Mark Coudray: 人工知能による実際の結果

米国の印刷業界のイノベーターである Mark Coudray による 3 回の記事の最初の記事では、人工知能が日常的なレベルで印刷ビジネスにどのような影響を与えるかについて考察します。

Mark Coudray との Zoom 通話が始まってすぐに、彼が個人的なレベルでも人工知能 (AI) をどれだけ重視しているかが明らかになりました。会話を録音してもかまわないかと彼に尋ねると、答えは非常に肯定的です。




「実際、私は自分が行うすべての通話を記録し、それをすべて機械学習ソフトウェアに入れて、使用する AI をトレーニングしています」と彼は説明します。

「それがモデルを構築します。通常の直感的な認識を超えたパターンを識別します。ビジネス、市場、知識、住んでいる場所、社会的価値に基づいた独自の認知バイアスがあるため、通常は気付いていない存在する関係を見つけることです。これらすべてが偏見を生み出します。 AI はそれらの偏見に気づきませんが、関係を見ることはできます。

モデルに入力できるデータが多いほど、予測性が高くなるため、信頼指数のレベルが高くなります

「つまり、電話が多ければ多いほど、完全にランダムに見えるかもしれませんが、学習モデルが関係を見つけやすくなります。これはまさに AI の核となる強みの 1 つであり、将来の行動を予測するためのパターンを特定する能力です。 Amazon で商品を購入すると、その商品を購入した他の人が何を購入したかが示されるようなものです。その場合、それはカスタマー エクスペリエンスに関するものであり、それが私が約 7 年前に AI を始めたきっかけです。」

将来の保証

マークの専門的経歴は、2 つの特定の分野にまたがっています。 Coudray Serigraphics の創設者として、彼はスクリーン印刷業界で直接の経験があり、彼の作品は世界中で 500 回以上出版されています。それに加えて、Mark のもう 1 つのビジネスである Coudray Growth Technologies は、停滞する可能性のある旧式のアナログ組織から、デジタルの世界で繁栄できる収益性の高い将来性のあるビジネスに移行する方法について、企業にアドバイスを提供しています。

Mark が初めて AI の世界を体験したのは、Coudray Growth Technologies を通じてでした。 7 年前、彼はホリスティック ウェルネス リゾートのコンサルタントを務めました。このリゾートは、販売に関する問い合わせを予約に変換するのに苦労していました。 6 か月間に数百件の通話を聞いた後、Mark はアナログな方法論 (ガイド付き会話) を考案し、販売コンバージョン率を 25% から最高 93% に引き上げました。しかし、物事を完全に変えたのは、IBM の Watson AI プロジェクトを実行したチームへの彼の紹介でした。

現在、AI の世界全体が会話型および意味解析によって動かされています

「2016 年に、ガイド付き会話の方法論をアナログ モデルから AI モデルに変換し始めました。それには2つのステップが含まれていました。最初のステップは、モデルをトレーニングする機械学習でした。 2 番目のステップは、そのトレーニングをこの構造に適用したところです。その後、ガイダンスを提供し、決定を下し、推奨事項を提供し、追加のパターンを特定し、その他あらゆることを行うことができました」と Mark 氏は言います。

「2016 年と 2017 年に達成するのは非常に困難でしたが、それは私にとって非常に興味深いことでした。その後、2018 年に、主に Siri、Alexa、およびその他の音声駆動型のユーザー インターフェイス ソフトウェアによって推進され、AI 分野で大きな技術的変化がありました。 .現在、AI の世界全体が会話型および意味解析によって動かされています。従来のデータ分析のように、データベース内の行と列からは機能しません。ランダムなモデルに基づいて機能し、言語コンポーネント間の関係を調べます。」

より深く掘り下げる

新しい機械学習革命の最前線は想像を絶するレベルにまで物事を進めていますが、印刷の世界では、AI の影響はまだ比較的基本的な段階にあります。

「私たちはこの業界で、これらすべてがまだアルファおよびベータ レベルにある時点にいます」と Mark は言います。

「イノベーションの拡散やアイデアの伝播方法を見ると、現在この現象が見られるのは RIP レベルまたはデジタル処理です。これらのプロセスは、入ってくるファイル タイプ内の状況を予測しています。解像度、色空間、添付されたプロファイル、またはプロファイルの競合をチェックしています。 AIにはリストがあり、そのリストに対して物事をチェックしているため、これは本当に簡単なことです.次に、特定の状況で発生した回数を追跡します。

「つまり、これは非常に初歩的なことであり、テクノロジーは実際には学習していません。しかし、機械学習に入ると、非常に深く、非常に速くなります。」

予知保全

プリンターにとって特に興味深い分野の 1 つであり、印刷機メーカーの間で急速に勢いを増している分野の 1 つは、予知保全の概念です。

「データ収集の側面である IoT [モノのインターネット] とそのデータの伝播を組み合わせると、AI は内部のパターンを探します。温度の変化、摩擦の変化、粘度の変化など、異なる関係を探しています。変化しているものは何でも、それは変化を将来の失敗と同一視しています。これは、AI 空間における予測モデリングの完璧な例です。モデルに入力できるデータが多ければ多いほど、モデルの予測性が高まり、信頼指数が高くなります」と Mark 氏は言います。

「Agfa、Fuji、Durst などの大規模なプロバイダーの一部は、より大きな企業プレーヤーであり、すべて AI 学習スペースで何が起こっているかを認識しており、ボタンを押すだけで済むように物事を非常にシンプルにすることを目標としています。

印刷ビジネスは、独自性を維持することに重点を置いて、予測可能性と学習モデルをより高いレベルに引き上げる必要があります

「それがまさにその方向に向かっているところです。労働者を商品化して、方程式から外しています。基本的にロボット化しています。その過程で、完全に交換可能になっています。それが完全に交換可能である場合、あなたはそれを商品化しています。

「つまり、印刷会社は独自性を維持することに重点を置いて、予測可能性と学習モデルをより高いレベルに引き上げる必要があります。成功するためには、市場で独自の差別化を図る必要があります。」

これについては次の記事で説明します。印刷会社が AI とマークの革新的な商業哲学を使用して、市場で独自性を生み出す方法を見ていきます。

マークと彼自身の印刷への独自のアプローチについて詳しくは、 coudray.comをご覧ください。