あなたはおそらくよく疑問に思っていたでしょう、“企業AIとは何ですか？ それは私の業務改善にどのように役立ちますか？”心配しないでください。このガイドは、あなたのすべての質問に答えることを目指しています。 

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エンタープライズAIは、人工知能や機械学習のような新しい技術を使用して、ビジネスプロセスを合理化し、より良い意思決定を推進するソフトウェアソリューションを指します。 

企業AI市場は今後成長すると予測されています（今後5年間で2047.9億ドルまで）、今はこの技術に投資するのに最適な時期です。 

この記事では、エンタープライズAIの利点と欠点についてすべて学び、市場での最良のソリューションのいくつかを発見します。 

さあ、掘り下げていきましょう！ 

エンタープライズAIとは何ですか？

企業AIとは、ビジネス機能、データ収集や分析を強化することを目的とした人工知能と機械学習に基づくソリューションです。

簡単に言うと、企業AIはあなたの会社の情報をすべて取りまとめ、それを最大限に活用し、誰でも理解しやすい形式で提示します。 その結果、従業員の生産性が向上し、自動化を通じてルーチン業務が効率化され、例えば顧客サービスやサプライチェーンの業務フローが向上します。 

ただし、企業AIは単独で機能するわけではありません。 自然言語処理（NLP）、機械学習、コンピュータビジョンなど、さまざまな技術を活用して課題を解決します。 

しかし、エンタープライズAIは 通常のAIとは どのように違うのでしょうか？ この質問の答えを知りたい場合は、次のセクションをご覧ください。 

企業AIと通常のAIの違いは何ですか？

エンタープライズAIと通常のAIの主な違いはその目的です。 

企業AIは、大企業内の複雑な問題を解決することに重点を置いています。 その主な目標は、ビジネスプロセスを自動化し、大量のデータから貴重で実用的な洞察を得ることです。

さらに、特定のビジネスのニーズに応じて高度にカスタマイズ可能で、カスタムアルゴリズム、データモデル、及び他の既存のツールとの統合を含みます。

一方で、通常のAIは、高度にカスタマイズされることなく、より一般的な目的を持っています。 特定のユースケースや業界に合わせて調整することはできず、画像を生成したりアイデアを考えたりするなどの特定のタスクを実行することを目指しています。 

結論として、エンタープライズAIはビジネス関連の問題を解決するために機能しますが、通常のAIはより一般的です。 

このポイントをさらに明確にするために、いくつかの企業AIの例を見てみましょう。 

エンタープライズAIのいくつかの例は何ですか？

エンタープライズAIは非常に柔軟です。 たとえば、AI駆動のチャットボットや他のアシスタントを使用して顧客体験を向上させ、ユーザーの問い合わせやチケットを処理できます。 サイバーセキュリティの最適化や、ビジネスがデータ主導の意思決定を行う手助けをすることもできます。 

しかし、企業AIの最良の例とユースケースを詳しく見ていきましょう： 

• サプライチェーン管理: エンタープライズAIは、サプライチェーン業界のプロバイダーがコストを削減し、需要の急変に対応する能力を向上させるのを助けます。 どうやって？ 潜在的なボトルネックを特定し、在庫を最適化することによって。 
• パーソナライズされたマーケティング: エンタープライズAIは、好みや行動を分析するため、よりターゲットを絞った、カスタマイズされた推奨や広告を作成することができます。 
• 企業AI検索： 企業検索 は、従業員が自社の内部知識を横断的に検索し、探している情報をすぐに見つける能力を指します。 たくさんの エンタープライズAI検索ツール が存在しますが、その中でも特に優れたものの1つはGuruです。 このソリューション は、すべてのアプリ、チャット、ドキュメントを1つの真実のソースに接続します。 無関係な結果をソートすることなく、必要な回答を提供します。 
• 人事管理: エンタープライズAIは、採用、新しい社員のオンボーディング、履歴書のスクリーニング、候補者のマッチングなど、多くのHRタスクを自動化します。 それはまた、新しいトレーニングの機会を特定し、最良の保持戦略を作成するのに役立ちます。 

