人工知能(AI)は、動的なコンピューティング環境に組み込まれたアルゴリズムの作成と利用を通じて、人間の知能による情報処理を模倣するための基盤です。簡単に言えば、AIはコンピュータに人間のように考え、行動させることを試みています。
この目的を達成するには、主に3つの要素が必要です。
出力結果を人間らしくしようとすればするほど、より多くのデータと処理能力が求められます。
人間は、少なくとも紀元前1世紀から、人間の脳を模倣する機械を作るという可能性に関心を持っていました。そして現代になって、1955年にJohn McCarthy氏によって人工知能(Artificial Intelligence)という言葉が作られました。1956年、McCarthy氏と協力者たちは、「Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence」と題した会議を開催しました。この会議をきっかけとして、機械学習、ディープ ラーニング、予測分析が開発が始まり、現在は処方的分析が注目されています。また、まったく新しい研究分野であるデータ サイエンスも生み出されました。
現在、人間と機械の両方で生成されるデータの量は膨大です。データを使用して解釈し、データをもとに複雑な判断を下すには、人間の能力をはるかに超えています。人工知能はすべてのコンピュータ学習の基盤となる技術であり、将来的には複雑な意思決定をすべて担うと考えられます。例を挙げると、ほとんどの人は、○×ゲーム(三目並べ)に負けないための方法を理解できます。このタイプのゲームでは、255,168通りの手があって、そのうち46,080通りは引き分けになります。一方、500×1018(5垓)通りを超える手があるチェッカー(西洋碁)のチャンピオンになれる人はごくわずかです。コンピュータは、組み合わせと順列を非常に効率的に計算し、最良の判断を下すことができます。将来的には、AI(と機械学習の論理的な進化)およびディープ ラーニングが、ビジネス上の意思決定の基盤を担うことになるでしょう。
AIのユースケースは、金融サービスの不正検出、小売の購入予測、オンライン カスタマー サポートでの会話など、日常的なシナリオの中にも見られます。次にいくつかの例を示します。
NetAppは、ハイブリッド クラウド上のデータ管理に関するオーソリティとして、データのアクセス、管理、制御の価値を理解しています。NetApp®データ ファブリックは、エッジ デバイス、データセンター、複数のハイパースケール クラウドにわたって、統合されたデータ管理環境を提供します。あらゆる規模の企業が、データ ファブリックを通じて、重要なアプリケーションの高速化、データの可視化、データ保護の合理化、運用の即応性を実現できます。
NetAppのAIソリューションは、主に次のようなビルディング ブロックを基盤としています。
さらに、NetAppでは、ビッグ データ分析機能と人工知能をすでに製品やサービスに組み込み始めています。たとえば、Active IQ®では、数十億のデータ ポイント、予測分析、強力な機械学習を使用して、複雑なIT環境に対するサポートの推奨事項をお客様にプロアクティブに提供しています。Active IQは、お客様がさまざまなユースケース向けAIソリューションの構築に使用しているのと同じNetAppの製品とテクノロジで構築された、ハイブリッド クラウド アプリケーションです。
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