結果の予測、計画、対象への介入を行うシステムの構築は、複雑で困難です。データを収集して適切に解釈することが出発点になりますが、AIの真価は、情報に基づいて最適な判断を下し、最善の行動を取ることで発揮されます。

AIシステムにおける意思決定能力を改善するために、当社ではシミュレーション環境による学習を利用しています。機械学習は主に、教師あり学習、教師なし学習、強化学習に分類されますが、シミュレーションの利用によって、対象となるユースケースを象徴するデータにおける顕著な特徴（ラベルデータ）を、機械学習アルゴリズムが高速に学習できるようになります。

学習には一般的に大量のデータが必要で、計算量も膨大になります。データへのラベル付けは手動で行う場合が多く、時間がかかる作業です。半教師あり学習などのハイブリッドな手法は、それぞれの学習手法の利点を組み合わせ、学習の手間を低減することを目的としています。

当社では、インテリジェント意思決定能力を活用し、お客様のシステム性能の改善をサポートしています。アプリケーションとしては、 公共インフラストラクチャ, 自律動作プラットフォーム、 強化学習エージェントの配備などが挙げられます。.

AIの小型化、高速化、コスト低減、独立性を実現するエッジAIは、旧来のデータセンターから離れて人工知能処理を実行することで、革新的な製品やサービスの誕生を可能にしています。エッジAIは、意思決定システムの低消費電力化と独立性を実現させ、集中型のデータセンターへの接続を必要としない、自律的な動作が可能です。

現状のエッジAIシステムは、トレンドの推論をローカルで実施しますが、導入前の学習は、大規模で計算能力が高くハイパワーなデータセンターで実施します。こうした設計上、応答が常に最新状態を保つことはできず、トレンドが進むにつれて不正確さが増すことになります。ここでの課題は、短期的な信号の変化に対する応答性を確保しつつも、長期的なコンテキストの変位に対しては機能を進化させることです。

次世代AI以降のエコシステムは、現状よりはるかに動的で、データソースへの応答が良くなります。これにより、通信、製造、消防や警察、ヘルスケアなどにおけるアプローチが根本的に変わり、ローカルトレンドの学習に基づく適応性の高い応答と、状況に応じた対応が可能になります。

当社のデータ解析チームは、深層学習アルゴリズムをエッジに適用するための新技術の研究を行っています。当社は、お客様との協業と革新的なエッジAIソリューションを通じて、サイズ、コスト、電力、接続性の制約条件を克服していきます。

人工知能は、ビジネスを変革し、市場に革新をもたらす力を備えていますが、不正に利用されるリスクもあります。そこで、倫理面、安全性、規制要件における懸念や、AIが雇用に与える影響に関する不安を和らげ、不平等の拡大やAIの制御が効かなくなることへの恐怖を払拭する必要があります。ケンブリッジコンサルタンツのAI品質保証のアプローチは、まさにそのためにあります。

当社のアプローチは、説明可能なAI、透明性、セキュリティを基盤に、信頼できるシステムの構築、動的な検証、そして動作上の不具合の特定と修復ができるように設計されています。このアプローチを用いれば、企業のAIサービスの品質が保証されるだけでなく、市場導入のスピードを上げることも可能になります。

当社の目的は、より高度な ヒューマンマシンインタフェース の構築です。これには、共感性AI、人工共感、感情を持った人工知能、ヒューマンマシンインタラクション（人と機械の相互作用）などの領域が含まれます。

AIは、人間の状態の変化を検知し、認識し、解釈することで、そこに隠れた意味に関する情報を利用し、共に働く人間をサポートできます。その結果、機械と人間がシームレスに連携できるようになり、チーム機能の最適化とリスクの低減が実現します。こうした連携の構築により、人間と機械のハイブリッドな作業チームという領域への参入が加速し、ビジネスや社会における大きなメリットが期待できます。