データ注釈を利用したAI/MLベースのアプリケーションは、業界全体でどのように顧客体験を向上させていますか？

公開: 2022-07-27

このパンデミックは、世界中の企業に技術的、ロジスティック的、および経済的な課題をもたらし、企業は適応するためにスクランブリングを余儀なくされました。混乱の中で、組織は接続を維持するためにGoogle Meet、Microsoft Teams、Zoomなどのビデオ会議プラットフォームに目を向けました。

人工知能（AI）や機械学習（ML）などの新世代のテクノロジーは、健康から教育まですべてを引き受ける人間の努力を補完しました。同様に、企業は、不確実な業界の変化の間も機敏性を維持するために、これらの次世代テクノロジーに目を向けました。

また、何らかの方法でAI/MLアプリケーションを使用しています。スマートフォンで1日を始めるときに、人工知能機能を自動的に使用します。指紋、虹彩、顔認識などの生体認証を介して、パスワードやピンを入力せずにロックを解除できます。また、AIによって制御されるパターンを使用してスマートフォンデバイスのロックを解除するオプションがあります。

その後、YouTubeのような他のアプリを開きます。そのレコメンデーションシステムはAIを使用して、あなたに最も適したコンテンツを提供します。 Webの閲覧中に取得するオートコンプリート機能と関連する検索結果は、AI主導です。

別の例を挙げてみましょう。誰かにテキストメッセージを送信するときに間違えた場合、エラーは何度も自動修正されます。誰に感謝するかがわかります。しかし、私たちが何らかの形で使用しているこれらのAIおよびMLアプリケーションに何が燃料を供給しているのか疑問に思ったことはありませんか？そうでない場合、私たちは答えるためにここにいます。データ注釈は、これらのアプリケーションを促進するプロセスです。

基本をクリアする

AI / MLベースのアプリケーションでデータを理解するには、教師ありトレーニングが必要です。環境内のさまざまなものを検出、識別、分類するのに役立つ、適切にラベル付けされたデータセットを使用して教える必要があります。したがって、データアノテーションは、AI/MLモデルに入力される入力データセットにタグとラベルを追加するプロセスです。

子供が木とは何かを教えられるように、スマートモデルは木とは何かを教えられなければなりません。それらには、ツリーが何であるかを示す正確にラベル付けされたデータセットを提供する必要があります。また、「木」ではないものを教える必要があります。ただし、スマートモデルで木の種類を区別したい場合は、さまざまな種類の木が何であるかを伝える必要があります。その場合、AI / MLモデルでのみ、ニームツリーかモミツリーかを分類できます。

簡単に言えば、AIとMLは、人間の脳と同じように、例を通して学習します。自然言語処理（NLP）モデルであろうとコンピュータービジョンベースモデル（CV）であろうと、データ注釈はそれらすべてを加速するプロセスです。正確にタグ付けされたデータセットは、機械学習アルゴリズムが設計されたタスクを学習、進化、効率的に実行するのに役立ちます。

AIの驚異

AIとMLは大きな可能性を秘めているため、さまざまな規模の企業がグローバルにAIとMLを採用しています。マッキンゼーレポートの調査結果：2021年のAIの状況は次のとおりです。「AIの採用が最も一般的なビジネス機能は、サービスオペレーション、製品とサービスの開発、マーケティングと販売ですが、最も一般的な使用例はさまざまな機能に及びます。」

さまざまな業界におけるAIとMLのいくつかの驚くべきアプリケーションのリストと、データ注釈がそれらのアプリケーションをどのように促進するかを次に示します。

健康管理

AIとMLを組み合わせると、ヘルスケア業界で多くのユースケースが見つかります。AIはヘルスケアセクターにとって恩恵であると言ったほうがよいでしょう。 X線、CT、MRI、超音波、PETスキャンなどの医用画像は、機械学習モデルをトレーニングするために正確にラベル付けされています。これらの医療注釈付きデータセットは、スマートモデルが以前のケースから学習し、新しいラベルのない画像について予測するのに役立ちます。これは、医療専門家が感染症や癌などのさまざまな種類の病気を診断するのに役立ちます。遺伝暗号、より迅速な創薬、歯科画像の間のリンク検出、骨折検出もこれによって可能です。

小売

AIは事実上拡大しており、小売部門も例外ではありません。小売業者は、運用コストを増やすことなく、スマート在庫管理、自動倉庫、および属性マイニングを介して効率を高めることができます。顧客体験を向上させるために、小売業者は、製造からアフターサービスの顧客サービスのやりとりまで、製品とサービスのサイクル全体でAIを使用しています。顧客は、セルフチェックアウト、製品の推奨によるパーソナライズされたショッピング、視覚的な検索の強化などを通じて、非常に高いレベルの快適さを体験します。これは彼らの現在の売上にも影響を与え、より大きな利益を生み出します。

eコマース

AI/MLはeコマースセクターに大きな影響を与えました。利害関係者は、買い物パターン、好みの製品、使用された支払い方法などに従って顧客を評価することにより、顧客をよりよく知るようになります。

企業は、顧客向けのショッピングの推奨事項をパーソナライズし、Natural Language Processors（NLP）モデルを使用して偽のレビューを検出することもできます。これにより、年間の結果が向上し、ROIが向上します。チャットボット、自動カスタマーサービス、ビジュアル製品検索、音声検索機能など、その他の高度な機能もすべてデータアノテーションを利用してプラットフォームに統合し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

ファイナンス

金融業界のリーダーは、人工知能と機械学習を使用して、顧客の獲得と維持を改善し、収益の創出を増やし、顧客関係を強化し、リスク管理を改善します。

仮想アシスタントまたはAIを利用したチャットボットは、24時間体制で機能し、消費者のクエリをはるかに効率的に処理するのに役立ちます。また、インテリジェントな会話で既存の顧客に製品をアップセルしてクロスセルし、複数の購入オプションを提供し、最終的には24時間365日利用可能なビジネスチャネルを作成できます。

教育

光学式文字認識（OCR）は、AIの驚くべき実世界のアプリケーションの1つです。学校/大学時代のMCQ解答用紙は、これらのデバイスを使用して分析されました。人工ニューラルネットワークのような次世代テクノロジーは、ダイナミックな体験を提供し、学生が勉強していることを楽しむのに役立ちます。

自然言語処理（NLP）は、機械学習における注釈のもう1つの驚異です。 NLPベースのモデルを使用すると、学生はコースの資料をある言語から別の言語に簡単に翻訳できます。その結果、言語の壁が取り除かれ、主題とコースの内容に、これらから多大な恩恵を受けることができる幅広い学生が簡単にアクセスできるようになります。

最終的な考え

データ注釈プロセスを利用したAI/MLベースのアプリケーションは、さまざまな業界や業種のビジネスに革命をもたらしています。マッキンゼーレポートからのデータ：2021年のAIの状態は、この声明を十分に裏付けています。「2021年の調査の結果は、AIの採用が着実に増加し続けていることを示しています。回答者全体の56％が、2020年の50％から、少なくとも1つの機能でAIの採用を報告しています。」

したがって、この新時代の革命に参加するには、企業はAIとMLのデータサポートを必要としています。専門家に相談したり、経験豊富な企業と協力したりすることで、高品質のラベル付きデータセットを一貫して取得できます。だから、これは行動するのに適切な時期です！