか？ Podcast.ai は、生成 AI によって作成されたポッドキャストです。 各エピソードはリアルな音声モデルを使用して制作され、テキストはそのゲストに関するアーカイブ資料から抜粋されます。 同社はスティーブ・ジョブズの伝記と大量の関連資料をシステムに供給することで、スティーブ・ジョブズの「登場」を公開した。 実在のジョー・ローガンは「スティーブ・ジョブズ」にインタビューした。

元々は 10 代の若者を対象としたチャットボットの開発者であった Hugging Face は、事前に構築された機械学習モデルのリポジトリに進化しました。 現在、生成型 AI AI 分野の重要なプレーヤーとして、数千の企業が Hugging Face のプラットフォームを使用して AI ベースのアプリケーションを生成しています。 同社のモットーは「未来を築くAIコミュニティ」。

この真新しい生成 AI プラットフォーム (2022 年リリース) は、ユーザーのテキスト プロンプトに応答して画像を生成する安定拡散をサポートしています。 このソリューションは、オープンソースの生成 AI モデルに基づいて構築されています。 特に、Stability AI は、言語モデルのグループ全体である StableLM を提供します。 大規模な言語モデルが生成 AI のまさに基礎であることを考えると、安定性 AI は確かにこの新しいテクノロジーの開発において役割を果たしています。

MOSTLY AI は、合成データ分野に焦点を当て、生成 AI を使用して作成した合成データが実際の消費者データと同じように本物であると宣伝しています。 利点は、このデータには元のプライベート データが含まれていないため、プライバシーとデータ ガバナンスの標準に準拠していることです。 同社は銀行や保険など、さまざまな業界で事業を展開しています。

同社の Syntho Engine 2.0 は生成 AI を使用して合成データを作成し、セルフサービス プラットフォームを提供します。 Syntho は、プライバシーと GDPR 規制を尊重するデジタル ツインを構築するためのデータを作成します。 同社の目標は、消費者の機密データが保護されているにもかかわらず、データをより広範囲に共有できる「オープンデータエコノミーを実現する」ことだ。

ChatGPT と似ていますが、マーケティングに焦点を当てていますが、Jasper は生成 AI を使用してテキスト記事や画像を大量に作成し、企業のブランド構築コンテンツ作成を支援します。 AI ソリューションは、ブランドの一貫性を保つために、どんなにマイルドでもスパイシーでも、企業の「声」を作成することを学習します。 同社は、あらゆる市場セクターに現在焦点を当てている最新のニュースと情報を組み込んでいると主張しています。

Biomatter は生成 AI を活用して、合成生物学的材料、特に「健康と持続可能な製造用途のための」新しいタンパク質を作成します。 合成タンパク質を作成するためのこの技術は、まったく新しい特性と使用例を備えた新しい酵素を作成できることを意味します。 明らかに、これは、生成 AI が医療の将来においてどのように重要な役割を果たすかを示す多くの例のうちの 1 つにすぎません。

Google はインターネット検索ビジネスにおいて脅威にさらされるべきでしょうか? もしそうなら、生成型 AI プラットフォーム You.com (「あなたがコントロールする AI 検索エンジン」) が競争に加わる可能性があります。 You.com にクエリを入力すると、ChatGPT スタイルの Web サイトがリクエストに基づいてコンテンツを作成します。 実際の検索結果が必要なのは誰ですか? ところで、You.com のホームページは Google のホームページに非常によく似ていることに気づくでしょう。

コンピューターも近いうちに嗅覚をもつようになるようだ。 オスモは、シャンプーや防虫剤などのヘルスケア製品や消費者製品を改善することを目的として、香りのデジタル化と分析を行っています。 同社は、主要臭気マップと呼ばれる、香りの広大な「マップ」を作成しています。 香りを運ぶ分子は数十億個あると言われていますが、そのうちわかっているのは約1億個だけです。 Osmo は、生成 AI 作業に Google Cloud の AI プラットフォームを利用しています。

こちらもご覧ください: トップの生成 AI アプリとツール

そして: 生成 AI の利点

IT 専門家の間では、「すべての企業はテクノロジー企業である」という格言が流行しています。 テクノロジーの使用は現在、競争力を高める上で非常に重要な要素となっており、セクターに関係なく、すべての企業にとってテクノロジーの使用が中心的な焦点となっています。

さて、このことわざには「すべてのテクノロジー企業は AI 企業である」という言葉が加わりました。 これは、長らくレガシーなハードウェアやソフトウェアを販売してきた大手エンタープライズ技術ベンダーが、現在は人工知能にシフトしていることを意味する。 これらの大手ベンダーは、豊富な資金と最高の専門知識を活用して、AI ソリューションを開発したり、AI 企業を買収したりしています。

実際、これらの大手エンタープライズ企業は、ChatGPT が登場するずっと前から AI に投資してきました。 そのため、彼らのツールは DALL-E のような話題にはなりませんが、安定したレガシー インフラストラクチャを応答性の高い自動化された AI 主導のプラットフォームに進化させることができます。

OpenAI が ChatGPT をデビューさせてから間もなく、Salesforce は、同社が「世界初の CRM 用生成 AI プラットフォーム」と呼ぶ Einstein GPT をリリースしました。 OpenAI を活用したこのソリューションは、すべての Salesforce クラウドにわたってパーソナライズされたコンテンツを作成します。 たとえば、Slack で生成 AI を使用して、会話の要約や執筆のサポートを提供します。 また、Salesforce Ventures は、有望なスタートアップに投資するための新たな 2 億 5,000 万ドルの Generative AI Fund を発表しました。eWeek ビデオ: Salesforce のチーフサイエンティスト、シルビオ・サバレーゼ氏による会話型 AI についての説明

他の AI 強化製品の中でも、BMC の Helix ソリューションは、IT サービスおよび運用管理プラットフォームの一部として AI/ML ベースのインテリジェント オートメーションを使用しています。 同社は、ビジネス全体をサポートする AI に向けて進化している分野である AIOps ソリューション (IT 運用のための AI) も提供しています。 AI に大きく依存している同社のより大きな焦点は、自律型デジタル エンタープライズです。eWeek ビデオ: BMC CEO、Ayman 氏が DataOps と自律型デジタル エンタープライズについて語った

