HCL Volt MX: 人工知能はアプリ開発プロセスをどう変えるか

2022/4/15 - 読み終える時間: 3 分

How Artificial Intelligence is Transforming the App Development Process の翻訳版です。

HCL Volt MX: 人工知能はアプリ開発プロセスをどう変えるか

2022年1月10日

著者: HCL Volt MX Team

人工知能と機械学習は、アプリ開発プロセスに強力な利益をもたらし、ワークスペースのデジタル変革における次の新しい段階の1つを示唆しています。

ハーバード大学の2人の教授が、人工知能が企業経営にもたらす可能性を詳細に説明した書籍『Competing In the Age of AI』は、驚くべき例から始まります。2014年に誕生したアント・フィナンシャル・サービス・グループは、その目まぐるしいビジネスサービスの数々に爆発的な成長を遂げ、2018年には評価額が1500億ドル（約12兆円）に達していました。

このような途方もない発展を、企業はどのようにして短期間で処理することができたのでしょうか。 人工知能を搭載したデジタルコアを中心に構築することで。

フォレスター社の調査によると、回答者の71％がAIによってビジネス効率が向上すると主張し、59％がスケーラビリティを向上させることができると答えています。

しかし、最近では潜在的な力をはるかに超えています。 現実のものとなっています。

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アクセンチュアの調査によると、経営幹部の84％が成長目標を達成するためにAIを活用しなければならないと考えており、すでにAIを戦略的に活用している企業では投資対効果が3倍と報告されています。 さらに、同じ調査では、同じエグゼクティブの4人に3人が、今後5年間にAIを適切に拡張できなければ、ビジネス全体がリスクにさらされる可能性があると考えていることが明らかになっています。

アプリケーションの設計と開発に最新のアプローチを取り入れることは、最高の効率と生産性で運営するだけでなく、明日のコアビジネスアプリケーションでイノベーションを推進し、優秀な人材を獲得しようと努力する企業にとって非常に重要です。

人工知能と機械学習はどのように関係しているのでしょうか。

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、しばしば同じ意味で使われますが、相互に関連するテクノロジーです。

AIとは、人間の行動を予測・シミュレートし、通常人間の知能や思考に関連するタスクを遂行するコンピューターシステムを構築する大きなプロジェクトを指します。

機械学習は、AIに含まれる多くの分野の一つで、特に、データを収集し、パターンを識別し、独自に、あるいは人間の助けを借りて意思決定を行うように設計されたコンピューター・プログラムを扱う。

多くの人工知能システムは機械学習によって支えられている。機械学習は、特定のタスクのためにプログラミングされることなく、それ自体でタスクを向上させることを目的としており、コーディングと分析の時間を無数に節約することができる。 機械学習ツールは、膨大なデータセットを実用的な次のステップのソリューションに変換する能力に基づいて、企業にとって最も需要の高いAI搭載ツールの1つです。

このようなソリューションはどこにでもあります。

SiriやAlexaのようなバーチャルパーソナルアシスタントは、機械学習AIを使用して、データの絶え間ない収集と適用を通じて、より良い対応方法を継続的に「学習」しています。

運転中のGPSをより早いルートに変更したり、ソーシャルメディアに投稿するときに顔を認識したり、スパムメールをフィルタリングしたり、検索エンジンの結果を絞り込んだりするのも機械学習です。

また、銀行が不正行為の可能性を判断する方法から、小売業者が顧客体験をカスタマイズする方法、さらには医療が患者に提供される方法まで、あらゆる種類の方法で日常生活に浸透しているのです。

AIの目的は、単純な学習によって反復作業を自動化することではなく、直感的に反応し、不器用な予測ではなく、蓄積された知識に基づく超特殊な洞察力を発揮することです。AIアルゴリズムは、データのパターンを発見し、規則性を突き止めることで、その時々に応じた予測や反応をする特定のスキルを身につけられます。

開発者とデザイナーはすでに、これらの技術を採用し、アプリ開発への適用方法を模索している先進的な企業にとって、時間の節約とコスト削減を実現する、非常に影響力のあるツールであると認識しています。

アプリ開発者が今後直面する課題

デジタルトランスフォーメーションによって企業が従来の仕事に取り組む方法が再編される中、アプリ開発の新しい手法によってAIが脚光を浴び、ソフトウェアの設計と提供へのAIの統合が進むことによるメリットが発揮されつつあります。 それが必要とされているのは、今日の開発者が生産に対する強いプレッシャーにさらされているからです。

