AIが採用、ヘルスケア、旅行業界の革新をどのように支援しているか
公開: 2018-12-12複雑なテクノロジーによって私たちにもたらされる機会の範囲が拡大するにつれて、自動化の力はそれに対応するために拡大します。 手をつないで、今日の驚くほど洗練されたツールを案内するために利用できるスマートシステムがなかったら、私たちは困惑したままになります。 私たちは抽象的な推論と創造性に長けています—それほど多くのデータ処理ではありません。
AIテクノロジーはまだすべての業界を大きく変えることはありませんが、その実装からすでに大きな恩恵を受けている業界があります。特に、採用、ヘルスケア、旅行業界です。 これらの分野では、ヒューマンエラーのない非常に強力なデジタルシステムに確実に渡すことができるタスクが多ければ多いほどよいでしょう。
これらの業界を前進させるためにAIテクノロジーで何が行われているのか、そしてこれが将来に何を意味するのかを具体的に見てみましょう。
採用はより速く、より的を絞ったものになっています
採用の世界は、かつてよりもナビゲートするのが非常に複雑です。 役割は多くのチャネルで促進され、これまで以上に仕事を探している人が増え、企業（特に大規模なデータ駆動型企業）は選択された応募者について非常に慎重になっています。 これは、求職者と雇用者の両方にとって頭痛の種になります。
仕事を探している人は、散弾銃のアプローチを採用してポジションを申請することで失うものはほとんどなく、得るものもたくさんあるため、採用担当者は大量の履歴書にも取り組む必要があります。 それらを手動で絞り込むことは、単に実行可能ではありません。
これに対抗するために、応募者追跡システムは、採用プロセスを監督するためにしばらくの間使用されてきました。 彼らはリストに添付し、標準化されたアプリケーションを持ち込み、それらをレビューし、不適切と思われるものをすべて破棄します。 Panna（以下を参照）などのより高度なシステムでは、特定の従業員の要件に基づいてカスタムビデオインタビューを作成および分析することもできます。
これに加えて、応募者追跡システムは、統合を通じて他のソフトウェアスイートと連携して効率を高めることができます。 これは、たとえばGoogleHireの魅力です。 Google Hireは、G Suiteを介して採用予定者に連絡し、面接を手配および予約するという実用的な要素を合理化しますが、手動で更新する必要はありません。
面接の段階でAIを使用して審査することはできますか？ ある程度はそうですが、これは地雷原のようなものです。なぜなら、多くの人が（かなり合理的に）採用プロセスの最終ステップの1つが自動化されているという概念に反対しているからです。 AIの審査が普及するまでには、かなりの時間がかかる可能性があります。
ヘルスケアは迅速な監視と鑑別診断を獲得しています
スマート自動化の恩恵を受けるためにヘルスケアが常に立ってきた2つの明らかな領域があります。それは管理と診断です。
患者は24時間体制で監視されなければならないことが多いため、影響力のある立場にある医療専門家は、不当に長時間働くことを要求されることが多く、これは患者のパフォーマンスにも影響を及ぼします。
そして、ナビゲートするすべての事務処理と官僚的形式主義があります。 AIは、多くのタスクを処理することでこれを支援できます。 ジョンホプキンス病院には、病院の効率を高めるために予測機能を使用する洗練されたコマンドセンターがあります。
ただし、最も時間がかかるのは診断です。 症状は相互参照されなければならず、潜在的な原因は合理的な結論を出すために除外されなければなりません、そしてそれは患者が正しく治療される前にすべてです。 鑑別診断は時間のかかるプロセスであり、非常に複雑ですが、真の創造性は必要ありません。包括的な知識だけが必要です。
しかし、AIシステムには、医療情報の膨大なデータベースを提供し、最も可能性の高い説明を特定するという任務を負わせることができます。 医師のチームがホワイトボードの周りで混雑して過ごす可能性のある時間のほんの一部で、AIはより良い結果を達成し、その過程で治療オプションをリストすることさえできます。
今年の初めに、Baidu Researchは、開発中のアルゴリズムがすでに乳がんの診断において人間の専門家を上回っていると発表しました。
画像と自然言語の通訳がより高度になるにつれて、AIソフトウェアはテスト結果のレビューにおいてますます良くなり、より速くより効果的な治療につながります。 もちろん、人々が自動診断を信頼できるようになるまでにはしばらく時間がかかりますが、それは可能であるはずです。
旅行はセマンティックインテントに沿って利便性を拡大しています
旅行者と旅行業界で働く人々の両方が、すでに旅行AIの利点を体験しています。 業界は非常に多くの遅延とスケジューリングの問題に直面しているため、それは理にかなっています。
前者の場合、モバイルエコシステムを介したデータの迅速な配布があります。たとえば、Gmailを介してチケットの確認を受け取り、フライトの詳細をカレンダーに自動的に追加します。
さらに、ユーザーがメッセージングアプリを離れることなく、包括的な検索と予約のオプションを提供するためにゼロから設計されたMezi（以下を参照）などのツールがあります。
これは、FacebookMessengerチャットボットを介してeコマースの世界で起こっていることと非常によく似ています。 これをますます手ごわいものにしているのは、セマンティックインテント（検索者が特定のものを検索するときに実際に意味すること）の認識です。
実際、検索文字列と画像が何を意味するのかをますます理解することは、PPC業界にとっても非常に価値があります。 プログラマティック広告ネットワークは、複雑なコンテキストアウェアネスを使用して入札を最適化し、最適なオーディエンスの前に広告を表示できます。
旅行業界の企業に関しては、あらゆる種類の航空会社や旅行会社がデータマイニングを使用して、燃料経済からチケットの価格設定まで、あらゆる情報を収集してきました。また、運用の改善を実現するためにAIに大きく依存しています。
予約とチェックインのプロセスは特に調整が必要です。デルタ航空は昨年、顔認識テクノロジーを使用した自動チェックインを開始しました。セキュリティプロセス全体が自動化され、個人のセキュリティチェックが不要になることは間違いありません。 （もちろん、時折の確認を除いて）。
また、フライトは贅沢なものであることが多いため、AIのパーソナライズ力は当然のことです。 Slock.itが提供するようなブロックチェーンでサポートされるIoTネットワークを通じて、超効率的なシステムを中心にマーケティングを構築できる旅行会社の未来を想像してみてください（以下を参照）。
ほとんどの企業が同じサプライヤーを使用し、同様の取引にアクセスできるため、AIのメリットを最大化することは、旅行プロバイダーが認識可能なブランドを構築し、貴重な顧客ロイヤルティを獲得する方法になります。 フルバケーションパッケージにサインアップすると、顧客のスマートフォンが、支払ったすべてのロックを解除するための鍵となる可能性があります。物理的な交換は必要ありません。
機械学習とスマート自動化は、今後数年間で採用、ヘルスケア、旅行業界に大きな変化をもたらすことは間違いありませんが、すでに大きな進歩が見られます。 もちろん、AIは最終的にはすべての業界に登場するため、イノベーションを起こす準備ができていなければ、取り残されることになります。
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