研究開発業務の効率化・生産性向上のために人工知能を活用する際の考え方や注意点を、最近の動向、技術的な特性、実際の活用事例などを踏まえて説明します。
人工知能の成果は過熱するブームに便乗して喧伝されることが多いため、「何がどこまで実現できるか」を正確に理解することは、事実を整理しても難しい状況と言えます。そのため、人工知能に対して過大な期待を寄せたまま、対象業務の特性や要素技術の得意・不得意を把握せずに企画を進め、導入に失敗するケースが見られます。
研究開発の現場に人工知能を導入する際の取り組み方や、現在の人工知能関連技術の特性に基づく導入検討ステップを順番に説明します。
・いま人工知能が注目されている理由
・人工知能=ビッグデータに対する機械学習の適用
・ハイプサイクルに沿った「人工知能」のフェーズ
・今回の「人工知能ブーム」の傾向と今後の動向
・現在の人工知能でいま何がどこまでできるのか
・人工知能の活用事例
・人工知能ビジネス業界におけるプレイヤー
・人工知能の導入のための注意点
・知財関連業務に対する人工知能のインパクト
・特許調査と人工知能