自然言語処理 (NLP)：人間の言語を用いながら、人間とインテリジェント・システム間での直感的なコミュニケーションを可能にします。NLPは、言語を処理することで、現代的な自動音声応答 (IVR) システムの利用を促進し、コミュニケーションを向上させています。チャットボットは、ビジネスにおいて最もよく見られるNLPの適用例です。
高度な仮想アシスタント：会話型AIエージェントとも呼ばれ、会話型ユーザー・インタフェース、NLP、セマンティック／ディープ・ラーニング手法が活用されます。高度な仮想アシスタントは、チャットボットを超えて進化したものであり、言動の傾聴と観察、データ・モデルの構築と維持、アクションの予測と推奨を通じて、これまで人間にしかできなかったタスクの支援や自動化を実現します。
コンピュータ・ビジョン (CV)：実世界の画像をキャプチャ、処理、分析することで、機械が物理世界から意味のある文脈情報を抽出できるようにするプロセスです。CV手法には、従来のMLへのアプローチとは異なるテクノロジ要件とインフラストラクチャ要件があります。CVは有機的な物体を識別する精度が高まっており、自律走行車、自律型ドローン、小売店の在庫確認の自動化といった応用の展開を支えています。
エッジAI：物理デバイスとデジタル世界の接点 (工場の床に設置されたセンサがインターネットに接続するポイントなど) に組み込まれたAI手法のことであり、自律的にデータを送信してサービスを要求できます。エッジAI、つまり末端にあるAIがモノのインターネット (IoT) を支えています。
モノのインターネット (IoT)：内部機能や外部環境を感知する、あるいはそれらと対話するためのテクノロジが組み込まれた物理的な物体 (モノ) をつなぐネットワークで構成されます。スマートフォンなどの汎用デバイスはIoTに含まれません。IoTの使用例は、スマート・プラグから無人車両まで多岐にわたります。IoTは、機能する上で幅広いITエンドポイントとゲートウェイに、そして、AIを推進するためにデータに依存しています。これは特に、リアルタイムな応答が求められる場合に言えます (自律走行車など)。
生成AI：成果物についてデータから学習し、オリジナルと類似性はあるもののそのまま繰り返すことのない、革新的なアウトプットを新たに生み出します。生成AIは、動画など新しい形態のクリエイティブなコンテンツを創造したり、医薬品からプロダクトの開発に至るまで、幅広い分野で研究開発サイクルを加速したりできる可能性があります。
シンセティック・データ：MLを通じて人工的に生成されるデータです。実データの統計的特性は反映されますが、そのデータの識別特性 (名前や個人情報など) は使用されません。有効なアウトプットを生成するには膨大な量のデータがAIに必要ですが、シンセティック・データは、機密データや個人情報を保護しながら、主要でない部分についてのシナリオを構築できる大規模なデータセットの重要な源泉になるでしょう。
詳細については、「未来のAIとAIテクノロジはどうなるか」も参照してください。