EYのチームは、AIテクノロジーが特に大きな影響力を持つ特定の用途に目を向けている。その一例が、コンピュータビジョンを利用して、ドローンで在庫管理を改善するケースだ。最新式監査ドローンはクライアント側の監査人の後に付いて回り、環境を学習する。ドローンはラベルを読み取り、写真を撮り、対象物をスキャンし、情報を監査システムに直接提供することで、リアルタイムに在庫数量を分析する。

　EYのチームはコンピュータビジョンを使って、スキャンが不十分だったビジネス文書の修正もしている。この修正は、監査契約書を読み取り、正しく解釈するのに不可欠だ。AIシステムは深層学習テクノロジーを用いて、文書内の色あせていたり、ぼやけたりしている部分を修正するようトレーニングされる。AIシステムはこうした部分に焦点を合わせ、それを復元して明確な文書を作成する。これにより、以前は判読できなかった文書を読み取れるようになり、時間が短縮され、業務に大きな効果が出る。

　AIテクノロジーのもう一つの用途がNLPだ。NLPは、特に大量の契約書の読み取りと解釈にAIの効果をもたらす。人間が大量の契約書を読んで理解しようとすると、時間がかかり、非効率で単調な作業になる。だが、EYで使用する「Document Intelligence for Contract Review」というNLPツールは、このレビューのプロセスを自動化する。これにより、ヒューマンエラーが減り、監査チームはもっと価値の高い業務に専念できるようになる。

　他にも、文書とデータベースを調べて潜在的な資本控除を明らかにする作業にもAI戦略を応用している。これも時間がかかる複雑な作業だ。利用可能な税控除が見落とされることは多い。だが、スマートテクノロジーと機械学習機能があれば、担当者は自動レビューツールを利用して、時間も税金も大幅に節約できる。

目的を持ってAIに取り組む

　2019年、企業や政府、教育機関は目的と意図を持ってAI戦略に取り組む必要がある。何の指針もなくAIを学ぶ時期は終わった。今する調査と応用が、明日の可能性を決めるだろう。

　AIへの戦略的アプローチは、AIテクノロジーが役に立つ用途を明確かつ入念に評価することで成功に導かれる。AIテクノロジーの導入には学習する根気と意欲が求められる。そのため、最初は小規模な試験的運用だとしても、すぐに始めることが必要になる。成功への鍵の一つが、構造、管理、監視を提供するAI計画を用意することだ。

　企業、政府、教育機関が将来のイノベーションリーダーになろうとするなら、今AI分野を優先事項にしなければならない。今こそ、導入への障壁を打ち破るのに役立つ有効なポリシーと有意義なコラボレーションに取り組み、実験室から実社会へのAIテクノロジーの移行を加速させる。

　有意義なコラボレーションとは、多様な経歴を持つさまざまな分野の人材が集まり、AIシステムをサービスとして提供する方法や、責任をもって安全にAIシステムを開発／活用するためのポリシーや標準を定める方法を議論することだ。今から始めれば、小規模なプロジェクトでも影響を及ぼすことができる。既定のシナリオでAIシステムを利用するための標準と枠組みを作ることから始め、徐々にその規模を大きくしていく。

　最も重要なのは、AI戦略の立案速度を速めるコラボレーションをするに当たって、全世界のあらゆる課題、特にビジネスにおける課題はAIにとってはチャンスであることを忘れないようにすることだ。