人工知能（AI）について考えた時、何を思い浮かべますか？ 多くの人にとって、それはChatGPTであり、クエリに対して迅速に応答してくれるものでしょう。RPSによると、2024年8月までに、18～64歳の方のうち約40%が生成AIとして知られるチャットベースのAIを使用されています。しかし、生成AIはほんの始まりに過ぎません。AIには多くの種類があり、その多くは舞台裏で動作し、世界の一部の大手企業の成功を後押ししています。
意外に知られていないさまざまな種類のAI：
**ご注意ください：自己認識、心の理論、強いAIは純粋に理論的なものであり、現在存在しません。
予測分析の機械学習
機械学習は、現在知られているAIの中で最も強力で十分に開発されたタイプの1つであり、あらゆる業界に影響を与えています。
ウェビナーを見る：AIによる最適化：よりスマートなマイニングの予測分析
MIT スローン経営大学院の教授で、MIT集合知研究センターの設立時取締役であるThomas W. Malone氏はこう述べています。「機械学習は、ここ5～10年で、AIの大部分を実施するうえで欠かせない方法で、おそらくは最も重要な方法となりました。このため、一部の人はAIと機械学習を同義語として使用しています。AIの現在の進歩の大半は、機械学習を含んでいます。」
Minitabは、何年もの間、予測分析を強化するために舞台裏でMLを活用してきました。予測分析は、基本的にデータ分析のステロイドだといえます。既存のデータに基づいて何かを予測する必要がある場合、予測分析は頼りになるツールです。Minitab予測分析モデルにMLを応用する方法をいくつかご紹介します。
- 〔何か他のもの〕に基づいて〔何か〕を予測。
- 直接応用：PAモデルを使用して、関心のある結果を予測。
- 予測の精度に重点を置く。
- 診断分析へのリンク：PAモデルを使用して、このような予測が行われた理由を説明。
- 予測の説明に重点を置く。
- 応答の最適化へのリンク - 応答の最適化は、単一の応答または応答のセットを同時に最適化する変数設定の組み合わせを特定することができます。これは、応答に対する複数の変数の影響を評価する必要がある場合に役立つ。
- PAモデルを使用して最適な入力を見出し、望ましい結果を達成可能。
- 最適な入力の発見に重点を置く。
AI慣れしておらず、戸惑いを感じる人にとってMinitabの予測分析は使いやすく、一歩先を行くために必要な強力なインサイトを提供します。
Minitab AI：AIを最大限に活用してビジネス上の意思決定を強化
弊社は機械学習にとどまらず、予測モデリングと機械学習のための実績のある独自のアルゴリズムを提供します。回帰分析のような従来の方法、MARS®（多変量適応回帰スプライン）などの独自の方法を含むより高度な機械学習、CART®、Random Forests®として知られるClassification and Regression Treesのような最高の決定木ベースの方法、TreeNet®として知られる勾配ブーストを提供します。Minitab AIは、ジェネレーティブAIと大規模言語モデル（LLM）の力を組み合わせることで、AIの力を活用し、お客様がデータに対するインサイトを得て、ビジネス問題をより効率的かつ効果的に解決するのを支援するという弊社のコミットメントをさらに高めるために作成されました。Minitab AIは、新しいMinitabブレインストーミングツールと、Minitabソリューションセンターの舞台裏にあるその他多くの機能を強化します。