HPE の Greenlake は、ハイブリッド クラウドに重点を置いた IT-as-a-Service ソリューションです。 このオンデマンド プラットフォームの一部には、AI および機械学習ツールの迅速な導入を可能にする GPU 製品が含まれています。 HPE は、ヘルスケアから金融サービス、製造に至るまで、さまざまな業種向けの AI の提供に重点を置いています。eWeek ビデオ: HPE Greenlake SVP Keith White が IT セクターの変化について語る

デルの APEX ソリューションには、マルチクラウド管理と SaaS ベースの IT サービス パネルが含まれており、企業は不正行為の検出から自然言語処理、推奨エンジンに至るまで、AI ベースのツールを構築できます。 同社はまた、PowerEdge サーバーや PowerScale Storage などのハードウェアによって提供される AI サポートも強調しています。eWeek ビデオ: マルチクラウドの課題への対応に関する Dell APEX の Chad Dunn 氏

ERP の強みで知られる究極のレガシー ソフトウェア プレーヤーである SAP は、明らかに AI 時代に移行しました。 エンタープライズ AI ソリューションのメニューは、AI チャットボットから、企業が AI をエンタープライズ アプリケーションに組み込むのを支援するプラットフォームまで多岐にわたります。 SAP は、事前トレーニング済み AI モデルの提供において、大企業の顧客にとって特に重要なコンプライアンスと透明性を重視しています。eWeek ビデオ: SAP の Irfan Khan が「Analytics Everywhere」について語る

IT サービス管理 (ITSM) のエンタープライズ リーダーである ServiceNow AI 製品には、データ サイエンスの経験がなくても AI ツールの提供を可能にする予測分析プラットフォームが含まれています。 これは「テクノロジーの民主化」の一例であり、ツール作成の手段が技術者以外のスタッフにも開かれています。 ServiceNow は、自然言語処理ツール、ML モデル、AI を活用した検索と自動化も提供します。eWeek ビデオ: ServiceNow の Matt Schvimmer がクラウド移行の加速について語る

Broadcom はエンタープライズ IT 業界で独自のプロフィールを持っています。同社は半導体とエンタープライズ インフラストラクチャ ソフトウェアの両方を供給しています。 データセンターからワイヤレスまでの市場にサービスを提供します。 マルチクラウド分野でも活躍します。 この広範なアプローチに沿って、Broadcom は、特に生成 AI ビジネスにおいて、複数のレベルで AI 市場を促進しており、同社は 2023 年 3 月にその市場を 4 倍に拡大する予定であると発表しました。eWeek ビデオ: マルチクラウドの課題に関する Broadcom のガネーシュ ジャナキラマン氏

データ分析とビジネスインテリジェンスのリーダーであるSASのAIメニューは、機械学習からコンピュータービジョン、NLP、予測まで多岐にわたります。 注目すべきツールには、組み込み AI を使用したデータ マイニングや予測分析が含まれます。これにより、分析の柔軟性と範囲が向上し、分析プログラムが「学習」できるようになり、時間の経過とともに応答性が向上します。eWeek ビデオ: データとインテリジェントな意思決定に関する SAS の Katy Salamati

ロックウェルは、工場やその他の主要な生産施設を含む、急速に拡大する大規模産業オートメーション市場にサービスを提供しています。 エッジ コンピューティング導入の自動化を提供することに特に強みを持っています。 AI/オートメーション分野を席巻する強力なトレンドに合わせて、ロックウェルの FactoryTalk Analytics LogixAI ソリューションにより、技術者以外のスタッフも機械学習ツールにアクセスできるようになります。

企業顧客向けの初期の ETL (抽出、変換、ロード) ビッグデータ市場にサービスを提供するために 1993 年に設立された Informatica の現在の戦略には、AI を使用してデータ分析とデータ マイニングを改善し、競争力のある価値を得ることが含まれています。 同社の CLAIRE ソリューション (クラウドスケールの AI を活用したリアルタイム エンジン) は、メタデータのリポジトリを使用して AI と ML の開発を促進します。

InfoSys は、AI および自動化コンサルティングを提供し、オーダーメイドの AI プラットフォームを作成し、事前構築されたコグニティブ モデリング ソリューションを提供するソリューションとして、AI および自動化サービス チームを宣伝しています。 これらには、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) ツールや AI チャットボット モデルが含まれます。 同社はインテリジェント オートメーションのリーダーとみなされています。eWeek ビデオ: Infosys Consulting CEO の Andrew Duncan がテクノロジーの逆風について語る

こちらもご覧ください: クラウドと AI の組み合わせ: テクノロジーの革命

関連トピック:AI 市場: 概要

ロボット工学とオートメーションの分野は、AI が実用的なビジネス ソリューションになるずっと前から存在していました。

しかし、ロボット工学の初期の使用 (特に自動車工場) は、同じ作業を繰り返し実行するようにプログラムされた単なるデバイスでした。

最近開発された RPA (ロボティック プロセス オートメーション) の分野では、AI が最大限に活用されています。 RPA ベンダーは、日常的なオフィス生産性タスクを学習して自動的に実行する AI ベースのソフトウェアを開発しています。 たとえば、週次レポート用のファイルを収集する必要があるオフィス マネージャーは、そのルーチン タスクを実行するために RPA 自動化をセットアップして、より価値の高い仕事に集中できるようにします。

多くの大企業 (特に SAP、ServiceNow、IBM) が全体的なポートフォリオの一部として RPA を提供していますが、次のベンダーは生産性を向上させるインテリジェントな自動化の作成に特化しています。

こちらもご覧ください: ロボット工学のトップ スタートアップ

RPA 市場のリーダーとして一般に認められている UiPath は、API 統合、インテリジェントなテキスト処理、ローコード アプリ開発など、幅広いビジネス自動化ツール スイートを提供しています。 同社のマーケットプレイスプラットフォームは、「ドキュメントからのデータ抽出」から「OpenAI」、「Microsoft Office 365」まで、事前に構築された自動化の広範なメニューを提供している。

