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クラウドコンピューティングにおける人工知能: 機械学習が無制限のデータと出会うとき

クラウドコンピューティングと AI の無限の可能性により、柔軟で回復力のあるビジネスに最適な組み合わせになります。

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クォンタムラン・フォーサイト
2022 年 12 月 26 日

洞察の要約

AI クラウドコンピューティングは、さまざまな業界にわたってデータ駆動型のリアルタイムソリューションを提供することで、ビジネスの運営方法を再構築しています。このテクノロジーは、クラウドの膨大なストレージ機能と AI の分析力を組み合わせ、より効率的なデータ管理、プロセスの自動化、コスト削減を可能にします。その波及効果には、自動化された顧客サービスから職場の効率の向上に至るまで、あらゆるものが含まれており、より機敏で柔軟なビジネスモデルへの移行を示しています。

クラウドコンピューティングのコンテキストにおける AI

クラウドで大規模なデータベースリソースを利用できる人工知能 (AI) システムには、実用的な洞察を求めて処理するためのデータレイクの遊び場があります。 AI クラウドコンピューティングは、さまざまな業界に、データ駆動型、リアルタイム、アジャイルな自動化ソリューションをもたらす可能性を秘めています。

クラウドコンピューティングの導入により、IT サービスは不可逆的に変化しました。物理サーバーとハードディスクから、クラウドサービスプロバイダーが提供する無制限のストレージに移行したことで、企業は、データストレージのニーズを補完するサブスクリプションサービスを少しずつ選択できるようになりました。クラウドアプリケーション開発サービスには、主に次の XNUMX つのタイプがあります。Infrastructure-as-a-Service (IaaS、またはネットワーク、サーバー、データストレージ、および仮想マシンのレンタル)、Platform-as-a-Service (PaaS、またはインフラストラクチャのグループ)アプリやサイトをサポートするために必要)、および Software-as-a-Service (SaaS、ユーザーがオンラインで簡単にアクセスできるサブスクリプションベースのアプリケーション) です。

クラウドコンピューティングとデータストレージを超えて、AI と機械学習モデル (コグニティブコンピューティングや自然言語処理など) の導入により、クラウドコンピューティングはますます高速化、パーソナライズ化、多用途化されています。クラウド環境で動作する AI は、データ分析を合理化し、エンドユーザー向けにパーソナライズされたプロセス改善に関するリアルタイムの洞察を組織に提供し、ワーカーリソースをより効果的に展開できるようにします。

破壊的な影響

あらゆる規模の企業が活用している AI クラウドコンピューティングには、いくつかの利点があります。

XNUMX つ目は、最適化されたデータ管理です。これは、顧客データ分析、運用管理、不正検出など、多くの重要なビジネスプロセスをカバーします。
次は自動化です。これにより、人的エラーが発生しやすい反復タスクが排除されます。 AI は予測分析を使用して改善を実装することもでき、自動的に混乱とダウンタイムを最小限に抑えます。
企業は、労働集約的なプロセスを削除または自動化することで、人員配置とテクノロジーインフラストラクチャのコストを削減できます。特に、企業はクラウドサービスへの設備投資から優れた投資収益率を達成できます。

これらのサービスは必要に応じて選択されますが、必要のない、または近い将来に陳腐化する可能性のあるテクノロジーへの投資とは対照的です。

人員配置とテクノロジーのオーバーヘッドコストの削減によって得られる節約は、組織の収益性を高める可能性があります。貯蓄は、給与の引き上げや従業員のスキル開発の機会の増加など、競争力を高めるために特定のビジネスに再配置できます。企業は、AI クラウドサービスと連携して作業するために必要なスキルを持つ労働者をますます採用しようとする可能性があり、これらの労働者の需要が高くなります。特にリモートまたはハイブリッド技術を活用した作業モデルを使用している場合は、サービスを拡張するために構築された環境インフラストラクチャによって制限されなくなるため、ビジネスはますます機敏で柔軟になる可能性があります。