2章データサイエンスのユースケース
本章では、ほぼすべての産業に対してAIと機械学習がどのように破壊的革新をもたらしたか、そして今後もその傾向が続くであろうことを示します。メディア、広告、IoT、製造業など、さまざまな業界の代表的なユースケースを紹介します。より多くのビルディングブロック※1が利用可能になるにつれ、より多くのユースケースが具体化してきています。クラウドネイティブな開発者は、Amazon Rekognitionなどのすぐに使えるAIサービス、Amazon SageMakerなどの完全にカスタマイズ可能なMLサービス、Amazon Braketで簡単にアクセスできる量子コンピュータを介して、これらのビルディングブロックにアクセスできます。
※1 訳注:AWSは、事実上あらゆるクラウドワークロードをサポートするためにサービスを継続的に拡大しており、2021年8月現在、機械学習と人工知能やアナリティクスを含めたさまざまな領域において、200以上のサービスを提供している。各々の要件に合うようにこれらのサービスを必要に応じて選択し、組み合わせることでワークロードを実現する、という考え方を「ビルディングブロック(積み木)」と呼んでいる。
AIと機械学習は、近年のクラウドコンピューティングのイノベーション、計算パワーの飛躍的な向上、データ収集の爆発的な増加により、真にユビキタスなものとなりました。AIと機械学習の民主化は、アプリケーションとの統合が容易で、メンテナンスがほとんど必要なく、従量課金制のAIサービスの爆発的な拡大によって促進されています。
データサイエンスの博士号を取得していなくても、顧客に喜んでもらえるような商品レコメンデーションを実装したり、サプライチェーンを改善するために高精度の予測モデルを実装したり、カスタマーサポートを簡素化するために仮想アシスタントを構築したりすることができます。これらのサービスは、たった1回のAPIコールで利用できます。これらのAIサービスにより、貴重な人的リソースを、ドメインに特化した差別化機能の開発に専念させることができます。 ...
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