極めて重要なクラウド ネイティブ エコシステムのプレーヤーであるオートメーション エニウェアの AARI ツールは、技術者以外のスタッフでもワークフローの自動化を作成できるようにすることで、自動化の民主化に貢献します。 同社は2021年にプロセスインテリジェンスベンダーのFortressIQを買収してツールセットを拡張したが、これはRPA市場がより高度な自動化に向けて進化する中でオートメーション・エニウェアに利益をもたらすはずだ。eWeek ビデオ: Automation Anywhere CEO の Mihir Shukla がインテリジェント オートメーションについて語る

2022 年に金融サービス ソフトウェア ベンダー SS&C に買収された Blue Prism は、その戦略を RPA からビジネス自動化全体に拡大したようです。 これは、より包括的な自動化への業界の移行と非常に一致しています。 AI が賢くなるにつれて、RPA システムはさらに多くのことを実現します。 Blue Prism オファリングには、ML 意思決定とプロセス オーケストレーションを実行するツールが含まれています。

EdgeVerve は、最も重要で一般的に必要とされるビジネス分野でのワークフローを高速化するために、プレハブ自動化の拡大するメニューを企業クライアントに提供しています。 製品には、銀行向けの Finacle Treasury が含まれます。 TradeEdge はサプライチェーン管理用です。 他の RPA 分野と同様に、EdgeVerve はデジタル変革をサポートするために自動化機能を進化させています。つまり、私たちはオフィス自体が稼働する世界に向かっています。 Infosys は 2014 年に EdgeVerve を買収しました。

RPA ソフトウェア プラットフォームは、AI 搭載ソフトウェア ロボットとしても知られる「デジタル ワーカー」を作成します。 WorkFusion はこれに基づいて、6 人のデジタル スタッフ ペルソナを含むプラットフォームを構築します。 仮想ワーカーの各カテゴリは、最も一般的な自動化シナリオおよび/または重要な自動化シナリオに対応しています。 WorkFusion は金融分野で強い存在感を持っています。

コールセンター市場の強力な競争相手である NICE の RPA ソリューションは、顧客対応の一連のサポート機能に対応しています。 重要なのは、そのツールセットには音声分析と感情分析が含まれており、電話をかけてきた人の感情を（ある種）理解できるため、小売環境にとって非常に重要です。 これは、エージェントがそれに応じて対応するのに役立ちます。このタイプのセンチメント分析は、AI 市場で特に注目されている分野です。 また、同社の NEVA Discover ツールは、潜在的な自動化の ROI を計算することを目的としています。

企業がより完全に自動化された環境に向けて成長しようとする中、ペガシステムズの RPA アーキテクチャもそれに追いつき、リアルタイム データを使用して自動化された顧客対話をガイドする戦略を採用しています。 同社は、顧客が行動する前に顧客の意図（購入の可能性から差し迫ったキャンセルまで）を読み取る能力を宣伝しています。 全体として、同社の戦略は、ますます包括的な自動化をサポートするための拡張性の向上を目指しています。

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そして: 最高の機械学習プラットフォーム

私たちはソフトウェアをクリックするだけではなく、ソフトウェアと対話したいのです。ソフトウェアを制御するためのより簡単で自然な方法が必要です。 会話型 AI 機能を備えたソフトウェアはまさにこれを可能にします。 人間の言葉を理解し、模倣します。

会話型 AI は、人間の音声の特異性をコンピューター コマンドに変換することに重点を置いた AI のサブセクターである自然言語処理を利用しています。 これには数多くの利点がありますが、大きな利点は次のとおりです。会話型 AI により、技術者以外のスタッフも AI を使用できるようになります。 プログラマーや専門家は必要ありません。誰でもご参加いただけます。

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会話型 AI のトッププレイヤーと考えられている Kore.ai のノーコード ツールセットを使用すると、技術者以外のスタッフでも多用途で堅牢な仮想アシスタントを作成できます。 この「自分で構築する」という考え方は、AI チャットボット分野の主要なテーマです。 同社は、広範な NLP ソリューションでも知られています。

会話型 AI ベンダーの中核となる製品は、コールセンター エージェント (またはその他の音声ベースの顧客担当者) のパフォーマンスを向上させるツールです。 この市場にサービスを提供するために、Cognigy.ai は Cognigy Agent Assist を提供します。 同社は、ユーザーが状況に応じて新しいボット アシスタントを作成できるようにする分析ツールとローコード プラットフォームも提供しています。

Amelia のインテリジェント エージェントは、本質的に AI チャットボット テクノロジーの最先端である高度な自然言語理解 (NLU) 機能を活用しています。 NLU テクノロジーにより、仮想エージェントは感情分析を使用できるようになり、営業担当者が発信者の感情を監視するのに役立ちます。 これは会話型 AI 市場の最先端のフロンティアです。

OneReach.ai は、会話型 AI 市場の主要なトレンドの一例であり、同社はそのサービスを狭いコールセンター中心から全社規模の「AI ベースの仮想スタッフ メンバー」へと進化させています。 この傾向の結果、会話型 AI 企業が本格的なデジタル チーム メンバーを輩出し、会話型 AI 部門が RPA 部門と合併しつつあります (上記参照)。

ヘルスケアに焦点を当てた会話型 AI の背景を持つ Avaamo は、さまざまな業界セクターにわたってその範囲を拡大しています。 今後を見据えて、この SaaS ベンダーは、「企業向けの次世代アシスタント」を宣伝する自社の AvaamoGPT 生成 AI ツールへの早期アクセスの待機リストを設定しました。

直感的なユーザー インターフェイスを備えた Yellow.ai の製品には、会話型 AI エージェントを導入するための既成モデルが含まれています。この種の使いやすさは、会話型 AI 市場において最優先事項です。 サードパーティ機能の統合を支援するために、Yellow.ai は顧客が特定のタスク用にサードパーティ ツールを選択できるマーケットプレイスを構築しました。

Boost.ai は、展開を迅速化するための高度なチャットボット オーケストレーション ツールのフル メニューを提供します。 コールセンターの担当者が顧客との通話のパフォーマンスを向上できるように、Boost.ai はサポート データの大規模なリポジトリをエージェントに提供します。 同社は、ハイブリッド NLU (自然言語理解) テクノロジーにより仮想エージェントの品質が向上すると主張しています。

