科学者たちは、コンピュータに言語を正確に理解させる能力を向上させるだろう。

今年は、テキストをモデル化して処理する方法において、大きな進歩が見られるだろう。現在、自然言語処理（NLP）界では、この分野で最も成功しているモデルのもろい性質や、テキストをごく単純に操作するだけで、それらが恥ずかしい方法で壊れてしまうことについて、激しい議論が行われている。現在のところ、最高のモデルは精巧なパターンを記憶することしかできず、テキストを実際に理解できるモデルには程遠い。したがって、私はこの分野での多くの研究を期待している。そして、「常識」を導入し、モデルに取り入れることができる方法（ニールセンについて ）が読み取れるようになると楽観視している。

- マイケル・モーガン（ニールセン、リード・データ・サイエンティスト

高品質でクリーンなデータの重要性は高まるだろう。

ニューラル・ネットワーク」（人間の脳や神経系をモデルにしたコンピューター・システムなど）のトレーニング・データを補完し、改善する革新的な方法を見つけることに、今後ますます焦点が当てられると思う。この種のモデルは、投入されたデータと同程度の結果しか出せない。従って、このようなデータセットの質と量を効率的に増やすことに、より焦点が当てられるようになると思う。

- ジェシカ・ブリンソン（ニールセン、シニアデータサイエンティスト

機械学習と人工知能は、成長を解き放とうとする企業にとって重要な差別化要因となるだろう。

より洗練されたアルゴリズム、より強力なデータサイエンスの人材、そして増大するデータ量により、企業は2019年にMLとAIを重要な差別化要因として活用し、これまで以上の価値を解き放つことが可能になるだろう。

今から5年後、データサイエンスとAIをめぐる話題は、ツールやアルゴリズムの開発から複雑な問題解決能力をいかに身につけるかという方向に進むだろう。さらに、アルゴリズムやソフトウェアは、データサイエンスに携わらない人々にとって、より使いやすく、民主化されたものになるだろう。

- ニールセン、リージョナル・データサイエンス・クライアント・リード、アヴィ・ジェイン氏

オンラインデータを収集する能力は、より困難で断片的なものになるだろう。

より多くのインターネットブラウザがサードパーティのクッキーをブロックするようになり、データマネジメントプラットフォーム（DMP）ベンダーはオンラインデータを収集する際の課題に直面し始めるだろう。マーケティング担当者は、個々のDMPが以前と同じレベルの精度で同じ量のデータを提供できないことに気づくでしょう。これは、マーケターがオーディエンスのターゲティングやセグメントを正確に行う能力に大きな影響を与えるだろう。一方、DMPベンダーは、このデータの損失を補うことができるソリューションを探すでしょう。

- Pengfei Yi、ニールセン、データサイエンス、ディレクター

成功する企業は、データサイエンスに裏打ちされたソリューションに大幅に投資する

デジタル化は従来のマーケティング手法を破壊し、よりダイナミックで断片的な状況を生み出している。その結果、特に消費者向けパッケージ商品（CPG）企業は、より高い収益性で業績を上げなければならないというプレッシャーが高まっている。CPGマーケティング担当者は、堅牢で理想的なデザインよりも、リアルタイムのソリューション、関連性、スピードを重視している。また、総合的なマーケットビューを提供するための機敏で革新的なアプローチを求めており、企業はこれらの課題に対処し解決するために、ますますデータサイエンスに目を向けるようになるだろう。

消費者が生成するデジタルデータの量は、今後毎年倍増すると予想されており、このデジタルの氾濫を乗り切ろうとする企業は、データを取得・測定するためのデジタル化技術に投資することになる。また、AIやML、ニューラルネットワークを使ったソリューションも設計されるだろう。データ・サイエンスのアルゴリズムを取り入れた企業は、拡張性と効率性を高め、従来の計測の流れを超えることができるだろう。

- ニールセン、データサイエンス・ディレクター、ニールジャ・ジョシ氏