今日の開発者は、さまざまな課題に直面しています。

• 複雑なウェブアプリケーションを制作・維持するための時間的なプレッシャー
• アプリのテスト、修正、更新にかかるコストの懸念
• さまざまなソフトウェアやデバイスを使用する多様な従業員や顧客基盤の相互運用性とインターフェースのニーズにマッチする
• パフォーマンスとデザインに対する期待の高まりに応え、レスポンシブなイノベーションを実現する。

デザイナーは、開発プロセスにおける現実的な圧力を考慮しながら、従業員や顧客のさまざまなニーズを満たすアプリを作るという要求のバランスを取らなければなりません。 しかも、進化し続けるダイナミックなプラットフォームで、カスタマイズ可能なコンテンツ制作を行うという、企業ならではの事情もあります。

企業がより迅速にアプリを拡張し提供できるようにするマルチエクスペリエンス開発プラットフォーム（MXDP）へのシフトは、アプリの構築方法にも反映されています。

開発者は、直感的なコラボレーションを可能にするさまざまなツールを使って、数日ではなく数時間で調整できる必要があるため、スピードと柔軟性が非常に重要です。

企業がアプリ開発にAIやMLツールを採用する理由

このような要求に応え、将来的に成功するために、企業はますますAIを業務に取り入れるようになっています。 このような採用の増加は、高品質の学習モデルへのアクセス、およびデータ管理のための時間とコストのかかるインフラストラクチャーへの投資から脱却する必要性によってもたらされています。

そして、導入のペースは増すばかりです。 最近のForbesの記事によると、半数以上の組織がAIテクノロジーと人材に50万ドルから500万ドルを費やすとされており、昨年より3分の1以上増加しています。

IDCによると、AI技術への支出は2023年までに980億ドルになると予測されており、2018年から2023年の間に年間約30%の成長率となっています。

企業は、開発のスピードアップ、効率的かつ安全な統合、スケーリングの容易さなどの理由から、AI技術に引き寄せられるようになりました。 AIアルゴリズムは、これまで開発者が何時間もかけて行っていた多くの骨の折れる作業を自動化し、より価値の高い作業に集中する時間を確保できます。

合理的なプロセスによるベロシティの向上

アプリの開発と普及の両方に速度を生み出すには、高速な設計プロセスが必要です。コンセプトからプロトタイプ、イテレーション、承認に至るまで、アプリ開発は最高の水準を維持しながら迅速に進める必要があります。AIを活用した機械学習により、設計ソフトウェアに新しいツールが組み込まれ、開発者はスピードと正確性を備えた創造とテストのための新たな自由を手に入れられます。

AIは、まったく新しいレベルでデータを収集・処理し、開発を自動化し、MLツールを活用します。 これらのツールは、才能ある開発者を脇に追いやるのではなく、より優れたソースコード解析、コード制作の自動支援、迅速なプロトタイピングを提供することで、開発者の能力を拡張しているのです。

AIによって支援される新しいローコードデザインソフトウェアは、デザイナーがインテリジェントなチャットボット、ウェアラブル、会話型アプリなどの様々な関連デジタル技術をより簡単に構築し統合することを可能にします。 このように、アプリ開発ソフトウェアは、質感の高い、インタラクティブでカスタマイズされたオンライン体験を受け入れている視聴者のニーズに対応しています。

そのため、多くのコーディングは依然として開発者による手間のかかる行単位の作業を必要としますが、AIを搭載したローコードソフトウェアは、高価な設計のボトルネックを削減しています。 これにより、時間とコストが削減されるだけでなく、開発者のエネルギーが、古いオンライン体験のメンテナンスではなく、新しいオンライン体験の絶え間ない革新に振り向けられるのです。

これには、MXDPのようなプラットフォームの開発、PWA（Progressive Web Apps）の活用、インテリジェント開発環境やOpenAIのようなデザインエコシステムの採用が含まれます。 これらのツールは、ビジネスの運営方法や顧客との関わり方を変えつつあります。

MLを利用したアルゴリズムやAIを利用した分析は、アプリがどのように利用され、どのように改善されるかを深く洞察するだけでなく、企業が革新的なシステムを設計する方法を変革する他のツールとも連携しています。 開発者はAIを利用して、現代のビジネス・エコシステムに適合するアプリを構築し、現代のビジネス・オペレーションの課題を解決しています。

企業のワークスペースに進行中のデジタル変革の次のステップは、人工知能と機械学習の継続的な統合です。

AIを軽視する抵抗勢力企業は、自らのリスクでそうしているのです。 AIを受け入れ、コアなビジネスオペレーションに統合しても、5年以内に1500億ドルの評価額にはならないかもしれませんが、変化の明確な兆候を無視すれば、5年後にビジネスオペレーションが成り立たなくなる可能性があるのです。

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