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そして: 自然言語処理のトップ企業

AI ヘルスケア企業は、AI と生成 AI によってもたらされる 2 つの重要な利点によって奨励されています。 まず、人工知能は医療専門家の能力を大幅に拡張し、より良いツールは文字通り死活問題です。 さらに、AI は医療分野にはびこる官僚主義の合理化にも優れており、時間とコストを節約します。 派手ではないが、AI の進歩を強力に推進するヘルスケアに注目してください。

AI のサポートにより、CloudMedX はデータを収集し、患者のポートレートを作成します。その目的は、中核となる予測分析を改善して、より良い医療結果を生み出すことです。 同社が求めるリスク基準の中に、同社の AI ベースのデータ処理の目的は、特定の処置に基づいて患者が医学的問題のリスクをどの程度高めるかを評価することです。

Nvidia に関する興味深い事実: AI の世界を深く掘り下げると、Nvidia に何度も出会うことができます。 良い例は、有名な医療機器メーカーである Medtronic で、同社の Genius AI ソリューションは結腸内視鏡検査におけるポリープの検出を強化しています。 同社は Nvidia と提携して、AI を使用して診断と治療のためのさまざまな次世代ツールを作成しました。

同社の Enlitic Curie プラットフォームは、人工知能を使用して、より良い医療サービスにおけるデータ管理を改善します。 目標は、データをより正確で有用かつ均一にし、医師や他の医療専門家が患者ケアに関するより良い意思決定を行えるようにすることです。

このバイオテクノロジーの新興企業は、2017 年にスタンフォード大学からスピンアウトされ、AI を活用して細胞を検査および分類しています。 Deepcell テクノロジーは、形態学 (部品の形状と配置の研究) に基づいて生細胞を識別することで、より正確に診断検査を実行できます。

医療画像処理を強化するために、Arterys はクラウドベースの GPU プロセッサにアクセスし、心室を検査および評価する深層学習アプリケーションをサポートするために使用します。 この AI ベースの心室の自動測定により、医療専門家はより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

AI を使用してコールセンター サポートを提供する企業は数多くあります。 Corti の専門分野はヘルスケア分野です。 医療分野向けの音声仮想アシスタントを提供するために、同社のソリューションは医療従事者との膨大な時間の会話でトレーニングされています。 このソリューションは、他のタスクの中でも特に、遠隔医療センターへの通話に対する QA をサポートできます。

医療画像ベンダーである Butterfly Network は、AI をさまざまな方法で活用しています。 2022 年、Butterfly Network は、超音波技術の使用をサポートする FDA 認可の AI ソフトウェアをデビューさせました。

同社は 2023 年に、深層学習技術を使用して肺の健康状態をより迅速かつ完全に評価する AI 対応肺ツールの FDA 承認を取得しました。

Owkin は AI を使用して、さまざまな疾患に対するより優れた薬剤ソリューションの開発における予測分析を推進しています。 おそらく最も注目に値するのは、同社のプラットフォームがデータ サイエンティストと学術研究者の間のコラボレーションを促進していることです。 この開発を支援するために、Owkin はフランスの多国籍製薬会社サノフィから大規模な投資を受けています。

2023 年 1 月に複合企業 GE から独立した GEHealthcare は、Edison AI Orchestrator と呼ばれるプラットフォームを構築しています。 Edison は、AI 対応の臨床アプリケーションを GE デバイスと非 GE デバイスの両方で放射線医学に完全に統合し、医療上の意思決定の質を高めるように設計されています。 さらに同社は、AIヘルスケアの拡大を支援するために元Amazon機械学習幹部を雇用した。

AI ベースの超音波ガイド ソフトウェアのメーカーである Caption Health のソフトウェアは、超音波検査をより効率的にします。 この小さな会社は、成長のためにさらに多くのリソースを獲得しているところです。2023 年 2 月に、新しく設立された GEHealthcare (上記を参照) が Caption Health を買収すると発表しました。

老舗の大手医療機器メーカーである Stryker は、2021 年に AI 企業 Gauss Surgical を買収し、自社の製品全体に AI をより広範に導入することに積極的に取り組んでいます。 その注目すべき製品には、数多くの医療処置を支援できる AI ベースの Stryker Mako ロボットがあります。

「心臓発作のない世界を作る」というクリアリー社の野心的な目標に貢献するため、同社の人工知能プラットフォームは非侵襲的な血管造影を実行して、患者の心臓病のリスクを判断するプラークレベルを評価します。 クリアリーのアルゴリズムは、検査画像が詰まった広範なデータベースをマイニングし、患者と病歴記録を比較します。

ClosedLoop.ai のデータ サイエンス プラットフォームは、AI を活用して医療環境を管理および監視し、ネットワーク外の使用を減らすために臨床文書の改善に取り組み、入院および再入院のパターンを予測します。 印象深いことに、同社は 2021 年の CMS 人工知能健康アウトカム チャレンジで優勝しました。

Oncora Medical の機械学習ソフトウェアは、医療従事者によるデジタル アシスタントのような多数の管理タスクをサポートします。 文書作成を支援することで医師の時間を効率化します。 また、すべてのメモとレポートも保存されます。 医療提供者に追加の関連メモを要求します。 また、臨床用途や請求書発行に必要なフォームを作成します。

医薬品開発のプロセスは歴史的に遅くて煩雑であり、新薬を開発するために化合物を適合させるのに何年もかかることがよくありました。 Atomwise は、深層学習ベースの発見エンジンを使用してその膨大なデータベース (同社によれば 3 兆の化合物) をふるいにかけ、生産的な一致を見つけることで、これを飛躍的にスピードアップすることを目指しています。

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そして: トップ AI スタートアップ

金融サービス企業が人工知能を積極的に採用していることは明らかです。 バンク・オブ・アメリカは、投資コミュニティに向けた息を呑むようなメモの中で、「AIは新しい電力だ」と述べた。 ウェルズ・ファーゴは、Fargo (Google AI を搭載) と呼ばれる新しい AI チャットボットを開発しています。 JPモルガンには独自の人工知能研究部門がある。 Visa は、すべての大手金融会社と同様に、不正行為と戦うために AI を広範囲に使用しています。 そして、誰もが数え切れないほど多くのフィンテック企業が AI の時流に飛び乗っています。

