成長し続けるディープラーニング

多くの技術発展がディープラーニングのさらなる成長を後押ししている。

アルゴリズム性能の向上

既存アルゴリズムの改良などにより、ディープラーニングの精度とパフォーマンスが飛躍的に向上している。

また、「テキスト翻訳」や「画像分類」などの特定用途に特化した新しいアルゴリズムも開発されている。

処理インフラ性能の向上

「コンピュータ高性能化」「クラウドインフラ増強」「高速処理を行えるGPU開発」「FPGA(Field-Programmable Gate Array)開発」などの処理インフラの性能は上昇し続けており、より高速な学習/分析を期待できる。

コモディティ化

GUIでモデルを構築できるツールなども登場してきており、ディープラーニング技術のコモディティ化が進行している。

誰もが個人用分析ツールとしてディープラーニング技術を扱えるようになり、データを有効に活用できるようになることが期待されている。

エッジコンピューティング

ディープラーニングの学習は膨大な計算処理が必要であるため、クラウドデータセンターなどのハイパフォーマンス環境が利用されている。

一方、ディープラーニングの普及により、クラウドに上げずに、それぞれデバイスが群知能的に処理を行う「エッジコンピューティング」も拡大すると言われている。

マーケット規模

人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になると予測もある。