■テキスト解析と自然言語処理
AIを使って、文章に何が書かれているのかを把握する技術。この技術のカテゴリーには、Twitterなどのソーシャルメディアの文章を解析するために使われるツールなどが含まれる。
Forresterによると、このカテゴリーは既に市場拡大期の後半に入っており、１年から３年で安定期に入るという。
しかしこれもまた米国での話。英語に比べて日本語は、単語がスペースで区切られていないなどの理由で、解析が難しいとされている。なので、日本では市場拡大期にはまだ入っていないのではないかと思う。
ただ単語をベースにした解析ではなく、文字を数字に置き換えて、あとはAIに統計処理をさせることで、文章が何を言っているのかを理解する手法に注目が集まっている。こうした手法で、日本でも市場が今後急速に拡大する可能性があるのではないかと思っている。
■ロボティック・プロセス・オートメーション
ロボティックとあるが、これは製造業の話ではなく、オフィス業務の自動化の話。工場をロボットで自動化する要領で、オフィスも自動化しようという意味で、ロボティックという言葉が使われている。
オフィス業務は、ITやAIのおかげで自動化が進んでいるとはいえ、まだまだ単純作業が数多く残っている。例えばアプリ間でデータを移動する際に、データのコピー、ペーストを何度も繰り返さなければならないことがある。こうした繰り返し作業をAIが学んで自動化してくれるツールが、ロボティック・プロセス・オートメーションだ。
Forresterによると、市場の規模はそれほど大きくないが、既に拡大期に入っており、しばらくはゆるやかな成長が見込まれるという。
■音声認識
画像認識の急速な精度向上を追いかけるかのように精度を向上させているのが、ディープラーニングを使った音声認識技術。
昨年９月に、米Microsoftの研究所が音声認識のエラー率を6.3%にまで下げて研究者の注目を集めたが、翌月の10月には「エラー率がさらに5.9%にまで下がった」と発表。その急速な精度向上に、業界が衝撃を受けている。
プロの速記者でも５％ぐらいの間違いをすると言われている。今年中にAIによる音声認識の精度が人間を超えるのは、ほぼ確実と言っていいと思う。