詳細については：クラウドと AI の組み合わせ: テクノロジーに革命を起こす

Capitol One は、金融機関が人工知能を活用するさまざまな方法を見つけていることを示す代表的な例です。 金融会社の多くの AI への取り組みには、説明可能な AI (融資承認プロセスの透明性を実現)、異常検出 (不正行為との戦いに役立つ)、NLP (顧客サービスのための仮想アシスタントの改善) が含まれます。

Mastercard の一部門である Brighterion は、Mastercard の AI ニーズに応え、他の企業にも AI サービスを提供しています。 Brighterion の AI Express は、金融サービス企業のニーズに合わせてカスタマイズされた AI ソリューションを提供します。 Brighterion は、「6 ～ 8 週間で本番環境に対応できるカスタム AI」を宣伝しています。

「世界で最も難しいデータ サイエンス トーナメント」として宣伝している Numerai の AI 対応オープンソース プラットフォームは、データ サイエンティストが株式市場の傾向を予測し、それが正しければ利益を得る方法を提供します。 このビジネス モデルには、機械学習モデルを使用して金融のメガトレンドを予測することが含まれます。 同社は、Coinbaseの共同設立者であるUnion Square Venturesによって支援されています。

AI を活用して事実上あらゆる金融取引をサポートできる例として、Skyline AI は独自の AI ソリューションを使用して商業用不動産をより効率的に評価し、この迅速な洞察から利益を得ることができます。 AI 主導の不動産分野の競合企業には、Business Intelligence Group AI Excellence Award を受賞した GeoPhy や Cheere などがあります。

金融サービス企業には常に消化しなければならない指標とデータポイントの海があるため、AI ベースの自動化の必要性は金融分野で非常に高まっています。 Ocrolus を使用すると、財務文書分析を自動化することで、銀行やその他の金融機関が詐欺行為と戦うことができます。 重要なのは、Ocrolus の人間参加型ソリューションは、人間の経験を文書認証の中核要素として維持していることです。

Googleの親会社AlphabetはAlphaSenseに1億ドルという巨額の投資を行い、2011年設立の同社の価値を18億ドルと評価した。 AlphaSense は、収益性の高いビジネス データ市場で、ブルームバーグのような大手企業と競合しています。 AlphaSense の AI を活用した取り組みの 1 つとして、同社は財務報告書を要約して顕著なデータ傾向をより迅速に明らかにできるソリューションを開発中です。

Zest は AI を使用して、信用履歴が限られた借り手に関連する大量のデータを選別し、貸し手がこの限られたデータを使用して意思決定できるよう支援します。 特に自動車融資市場に役立ち、信用度をより正確に定量化することで引受会社の損失を約 25% 削減できると同社は主張している。

同社は AI を使用して 0 から 1,000 までの「スコア」を作成し、金融分野での不正行為と闘います。 金融不正行為と闘うために AI を導入する傾向が業界を席巻している中、Signifyd は取引の承認を増やし、誤った拒否を劇的に減らすことで自社を差別化していると主張しています。

売掛金自動化ソフトウェア分野の主要企業である High Radius ソリューションは、機械学習を使用して、支払いと請求書発行の照合や与信限度額の割り当てなどの労働集約的なタスクを支援します。 同社はシティバンク、バンク・オブ・アメリカ、SAPと提携しています。

関連トピック:AI 市場: 概要

そして: トップ AI ソフトウェア

教育における AI の大きな期待の 1 つは、生徒の成績を著しく向上させる 1 対 1 の個別指導とコーチングを提供することです。 これが完全に成熟すれば、AI「教師」が人間の家庭教師よりもはるかに低コストで授業を提供するようになるだろう。 AI のもう 1 つの用途: 教師をサポートし、授業計画やその他の教育リソースを迅速に作成できるようにします。 いずれにせよ、AI の使用方法を学ぶことは、AI が仕事や文化のあらゆる要素に組み込まれるため、学生にとって中心的なスキルとなるでしょう。

詳細については、「最高の機械学習プラットフォーム」を参照してください。

K-12 市場に焦点を当てたカーネギーの MATHia with LiveLab は、高度な AI 学習アプリとしてよく知られています。 このアプリは、AI を活用した認知学習システムを使用して数学教育をサポートし、生​​徒に最適なペースで学習できる 1 対 1 の対話を提供します。

この英国に本拠を置くこの教育プラットフォームは、神経科学を利用して、高校や大学のさまざまな主要トピックにおける学習の強化を可能にします。 Century Tech は、Netflix や Amazon のようなアルゴリズムを使用して、これまでの学生の経験と、最適な教育の進歩のために次に焦点を当てるべきことに一致させます。 さらに、このプラットフォームは反復的な教育タスクの一部を軽減するため、教師は生徒に集中してより多くの時間を費やすことができます。

同社の「適応型」AI テクノロジーはその名前に引用されています。 スタンフォード大学の卒業生 2 名によって設立された Kidaptive のアダプティブ ラーニング プラットフォームは、次世代テクノロジーを多用しており、マルチテナントのクラウド展開を使用し、Hadoop によってサポートされています。 ソリューションには、「遊び心あふれる子ども全体の発達」をサポートする Learner Mosaic や Leo's Pad が含まれます。

2021 年にタイム誌の最優秀発明賞を受賞したアミラは、AI を活用したゲーム化された学習環境を使用して読解力を向上させています。 アミラがリアルタイムでサポートを提供する中、子供たちは声を出して読みます。 このソリューションには、励ましを与えるなど、若い読者を指導するための複数の個別指導テクニックが含まれています。

外国語習得の指導でよく知られている (月間ユーザー数 5,000 万人だそうです) Duolingo は、OpenAI の GPT-4 を使用して言語学習者との自由な会話を生み出し、ネイティブ スピーカーとチャットするような体験を再現しています。 同社の印象的な証拠は次のとおりです。OpenAI Web サイトには、Duolingo のケーススタディを詳しく説明するページがホストされています。

Cognii の VLA (仮想学習アシスタント) プラットフォームはリアルタイムで生徒と会話し、1 対 1 のコーチングを提供します。 選択問題形式の限界を超えて、幅広い会話を提供することを目指しています。 同社の NLP ツールは、生徒自身の言語スタイルに対応します。

