AI & 機械学習

IT 業界の予測: AI が夢の週 4 日勤務の実現に役立つ

2022年12月29日

Google Cloud Japan Team

※この投稿は米国時間 2022 年 12 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

編集者注: この投稿は Google Cloud のエキスパートが IT 業界の今後を予測しているシリーズの一部です。今後数年間の IT 業界の変化について予測した内容の一覧をご覧ください。

予測: AI は週 4 日勤務を実現するための主な原動力になる

企業による人工知能（AI）の利用はこの数年間で爆発的に増加しており、ビジネスのあらゆる面に及んでいます。この背景にある大きな理由の一つが、AI には、従業員、特に開発者の生産性を高める可能性があることです。実際、AI がもたらす生産性の向上により、2025 年までに AI によって開発者が 1 週間分の仕事を 4 日以内に完了できるようになる未来が見えてきています。

AI を本番環境に組み入れることは簡単ではありませんが、さまざまな面で効率性を高め、新しい機会を生み出すことができます。データの複雑さの管理から、AI のスキルギャップの克服、プロトタイプの本番環境への組み込み（および、その後の新しいユースケースの拡張）に至るさまざまなステップがあるため、これまで AI プロジェクトの運用開始には、数年とは言わないまでも、数か月単位の時間がかかっていました。

Google Cloud は、長年にわたる AI 開発の経験を活用して、運用の最適化から定型業務の自動化や顧客体験の向上まで、AI を活用した既存のさまざまな機会を企業が活用できるようサポートしてきました。

Google Cloud の AI プロダクトは、データから本番環境の AI までの道のりを可能な限り容易かつ合理的に進めるように設計されています。また AI プロダクトにより、生産性の向上、AI と ML を利用できるユーザーの拡大、組織の希少なデータサイエンスリソースのフル活用といった成果がすでに挙がっています。

現実の問題を解決する必要に迫られているものの、AI モデルを自ら構築する時間やリソースがない組織にとっては、すぐに使用できる API が手堅い出発点となります。たとえば、コールセンターチームは Contact Center AI により、同時に管理できる会話数を最大 28% 増加させて、エージェントのウェルビーイングを全体的に向上させています。ローカライズチームは、ドキュメントを 135 の言語に翻訳できる Translation Hub を活用し、最初の処理をほんの数秒で完了してから最終的なレビューを行うことで、翻訳に必要な時間を大幅に短縮できます。マーチャンダイジングチームや e コマースチームは、Recommendations AI により、顧客のコンバージョン数を 40% 増加させています。

Google Cloud は、Google Cloud によるすべての AI 研究、AI モデル、ML ツールキットをエンタープライズグレードのプロダクトとソリューションとしてお客様にご利用いただける方法を模索し続けています。たとえば、Vertex AI がリリースされてから、データサイエンティストは、モデルの管理、モニタリング、バージョン管理といった定型業務を自動化することで、エンタープライズグレードの機械学習（ML）モデルを 5 倍速く製品化できるようになりました。

そして、今年 Vertex AI Vision がリリースされたことで、この取り組みがもう一歩前進しました。これは、デベロッパーに、在庫管理、工場の安全対策、あるいは交通状況のモニタリング用のコンピュータビジョンアプリケーションを作成、デプロイ、管理するためのフルマネージド開発環境を提供するツールです。Google Cloud の内部調査では、Vertex AI Vision により、他の方法よりもはるかに少ない費用で、アプリのビルドとデプロイにかかる時間を週単位から時間単位に短縮できることがわかっています。

AI が皆様のビジネスに良い影響を及ぼしていること、そして皆様が新たに手に入れた時間を有効に活用されていることを知るのは、とてもうれしいことです。

データ分析と AI の運用化に関する Google Cloud の見解について詳しくは、Google Cloud Next ‘22 のセッション「What's next for data analysts and data scientists」（データアナリストとデータサイエンティストのための次のステップ）をご覧ください。