すべてではありません — Guruは素晴らしい機能を持っています AIによる正確な情報を提供する回答を提供します（ソースも含む）。 Guruを使えば、従業員はSlackやブラウザ、Guruアプリを離れることなく、欲しいすべてのものを見つけることができます。 

しかし、本当にエンタープライズAIを使用すべきですか？ 他のツールと同様に、エンタープライズAIには利点と欠点があります。 これらを見てみましょう。 

エンタープライズAIの利点と欠点は何ですか？

企業AIソフトウェアは、業務を自動化することによって、ビジネスの運営方法を変えることができます — そして新たな高みへと引き上げます。 

良いことがあれば、悪いこともあります。 

両方を見て、企業AIの利点と欠点を明らかにしてみましょう。 

エンタープライズAIの主な利点

ここに企業AIの最も重要な利点があります： 

• 業務を合理化： これはこのツールの主な目的であり、ルーチン業務を自動化し、ワークフローを改善し、デジタルトランスフォーメーションを促進します。 その結果、あなたは生産性と効率の向上を体験するでしょう。 
• セキュリティの改善： エンタープライズAIはビッグデータを扱うため、侵害から保護するためのセキュリティベストプラクティスと対策を講じるべきです。 優れたエンタープライズAIツールは、脅威を検出し、対応する効率的な方法を持っています。 
• データ管理の向上： エンタープライズAIはデータを朝食として食べます。 大量の情報を迅速に分析し、それを整理し、意思決定プロセスを助けます。 
• 顧客関係の強化： ビジネスオーナーの64%近くが AIが顧客関係を改善すると考えています。 そして、実際にそうです！ AIチャットボットを通じて、人々は関連情報を迅速に発見することができます。 結果的に、彼らの体験が向上し、関係が強化されます。 

さあ、ダークサイドに移りましょう。 

エンタープライズAIの主要な欠点

エンタープライズAIを使用する際の欠点は以下の通りです： 

• 慎重な検討が必要： 残念ながら、ツールを実装したいと言ってそれで終わることはできません。 この決定は慎重な考慮と管理を要します。 
• 倫理的懸念： 適切に設計されていない場合、エンタープライズAIツールはその使用に関する倫理的懸念を引き起こします。 多くの人々は、AIによって生成されたデータが正確ではないと感じていますが、機密情報の使用についても懸念があります。 
• データプライバシーとセキュリティの問題： 選択したツールが最良のセキュリティ対策を取っていても、事件は発生し、あなたの評判に影響を与え、不信感を招くことがあります。 

このガイドの次の部分では、企業AIプラットフォームにもっと焦点をあてていきましょう。 しかし、使用するべき最良のツールに移る前に、概念を定義しましょう。 

エンタープライズAIプラットフォームとは？

エンタープライズAIプラットフォームまたはエンタープライズAIソフトウェアは、大規模企業向けのデータ管理ソリューションとして機能する技術を表しています。 それは、さまざまなソースからの構造化データと非構造化データを分析して、運用効率を高めるための機械学習モデルを使用します。 

むしろ、意思決定を改善するための実行可能な洞察に変換します。 

要するに、これは大規模データセットを分析するための必要なツールを備えた統合中央データベースです。ダイナミックなビジネスを創造し、運営コストを削減することを目的としています。 

定義が終わったので、現在市場で利用可能な10のトップ企業AIツールについてお話ししましょう。 

知っておくべき10のトップエンタープライズAIプラットフォーム

企業AIプラットフォームに投資する準備ができているなら、あなたはラッキーです。 私たちはあなたのためにリサーチを行い、このガイドを読み終えたらすぐにチェックアウトできる最高のAIソリューションのリストを作成しました。 