STEM 分野の短い形式のレッスンに焦点を当て、Querium の StepWise AI 講師は、学生が困難なプロジェクトに取り組む際に継続的なフィードバックを提供します。 問題を検出し、パーソナライズされたサポートを提供します。 同社は「達人の知恵をベースにしたAI」を推進している。

中国に拠点を置く Squirrel は、人工知能を使用して学生の適応学習を低コストで推進しています。 その焦点は幼稚園から高等学校までの分野向けの個別指導です。 同社のエンジニアは、科目を可能な限り小さな部分に分割することに取り組んでおり、AI プラットフォームが各生徒がどこに助けを必要としているかを正確に理解できるようにしています。

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今日の AI サイバーセキュリティ企業のリストを作成する際の課題は、現在、すべての主要なサイバーセキュリティ企業が AI を使用していると主張していることです。 したがって、「AI サイバーセキュリティのトップ企業」のリストは、本質的には「サイバーセキュリティのトップ企業」と同じです。

問題は、業界の専門家から AI サイバーセキュリティの有効性について大きな疑問を聞いたことです。 これらの批評家は、ベンダーは AI について大騒ぎしているが、実際にはテクノロジーは未熟であると言っています。

この問題には議論の余地がありますが、確かに真実であることが 1 つあります。これらのセキュリティ会社の顧客にとって、それは非常に困難であり、不可能なのでしょうか? – 内部を見て、ベンダーの AI の深さと品質を完全に理解すること。

特定のベンダーの AI は、ウイルスがインフラストラクチャに浸透する前にウイルスをブロックするのに十分な予測分析を本当に実行できるでしょうか? かもしれないし、そうではないかもしれないが、こうした疑念があっても、ベンダーが自社の AI を宣伝することを、大いに妨げるものではない。

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CrowdStrike は、人工知能と自動化を多用してインフラストラクチャをパトロールし、管理者に脅威を警告するサイバーセキュリティの成長テーマである XDR (拡張検出と対応) を提供します。 CrowdStrike は、不足しているセキュリティ専門家の仕事を実行することでサイバーセキュリティのスキルギャップを埋めるために AI を使用するマネージド XDR システムの機能を推進しています。eWeek ビデオ: CrowdStrike の Amol Kulkarni 氏がサイバーセキュリティのトレンドについて語る

Zscaler は、ゼロトラスト アーキテクチャと呼ばれるサイバーセキュリティにおける強力な新興テクノロジを使用しています。ゼロトラスト アーキテクチャでは、企業のシステム内を移動する許可が厳しく制限され、区画化されているため、ハッカーのアクセスが大幅に減少します。 同社の AI モデルは、このゼロトラスト アーキテクチャを常に監視し、保護できるように、大量のデータでトレーニングされています。

電子メールの保護は、ちょっとした頭脳戦です。ハッカーは社内のすべてのスタッフに直接、欺瞞的なフィッシングアピールを送信できるため、誰かが攻撃を受ける可能性があります。 これに対抗するために、Abnormal は AI を使用してすべての従業員の典型的な行動を学習し (AI なしでは不可能です)、境界への悪意のある侵入をブロックします。 印象的なのは、セキュリティのリーダーである Crowdstrike が Abnormal に投資し、提携していることです。

Vectra の Cognito プラットフォームは、人工知能を使用して多角的なセキュリティ攻撃を強化します。 これには、拡張メタデータをデータ リポジトリと SIEM 境界保護に送信する Cognito Stream が含まれます。 もう 1 つは、サイバー攻撃を迅速に発見するために機能する Cognito Protect です。

Darktrace の Cyber​​ AI Loop は、連続ループ アーキテクチャを使用して、予防、検出、対応、修復の一定の流れを作成します。 AI 基盤が反復のたびに学習し、時間の経過とともにさらに強力なサイバー保護を提供するという考えです。 同社は、エンタープライズ環境における「あらゆるマイクロインタラクションを学習する」という AI の自己学習能力を強調しています。

現在の AI のハイプ サイクルよりずっと前から AI ベースのサイバーセキュリティのリーダーであることは明らかですが、英国に本拠を置くこの企業は、はるか昔の 2017 年に Sophos Artificial Intelligence を立ち上げました。この取り組みは、人間と AI の相互作用のための機械学習とデータにおける将来を見据えた進歩の開発に焦点を当てています。およびその他のセキュリティ用途。 ソフォスの豊富なツールセットは、エンドポイントの検出から暗号化、統合脅威管理まで多岐にわたります。eWeek ビデオ: ソフォスの CTO Joe Levy がサイバーセキュリティにおける AI について語る

今日の企業サイバー保護の中心は SOC (セキュリティ オペレーション センター) です。 フォーティネットの自動 SOC は、AI を使用して、従来の企業境界を迂回するように設計された悪意のあるアクティビティを見つけ出します。 この戦略は、クラウドからエンドポイントに至るまで、システム全体でセキュリティ ツールと緊密に相互運用することです。

高度な戦略を持つサイバーセキュリティ企業として高い評価を得ているパロアルトネットワークスの AI を活用した Prisma SASE (セキュア アクセス サービス エッジ) ソリューションは、Autonomous Digital Experience Management (ADEM) ツールと統合されています。 最終的な結果として、AI はヒューマン セキュリティ管理者がインフラストラクチャ全体の可観測性を実現できるように支援します。これはエンタープライズ セキュリティにとって重要です。

同社の Check Point Quantum Titan は、深層学習と AI を導入してフィッシングや DNS エクスプロイトに対する脅威の検出をサポートする 3 つのソフトウェア ブレード (ブレードはセキュリティの構成要素) を提供します。 同社は IoT にも注力しており、遠く離れたネットワークにある IoT デバイスを保護するためにゼロトラスト プロファイルを適用するツールを提供しています。

Blackberry の一部門である Cylance AI は、「第 7 世代サイバーセキュリティ AI」を宣伝しています。 クライアントが使用するライフサイクルが延長されているため、AI プラットフォームは数十億のサイバー脅威データ セットでトレーニングされています。 Cylance は、モバイルの資格を備えているため、急速に成長している分野であるモバイル IoT の世界におけるサイバーセキュリティの重要なプレーヤーです。

AIOps 分野のリーダーとみなされている BigPanda は、AI を使用してデータ変更とトポロジ (システムの部分間の関係) の間の相関関係を発見します。 このテクノロジーは可観測性をサポートするために機能します。 インフラストラクチャのセキュリティでは、可観測性を重視する傾向が強まっています。 基本的に、BigPanda は機械学習と自動化を使用して人間のスタッフの能力を拡張し、特にサービス停止を防ぎます。

Data Visor は AI を導入して、デジタル決済からフィンテック プラットフォームに至るまで、さまざまな取引タイプにわたる詐欺と闘います。 たとえば、トランザクションをリアルタイムで監視してクレジット カード詐欺をブロックし、不正な支払いと戦うために ACH および Zelle の支払いを保護します。 同社は 2020 年に Gartner によって「クール ベンダー」と呼ばれました。

詳細については、AI と ML を比較してください。

小売業における AI は通常、顧客エクスペリエンスをパーソナライズすることに重点を置き、サプライ チェーンを改善するための自動化とデータ分析のサポートにも重点を置いています。 小売における AI の役割を完全に説明するために、このセクションでは、AI を導入する AI ベンダーと大手小売業者の両方をリストします。 どちらのグループも、小売業における AI のさまざまな用途を生み出し、強化する上で重要な役割を果たしています。

この AI スタートアップの目標は、小売業界で最も問題となる質問の 1 つである、注文する最適な在庫量はどれくらいか? を解決することです。 この質問は、果物や野菜などの生鮮品の販売者にとって特に重要です。 シェルフ エンジンは、小売業者が最適な在庫レベルを保持できるように在庫プロセスを自動化するように機能します。これにより、顧客は必要なものを見つけることができ、店舗は最小限の廃棄物しか処理しません。

コンピューター ビジョンと人工知能を組み合わせた新興企業 Deep North は、小売業者が物理的な店頭での顧客の行動パターンを理解し、予測できるようにします。 同社は、この情報を使用して顧客エクスペリエンスを向上させ、売上を伸ばすためのソフトウェア ツールを提供しています。 同社は、AI が人間の行動のほぼすべての側面を分析するためにどのように進化しているかを示す一例です。

2019年、ファストフード大手は、数百のブランドと提携してきたAIを活用したパーソナライゼーションプラットフォームであるDynamic Yieldを買収した。 Dynamic Yield により、マクドナルドのドライブスルーでは、顧客の注文やその他の要因に基づいてメニューボードを迅速にカスタマイズできるようになりました。 同社幹部らはパーソナライゼーション技術により小切手の平均額が上昇したと主張したが、2022年にマクドナルドはダイナミック・イールドをマスターカードに売却した。 業界観察者らは、今回の売却は大手小売業者が自社でAIをサポートするよりも、専門企業からAIサービスを受けることを好むことを意味していると意見した。

Lowe's は、Nvidia の AI ベースの Omniverse テクノロジーを使用して、店舗の小売アシスタントが小売業者のデジタル データをすばやく確認して操作できるようにするデジタル ツイン展開を構築しました。 目標は、業務を合理化し、顧客サービスを向上させることです。 AI システムは、仮想 3D 製品カタログも強化します。

小売業界向けの AI ベンダーの代表的な例である Bloomreach のソリューションには、AI 主導の検索およびマーチャンダイジング ソリューションである Discovery が含まれます。 そして、消費者データ プラットフォームである Engagement。 多くの大企業には AI ツールセットを自社で開発する能力がないため、業界にサービスを提供するこのタイプのスタンドアロン AI ベンダーは繁栄する可能性があります。

コンサルティング大手アクセンチュアの ai.RETAIL ソリューションを使用すると、小売業者は AI を使用して、小売業者が大量に保有するデータを収益向上につながる行動に変えることができます。 この取り組みには、動的なマーチャンダイジング、よりリアルタイムで実用的なデータを店員に提供すること、小売トレンドを先取りするための予測的洞察を推進することが含まれます。

明らかに未来の波である Standard AI は、店内を閲覧している顧客がレジでの支払いを遅らせることなく選択して購入できる AI プラットフォームです。 その戦略は、ショッピング体験を合理化するために小売店に AI テクノロジーを導入する「自律小売」です。

最初の ChatGPT 対応アイウェアを待っていたのですか? もう待つ必要はありません。Edddie Baur と Nautica のブランド名で「スマート」アイウェアを販売する Innovative Eyeware は、メガネに話しかけると小さなスピーカーから応答を聞くことができる Lucyd というスマートフォン アプリを発表しました。 「ウェアラブル」分野には現在、「ヒアラブル」と呼ばれるニッチ市場がある。

AI を搭載した愛犬のコンパニオンであるこのボックス (平均的な犬の高さ程度) は、マシン ビジョンと機械学習を使用してリアルタイムでペットと対話します。 このデバイスはおやつを与えることもできるので、コンパニオンの犬の行動訓練の目標に役立つはずです。 同社は猫のための AI コンパニオンも計画しています。 猫の無頓着さを考えると、トレーニングモジュールはそれほど好評ではないかもしれません。

こちらも参照してください: ChatGPT: ChatGPT チャットボットについて

AI 分野のこれらの業界組織は、多くの重要な役割を果たしています。 何よりもまず、彼らは人工知能の規制を主張しています。 AI の急激な成長がビジネスと文化に大きな影響を与えることを考えると、これは非常に重要な焦点です。 これまで純粋な利益によって推進されてきたAIの成長に対して、私たちは社会としてどこまでガイドラインを課すことができるのでしょうか？ これらのグループは、AI の多様性を高めるようロビー活動も行っています。AI システムにはレガシー バイアスが組み込まれていることがわかっているため、これは不可欠です。 より包括的なシステムを作成するには、これを修正する必要があります。 さらに、これらの AI 組織は、テクノロジー全体の進歩を促進するために、ベンダー間の AI 開発をサポートしています。