さあ、始めましょう！ 

1. Guru

Guruは非常に優れたAI企業ソフトウェアだけでなく、従業員イントラネットハブと中央集権的な知識ベースでもあります。 

しかし今日は、 Guruのエンタープライズ検索機能に焦点を当て、作業フローの中で瞬時に答えを提供します。 そして、他のツールが提供する多くの無関係な検索結果のソートを避けることができます。 

要するに、Guruは、場所、以前の質問、その他に基づいて関連情報を提供する安全なAI駆動の検索を持っています。 “検索機能は 必要な更新された情報への簡単なアクセスを提供します 。私たちが仕事をするために必要な情報がすべて一カ所にあります！” すべては一つの場所にあります！” 

さらに、内蔵の自然言語による回答により、求めている回答を無駄に探すことがなくなり、質問に対して最良の結果を得られます。

しかし、私たちはこの オンデマンドデモビデオ がすべてをより良く説明すると考えています。 

2. Databricks

Databricksは、データサイエンス、予測分析、生成AIを使用して膨大な情報のボリュームを管理するクラウドベースのデータインテリジェンスプラットフォームです。 

Databricksの魅力は何ですか？ 人々は、このプラットフォームが使いやすいことを気に入っています。 さらに、“このプラットフォームは 非常にスケーラブルで、実際に 大企業内のデータとAIのエコシステムを構築するのに役立ちます。” 

このツールを使用すれば、安全でプライベートなデータを使って企業AIアプリケーションを開発できます。 さらに、自然言語を使用することで、チーム内の人々が新しい実行可能なインサイトを発見し、プロセスをより効率的にします。 

出典： G2

3. H2O Driverless AI

H2O Driverless AIは、自動化とGPUの高速計算能力を使用して、最適化、革新、効率を推進するツールです。 

“DAIはサービスの自動化に大いに貢献します。 それ 特徴選択、生成、モデル構築、モデルテスト、アンサンブル構築とデプロイを大いに効率化します。 。” 

つまり、このツールはデータサイエンティストがAIプロジェクトにおいてより高速で効率的に作業できるようにします。 

さらに、データビジュアライゼーション、特徴エンジニアリング、低遅延展開などの高度な機能を備えています。 

出典： Capterra

4. IBM Watson Studio

IBM Watson Studioは、企業がデジタルトランスフォーメーションを加速するのを助けるデータサイエンスおよび機械学習AIモデルを提供します。 

このAIシステムはデータガバナンス機能を提供し、ドリフトや偏見をより良く軽減することができます。 さらに、実験と展開を簡素化し、モデル開発を改善し、データ準備を迅速化します。 

IBM Watson Studioは、オープンソースツールやドラッグ＆ドロップ機能も備えており、人々が同じプラットフォームで協力し、生産性を向上させることを可能にします。

“既存のAPIとの統合と 柔軟性 [の] インスタンスの展開 は、IBM Watson Studioの最良の機能です。” 

出典： G2

5. Dataiku

Dataikuは、日常的なAIのための直感的なプラットフォームを提供し、ビジネスがプロジェクトをより迅速に構築し、安全で保護された環境で作業できるようにします。

全体として、Dataikuは人々、ワークフロー、技術を一元化された場所で接続し、データ専門家が効率的に協力し、リスクをより良く管理できるようにします。 

“それ データをクリーンアップし、異なる言語と技術を同じプロジェクトで混在させる際に多くの時間を節約してくれます 。” 

Dataikuは、OpenAIのChatGPT、AWS、Hugging Faceなどの生成AIサービスとも統合されています。 

出典: Capterra

6. DataRobot

DataRobotは、正確な予測モデルを構築し、それらをすべて1か所にまとめることができるAI機能を持つ機械学習プラットフォームです。

このツールは非常にスケーラブルなフレームワークを備えており、規模に応じてパフォーマンスを監視・分析し、リアルタイムのアラートと貴重なインサイトを得ることができます。 これにより、ビジネスの継続的な改善と最適化が実現され、収益性とパフォーマンスを明確に確認することができます。 