1979 年に設立された AAAI は、AI の責任ある使用の促進、AI 教育の改善、AI の将来に関するガイダンスの提供に重点を置いた国際的な科学団体です。 人類の利益のための人工知能に対する AAAI リス AI 賞など、人間の生命を保護し向上させる AI の取り組みを促進するために 100 万ドルを提供する賞を含む、数多くの賞を受賞しています。

この非営利団体のモットーは、「AI、教育、コミュニティ主導のソリューションを活用して、ダイバーシティとインクルージョンを強化する」です。 AI4Diversity は、ソーシャル メディア インフルエンサーであり、Wand の AI エバンジェリストである Steve Nouri によって設立されました。 AI プラットフォームが作成者の偏見を永続させることがわかっていることを考えると、多様性と包括性に重点を置くことが不可欠です。

Hewlett-Packard Enterprise を含む大手エンタープライズ ベンダーのグループによってサポートされ、Nvidia などのスポンサーによって支援される AI インフラストラクチャ アライアンスは、「主要な MLOps ツール間のコラボレーションと相互運用性を促進し、CS (標準スタック) をより迅速に形成できるようにすることを目的としています」そして効果的に。」 この組織は、ユーザーが狭い独自のソリューションに閉じ込められないよう、オープン ソースおよびオープン コア ソフトウェアをサポートしています。

Google、Meta、Amazon、IBM、Microsoft などの巨大テクノロジー企業のコンソーシアムによって設立されたこの非営利団体の使命は、AI システムのベスト プラクティスを研究することです。 「AI コミュニティ全体から多様な声を集める」ことを目的としています。 AI に関するパートナーシップには、学界および企業からの 100 を超えるパートナーが含まれています。

2017 年に設立されたこのテクノロジー研究および擁護グループは、人工知能における黒人テクノロジー専門家の存在感を高めることに専念しています。 Black in AI は、「表現が重要」であり、AI アルゴリズムは差別の遺産を反映するデータに基づいてトレーニングされるため、AI 開発において黒人の声を促進することがテクノロジーの成長にとって重要であると述べています。

元々は人工知能シンギュラリティ研究所として知られていた MIRI は、「人間よりも賢い人工知能が確実にポジティブな影響を与える」ための研究を支援しています。 MIRI が投稿した最近の警告記事には、AI 開発を一時停止するだけでは十分ではありません。 すべてをシャットダウンする必要があります。

AI Now は、テクノロジー業界における権力の集中に対処するための政策研究を作成しています。 彼らの2023年の報告書「テクノロジーパワーとの対決」では、「ビッグテクノロジーにはAIは存在しない」とし、「重要な社会インフラとして人工知能を開発、普及させながら、少数の民間主体が国民国家に匹敵する権力と資源を蓄積している」と述べている。

英国政府の資金援助を受けているアラン ターニング研究所は、人工知能、社会、経済における重要な問題に取り組む研究を行っており、企業や公的団体と協力してその研究を差し迫った懸念に対処するために活用しています。 このグループが政府の資金提供を受けているということは、大きな疑問を引き起こします。AI セクターが社会利益のために働くことを促すグループに資金を提供するために、世界中でさらに多くの政府が参加することになるでしょうか。

AI はこの有名な非営利団体の多くの焦点の 1 つにすぎませんが、ロックフェラー財団は AI 分野で非常に積極的です。 中心的な焦点は、AI の責任あるガバナンスです。 彼らは、「AI+1: Shaping Our Integrated Future」と呼ばれるレポートを発行しました。これは、社会にポジティブな影響を与えるために機械学習を導入しようとする多様な専門家グループからの結論に基づいています。 さらに、財団は Black in AI への 500,00 ドルの寄付などの助成金も提供しています。eWeek ビデオ: AI と倫理に関するロックフェラー財団のジア・カーン氏

詳細については、「AI の歴史」も参照してください。

この AI 企業のリストは、明らかに部分的なポートフォリオです。 実際のところ、これは完全に捉えることができないほどの速さで通り過ぎていく何かのぼやけたスナップショットです。 生成 AI の状況は毎日、場合によっては 1 時間ごとに変化します。 私たちは毎朝、新しい投資、新鮮なソリューション、猛烈なペースで飛躍する驚くべきイノベーションを発表する多数の見出しで迎えられます。

人工知能の進歩は直線的ではありません。 AI テクノロジーの性質は本質的に指数関数的です。 今日の非常に洗練されたアルゴリズムは、これまで以上に多くのデータを消費し、学習するにつれて学習速度が速くなります。 人工知能のこの指数関数的な成長により、テクノロジーの影響を予測することが非常に不可能になります。これは、繰り返しになりますが、この大手 AI 企業のリストが予告なしに急速に変更されることを意味します。

投資が流入するにつれ、人工知能を推進する基盤テクノロジーはそれぞれ独自の革新のロケット弾を見せています。 機械学習、ディープラーニング、ニューラル ネットワーク、生成 AI – 大勢の研究者や開発者が、膨大な量の生成 AI のユースケースを作成しています。 このようなことは、善良な人々と明らかに良くない人々の両方によって、学術界や企業の世界中の施設で起こっています。 レースは始まっています。

過去数十年のテクノロジー ビジネスにおいて、既存の市場リーダーは革新的な挑戦者を観察し、脅威を察知し、彼らを買収し、高度なツールを自社のものとして販売し始めました。 AI セクターにおいて、既存企業に最も近いのはクラウド リーダーである AWS、Microsoft、Google です。 確かに、彼らはエキサイティングなイノベーターに投資してきました。Google は DeepMind を買収し、Microsoft は OpenAI を採用しました。

しかし、これらの巨人が直面している課題は、城壁の外の世界の動きがあまりにも速く、制御できないことです。 ああ、彼らは途方もない巨額の資金を世界中に分配することはできますが、最も潤沢な資金を持つクラウド巨人ですら、革新的な AI の挑戦者たちをすべて捕まえる余裕はありません。 医療分野の AI から教育分野の AI、そして拡大する AI ユースケースを追いかけるすべてのニッチ企業に至るまで、既存企業がすべてを支配することはできません。

要約すると、これらの AI 企業のライフサイクルは、デジタル変革というよりはデジタル革命です。 このリストの次のバージョンをもう一度確認してください。これは非常に生きた文書です。

世界の人工知能市場規模、2030 年までの予測。出典: Statistica。