“このプラットフォームは、あなたのデータを使用して 人気およびニッチなモデリング手法 を徹底的に処理し、その後に多数のメトリクスを提示します……展開オプションも備えています。”

出典: Capterra

7. Amazon SageMaker

Amazon SageMakerは、ワークフローを改善するための機械学習サービスを提供し、スケールでMLモデルを迅速に構築およびトレーニングできる方法を提供します。 

このツールとそのノーコードインターフェースを使用すれば、データ管理の取り組みをスムーズにし、大量の構造化データと非構造化データを整理するための最良の方法を見つけることができます。 

Amazon SageMakerで何ができますか？ さて、パイプライン、プロファイラー、デバッガーなどを使用して、1つの統合開発環境でMLモデルを構築、トレーニング、デプロイできます。 

さらに、すべてのMLプロジェクトに対して簡素化されたアクセス制御と透明性が得られます。

“SageMakerは 非常に簡単にトレーニングします モデルをデプロイします。” 

出典: Capterra

8. Google Cloud Vertex AI

Vertex AIは、企業が機械学習モデルをより早く構築・展開するのを支援するGoogle Cloud独自のエンタープライズAIプラットフォームです。 

このツールは、迅速なプロトタイピングやモデルのテストのために生成AIを構築して使用するために役立ちます。 さまざまな機能（AutoML、MLOps、モデルのデプロイ、およびカスタムモデルのトレーニングなど）を備えています。

さらに、Vertexはデータに基づいてパターンを予測するための予測機能を持ち、収集した知識から貴重な情報を要約、分類、および抽出する方法を提供します。 

“統一された分析の促進は素晴らしいです このことはそのものですが 、興奮と実験が変革を生むのです。” 

出典: Google

9. C3 AI

C3 AIは、企業が複数のデータセットを効果的に分析してデジタルトランスフォーメーションを加速するために使用できるエンタープライズAIソリューションです。 

C3 AIはさまざまな使用例があります。 

1つ目は、より良いビジネス価値を解き放つエンタープライズAIアプリを構築し展開することです。 2つ目は、直感的なチャットインターフェースと検索を通じて貴重な洞察を解き放つことができる統合知識ソースとして機能します。 

さらに、すべての既存のツールやシステム全体で関連する洞察に迅速にアクセスでき、将来のデータに基づいたより良い意思決定が可能になります。  

出典: C3.ai

10. Microsoft Azure

Microsoft Azureは、私たちのリストの最後にありますが、なおかつ組織をより効率的にする関連するクラウドコンピューティングツールです。

Azureには、エッジ、オンサイト、ハイブリッド、マルチクラウドなど、革新をどこからでも行い、ITインフラストラクチャを近代化する柔軟性を提供する多くの機能があります。 

“Azureにはすべてが揃っており、 あなた自身や何千人もの開発者が拡張できます。したがって、あなたのペイロードに関係なく、Azureは小さな静的Webサイトから惑星規模のシステムまで対応しています。” 

エンタープライズAIの未来は何ですか？

PwCによると、AI技術は2030年までに15.7兆ドルの収益を生み出す可能性があり、地方経済のGDPを26%向上させるとされています。 

さらに、 Mordor Intelligenceによると 、大規模企業のデジタル化はすでに進んでおり、IoT（モノのインターネット）、ブロックチェーン技術、エッジコンピューティングなどの高度なデジタル技術が特徴です。 

他の技術との統合により、エンタープライズAIのリアルタイムで膨大なデータをより効率的に分析する能力が向上します。 さらに、安全性と透明性が高まり、人工知能ソリューションへの信頼が向上します。 

全体として、エンタープライズAI市場は成長し続け、 2032年までに2700.6億ドルに達するでしょう。 

結論

この記事はこのトピックについての光を当てましたか？ この質問に答えていますか：“エンタープライズAIとは何ですか?” 

私たちはそう願っています。 私たちは、この新しい技術をさほど恐ろしいものではなくするために、すべての事実を提供しようと努力しました。 

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